基于機(jī)器視覺的產(chǎn)地臟污鴨蛋外形扁平度在線檢測
【圖文】:
第17卷第5期傳送帶方向第一次拍照第二次拍照第三次拍照圖3產(chǎn)地鴨蛋的3次拍照示意圖Fig.3Diagramoftakingphotothreetimesforeveryduckegg送帶下方的光源可通過傳送帶上輥?zhàn)娱g的空隙透射照蛋;每當(dāng)一排鴨蛋進(jìn)入暗箱,傳送到光源的正上方時(shí),會(huì)觸發(fā)安裝在暗箱側(cè)壁的光電開關(guān),通過單片機(jī)傳遞信號(hào)至計(jì)算機(jī)控制安裝在暗箱頂部正中的工業(yè)相機(jī)自動(dòng)拍照。采集的原始產(chǎn)地鴨蛋圖像如圖2所示,每張圖片中含有3排(共9枚)鴨蛋圖像。注:1.裝置臺(tái);2.傳送帶;3.暗箱;4.工業(yè)相機(jī);5.計(jì)算機(jī);6.單片機(jī);7.光源;8.光電開關(guān)。圖1圖像采集裝置Fig.1Deviceofimageacquisition圖2產(chǎn)地鴨蛋的圖像Fig.2Imageofdirtyduckeggs每排蛋被拍3次,其過程如下:當(dāng)編號(hào)為1,2,3的鴨蛋傳送到光源①處時(shí),觸發(fā)相機(jī),鴨蛋(1,2,3)被第1次拍照;隨著傳送帶移動(dòng),當(dāng)編號(hào)為4,5,6的鴨蛋傳送到光源①處時(shí),觸發(fā)相機(jī),產(chǎn)地鴨蛋(1,2,3)被第2次拍照;當(dāng)編號(hào)為7,8,9的鴨蛋傳送到光源①處時(shí),觸發(fā)相機(jī),鴨蛋(1,2,3)被第3次拍照;隨后鴨蛋(編號(hào)為1,2,3)被移出暗箱。也就是說每枚產(chǎn)地鴨蛋從進(jìn)入暗箱到移出暗箱共被拍照3次,分別得到A、B、C3張圖像,如圖3所示。2產(chǎn)地鴨蛋圖像處理2.1圖像上的漏光處理由于輥?zhàn)优c輸送裝置臺(tái)之間有間隙,當(dāng)光源從傳送帶下方對(duì)產(chǎn)地鴨蛋透射時(shí),不可避免地產(chǎn)生漏光現(xiàn)象,這對(duì)后續(xù)鴨蛋圖像邊緣提取非常不利,因此必須消除掉圖像上的漏光信息。通過對(duì)圖像各分量灰度圖分析獲知,圖像B分量的信息與漏光的信息基本一致,用R分量減去B分量,可有效去除大部分因裝置間隙產(chǎn)生的漏光。圖4中R-B圖像為原始圖像去除漏光后得到的灰度圖。2.2鴨蛋圖像的預(yù)處理由于圖像中產(chǎn)地鴨蛋表面的臟污與裝置的顏色信息?
?傳送帶方向第一次拍照第二次拍照第三次拍照圖3產(chǎn)地鴨蛋的3次拍照示意圖Fig.3Diagramoftakingphotothreetimesforeveryduckegg送帶下方的光源可通過傳送帶上輥?zhàn)娱g的空隙透射照蛋;每當(dāng)一排鴨蛋進(jìn)入暗箱,傳送到光源的正上方時(shí),會(huì)觸發(fā)安裝在暗箱側(cè)壁的光電開關(guān),通過單片機(jī)傳遞信號(hào)至計(jì)算機(jī)控制安裝在暗箱頂部正中的工業(yè)相機(jī)自動(dòng)拍照。采集的原始產(chǎn)地鴨蛋圖像如圖2所示,每張圖片中含有3排(共9枚)鴨蛋圖像。注:1.裝置臺(tái);2.傳送帶;3.暗箱;4.工業(yè)相機(jī);5.計(jì)算機(jī);6.單片機(jī);7.光源;8.光電開關(guān)。圖1圖像采集裝置Fig.1Deviceofimageacquisition圖2產(chǎn)地鴨蛋的圖像Fig.2Imageofdirtyduckeggs每排蛋被拍3次,其過程如下:當(dāng)編號(hào)為1,2,3的鴨蛋傳送到光源①處時(shí),觸發(fā)相機(jī),鴨蛋(1,2,3)被第1次拍照;隨著傳送帶移動(dòng),當(dāng)編號(hào)為4,5,6的鴨蛋傳送到光源①處時(shí),觸發(fā)相機(jī),產(chǎn)地鴨蛋(1,2,3)被第2次拍照;當(dāng)編號(hào)為7,8,9的鴨蛋傳送到光源①處時(shí),觸發(fā)相機(jī),鴨蛋(1,2,3)被第3次拍照;隨后鴨蛋(編號(hào)為1,2,3)被移出暗箱。也就是說每枚產(chǎn)地鴨蛋從進(jìn)入暗箱到移出暗箱共被拍照3次,分別得到A、B、C3張圖像,如圖3所示。2產(chǎn)地鴨蛋圖像處理2.1圖像上的漏光處理由于輥?zhàn)优c輸送裝置臺(tái)之間有間隙,當(dāng)光源從傳送帶下方對(duì)產(chǎn)地鴨蛋透射時(shí),不可避免地產(chǎn)生漏光現(xiàn)象,這對(duì)后續(xù)鴨蛋圖像邊緣提取非常不利,因此必須消除掉圖像上的漏光信息。通過對(duì)圖像各分量灰度圖分析獲知,圖像B分量的信息與漏光的信息基本一致,用R分量減去B分量,,可有效去除大部分因裝置間隙產(chǎn)生的漏光。圖4中R-B圖像為原始圖像去除漏光后得到的灰度圖。2.2鴨蛋圖像的預(yù)處理由于圖像中產(chǎn)地鴨蛋表面的臟污與裝置的顏色信息相似,單一?
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