一种基于功能集成关联的机器视觉系统

技术领域

本发明涉及薄膜破裂检测领域，具体为一种基于功能集成关联的机器视觉系统。

背景技术

双拉薄膜具有拉伸强度大、光学性能高、厚薄均匀、稳定性高等特点，广泛应用于工业、包装、农业等领域，机器视觉技术，是一门涉及诸多领域的交叉学科，主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的数字图像或视频中提取信息，进行处理获得更高层次的理解，最终用于实际检测、测量和控制，具有测量精度高和动态测量可行性高等优点。

现有针对薄膜破裂的检测技术中，主要是针对薄膜生产中的卷膜阶段和包装阶段进行检测，通过测量聚合物薄膜的宽度、缺陷面积等参数，在生产过程中对薄膜产品表面出现的污点杂质等常见缺陷进行检测，然而很少有针对薄膜拉伸过程中的破裂进行检测，薄膜在加工恒温箱内，温度过高或过低均会导致出现薄膜破裂状况，人工因恒温箱的高温和结构遮挡，在这个过程中难以及时发现薄膜是否发生破裂情况，直到加工末端进行卷膜时才会发现，且因加工温度的轻微变化导致薄膜破裂不能立即发现和调整，在整个生产过程中造成整体的耗时耗材，降低了生产效率。因此，设计薄膜横拉阶段图像检测的一种基于功能集成关联的机器视觉系统是很有必要的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于功能集成关联的机器视觉系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于功能集成关联的机器视觉系统，包括薄膜图像模块、机器视觉处理模块和调整输出模块，所述薄膜图像模块用于工业相机采集匀速加工中的原始薄膜图像并传输，所述机器视觉处理模块用于利用机器视觉技术计算监测薄膜的破裂情况，所述调整输出模块用于实时调整监测过程中的照明角度和通过破裂预警设置调整温度阈值范围，所述调整输出模块包括光源角度调整模块和温度阈值范围模块，所述光源角度调整模块用于相机采集图像过程中实时调整光照角度，所述温度阈值范围模块根据薄膜破裂对应的温度曲线进行原温度阈值范围的调整设置，所述薄膜图像模块与机器视觉处理模块电连接，所述机器视觉处理模块与调整输出模块电连接。

根据上述技术方案，所述薄膜图像模块包括工业相机采集模块、照明光源模块、温度监测模块和原始图像传输模块，所述工业相机采集模块用于采集匀速通过的薄膜图像，所述照明光源模块用于在相机采集过程中增加光照使采集的图像更清晰，所述温度监测模块用于监测相机采集图像时薄膜的加工温度，所述原始图像传输模块用于将相机采集的图像输出，所述工业相机采集模块与照明光源模块、温度监测模块、原始图像传输模块电连接。

根据上述技术方案，所述工业相机采集模块包括主相机采集单元和轨道相机采集单元，所述主相机采集单元用于位于薄膜输出口正前方的相机采集主要薄膜图像，所述轨道相机采集单元用于薄膜输出口正前方轨道上的轨道相机采集不同角度的薄膜图像，所述原始图像传输模块包括主图像输出单元和辅助图像修正输出单元，所述主图像输出单元用于将主相机采集的原始主图像输出，所述辅助图像修正输出单元用于将轨道相机采集的辅助多角度图像进行角度修正再输出，所述主相机采集单元与轨道相机采集单元电连接，所述主图像输出单元和辅助图像修正输出单元电连接。

根据上述技术方案，所述机器视觉处理模块包括接收改善模块、图像精处理模块、破裂方式判断模块和温度变化曲线模块，所述接收改善模块用于机器视觉处理单元接收相机采集的原始薄膜图像并去噪改善，所述图像精处理模块用于对改善后的薄膜图像进行精细化处理，所述破裂方式判断模块用于根据精细化处理的薄膜图像特征提取判断薄膜破裂方式，所述温度变化曲线模块用于根据温度监测单元根据相机采集时同步实时记录的温度绘制成的温度曲线，所述图像精处理模块包括薄膜图像预处理子模块、图像分割子模块和破裂特征提取子模块，所述薄膜图像预处理子模块用于对改善后的薄膜图像进行增强，所述图像分割子模块用于将目标和背景分割并提取有用信息，所述破裂特征提取子模块用于根据薄膜破裂的关键信息进行特征提取，所述薄膜图像预处理子模块与图像分割子模块、破裂特征提取子模块电连接，所述接收改善模块与图像精处理模块、破裂方式判断模块电连接。

根据上述技术方案，所述主要方法包括以下步骤：

步骤S1：聚合物薄膜由挤出机的平膜模具挤出，在设定的温度环境下通过三辐压膜器压制成设定宽度和厚度的膜带，在照明单元和摄像单元之间匀速通过；

步骤S2：光源单元依据背景环境调整照明角度，摄像单元采集到原始破裂薄膜图像，将未经处理的图像传输至机器视觉处理模块；

步骤S3：机器视觉处理模块对接收到的原始破裂薄膜图像进行抑制噪声的去噪改善处理，再对改善后的图像进行精细化处理；

步骤S4：利用薄膜破裂特征提取对破裂薄膜的破裂方式进行分析判断，并监测绘制温度变化曲线；

步骤S5：薄膜制作输出过程中实时调整光源在摄像单元工作时的照明角度，并根据温度变化曲线设置调整不同种类薄膜加工温度阈值范围。

根据上述技术方案，所述步骤S2进一步包括以下步骤：

步骤S21：位于薄膜带后侧左右两端的照明光源，采用低角度照明方法对运动的薄膜带进行均匀照明；

步骤S22：位于薄膜带出口处的主相机采集匀速通过的薄膜带图像，得到光照均匀下的清晰原始破裂图像，轨道相机按设定角度滑动，采集匀速通过的不同角度的薄膜带图像；

步骤S23：主相机采集的薄膜图像直接传输至机器视觉处理模块，轨道相机采集的图像按不同滑动角度进行角度修正，再传输至机器视觉处理模块。

根据上述技术方案，所述步骤S3进一步包括以下步骤：

步骤S31：机器视觉处理模块对接收到的主相机原始破裂薄膜图像进行抑制噪声处理，在处理过程中结合轨道相机同一时刻采集的不同角度修正图像进行去噪改善；

步骤S32：采用加权平均值法处理破裂图像，得到合适的破裂薄膜灰度图像，利用线性变换提高图像对比度，对图像进行增强；

步骤S33：采用自适应中值滤波对增强后的图像进行去噪处理，通过定量分析计算图像的峰值信噪比，分析薄膜破裂图像去噪处理后的质量，图像峰值信噪比Q的计算公式为：

式中，δ为图像信号和噪声信号方差比值的转换系数，M是处理后图像与原始图像之间差异的指标，体现数据的变化程度，maxf(i,j)为选取的图像像素点中最大输入点，Q值是图像信号和噪声信号的局部方差比，Q值越大，图像质量越好；

步骤S34：对预处理的图像分别进行最大类间方差法阈值分割和边缘分割。

根据上述技术方案，所述步骤S4进一步包括以下步骤：

步骤S41：以分割处理后的图像作为基础进行特征提取和识别薄膜破裂；

步骤S42：基于横拉薄膜破裂的面积值和周长值区分薄膜破裂类型为小范围破裂还是纵向破裂；

步骤S43：通过温度监测记录机器视觉检测出的薄膜破裂图像点和图像类型对应的实时温度，绘制对应的薄膜生产检测过程中的温度变化曲线。

根据上述技术方案，所述步骤S42进一步包括以下步骤：

步骤S421：对分割处理后的图像从左到右、从上到下扫描，对同行或同列中不连通的扫描行程标不同的号；

步骤S422：再对图像分别从左上到右下、从左下到右上进行扫描，若相邻行或相邻列有相通的行程，则相邻标记相同的号，最后对标号进行排列；

步骤S423：通过对图像中目标区域的像素数目进行统计，像素总和即为目标面积S，横拉薄膜破裂面积值S的计算公式为：

式中，f(i，j)为像素输入点，R为图像中目标区域；

步骤S424：图像中目标区域中的周长为区域边界的长度，利用目标边缘像素点的总和表示周长P；

步骤S425：定义初始矩阵P(x,y)＝O，同样对图像进行扫描，比较相邻两点的像素值，若一个为1，一个为0，则P(x,y)＝1，其中x,y表示边缘坐标；

步骤S426：对P(x,y)＝1进行叠加，其总和为所求目标周长P。

根据上述技术方案，所述步骤S5进一步包括以下步骤：

步骤S51：薄膜制作输出过程中实时调整光源在摄像单元工作时的照明角度；

步骤S52：根据薄膜破裂的预警以及温度变化曲线，调整设置不同种类薄膜原加工温度的阈值范围。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，通过设置有薄膜图像模块、机器视觉处理模块和调整输出模块，以实际生产中薄膜检测为载体，利用主相机和轨道相机的多角度共同采集薄膜图像，在处理原始薄膜图像中，结合轨道相机的辅助修正图像，更好的抑制噪声使后续机器视觉处理中的检测图像更清晰，并针对薄膜破裂类型的关键信息，通过选取面积与周长两个特征参数，对薄膜破裂方式进行准确分类，从而对薄膜破裂进行准确检测，检测效率大幅度提高。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明的系统模块组成示意图；

图2是本发明的二值化图像区域的标记图；

图3是本发明的图像像素与矩阵元素图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-3，本发明提供技术方案：一种基于功能集成关联的机器视觉系统，包括薄膜图像模块、机器视觉处理模块和调整输出模块，薄膜图像模块用于工业相机采集匀速加工中的原始薄膜图像并传输，机器视觉处理模块用于利用机器视觉技术计算监测薄膜的破裂情况，调整输出模块用于实时调整监测过程中的照明角度和通过破裂预警设置调整温度阈值范围，调整输出模块包括光源角度调整模块和温度阈值范围模块，光源角度调整模块用于相机采集图像过程中实时调整光照角度，温度阈值范围模块根据薄膜破裂对应的温度曲线进行原温度阈值范围的调整设置，薄膜图像模块与机器视觉处理模块电连接，机器视觉处理模块与调整输出模块电连接。

薄膜图像模块包括工业相机采集模块、照明光源模块、温度监测模块和原始图像传输模块，工业相机采集模块用于采集匀速通过的薄膜图像，照明光源模块用于在相机采集过程中增加光照使采集的图像更清晰，温度监测模块用于监测相机采集图像时薄膜的加工温度，原始图像传输模块用于将相机采集的图像输出，工业相机采集模块与照明光源模块、温度监测模块、原始图像传输模块电连接。

工业相机采集模块包括主相机采集单元和轨道相机采集单元，主相机采集单元用于位于薄膜输出口正前方的相机采集主要薄膜图像，轨道相机采集单元用于薄膜输出口正前方轨道上的轨道相机采集不同角度的薄膜图像，原始图像传输模块包括主图像输出单元和辅助图像修正输出单元，主图像输出单元用于将主相机采集的原始主图像输出，辅助图像修正输出单元用于将轨道相机采集的辅助多角度图像进行角度修正再输出，主相机采集单元与轨道相机采集单元电连接，主图像输出单元和辅助图像修正输出单元电连接。

机器视觉处理模块包括接收改善模块、图像精处理模块、破裂方式判断模块和温度变化曲线模块，接收改善模块用于机器视觉处理单元接收相机采集的原始薄膜图像并去噪改善，图像精处理模块用于对改善后的薄膜图像进行精细化处理，破裂方式判断模块用于根据精细化处理的薄膜图像特征提取判断薄膜破裂方式，温度变化曲线模块用于根据温度监测单元根据相机采集时同步实时记录的温度绘制成的温度曲线，图像精处理模块包括薄膜图像预处理子模块、图像分割子模块和破裂特征提取子模块，薄膜图像预处理子模块用于对改善后的薄膜图像进行增强，图像分割子模块用于将目标和背景分割并提取有用信息，破裂特征提取子模块用于根据薄膜破裂的关键信息进行特征提取，薄膜图像预处理子模块与图像分割子模块、破裂特征提取子模块电连接，接收改善模块与图像精处理模块、破裂方式判断模块电连接。

主要方法包括以下步骤：

步骤S1：聚合物薄膜由挤出机的平膜模具挤出，在设定的温度环境下通过三辐压膜器压制成设定宽度和厚度的膜带，在照明单元和摄像单元之间匀速通过；

步骤S2：光源单元依据背景环境调整照明角度，摄像单元采集到原始破裂薄膜图像，将未经处理的图像传输至机器视觉处理模块，薄膜拉伸过程中，为了得到清晰的表面，需要不同角度且亮度较强的光源，而未经处理的原始图像都存在着一定程度的噪声干扰，噪声恶化了图像质量，使图像模糊，甚至淹没特征，给图像分析带来困难，光源是为了增强待测物信息的相关特征，抑制无关信息，尽量减少噪声和克服环境的干扰，保证图像采集的稳定性；

步骤S3：机器视觉处理模块对接收到的原始破裂薄膜图像进行抑制噪声的去噪改善处理，再对改善后的图像进行精细化处理，精细处理包括对薄膜破裂图像的预处理、分割和特征提取，其中预处理主要为下一步地分割提供良好的破裂图像样本，图像分割可以更好地凸显破裂区域、边缘，图像特征提取主要从图像中提取到有用的数据信息，得到“非图像”的表示或描述；

步骤S4：利用薄膜破裂特征提取对破裂薄膜的破裂方式进行分析判断，并监测绘制温度变化曲线，薄膜横向拉伸的破裂形式主要分为小范围破裂和纵向破裂两种，均由于温度的变化导致，其小范围破裂主要是在拉伸时因加工温度过低，拉伸时出现孔洞，纵向破裂则是因为拉伸时温度过高，薄膜沿着拉伸方向出现的纵向整片薄膜破裂，破裂处出现的“卷边"现象；

步骤S5：薄膜制作输出过程中实时调整光源在摄像单元工作时的照明角度，并根据温度变化曲线设置调整不同种类薄膜加工温度阈值范围，依据薄膜破裂形式将破裂方式分为小范围破裂和纵向破裂两种，利用面积、周长区分两种破裂方式的视觉识别特征参数，进一步利用特征参数对应的温度变化曲线调整对薄膜的加工温度参数范围。

步骤S2进一步包括以下步骤：

步骤S21：位于薄膜带后侧左右两端的照明光源，采用低角度照明方法对运动的薄膜带进行均匀照明，不合适的照明方式会导致采集的图像模糊，后期难以处理，适当的照明方式可以很好地分离图像中的背景信息与目标信息，大幅度降低后期算法的难度和处理时间；

步骤S22：位于薄膜带出口处的主相机采集匀速通过的薄膜带图像，得到光照均匀下的清晰原始破裂图像，轨道相机按设定角度滑动，采集匀速通过的不同角度的薄膜带图像，薄膜的最大拉伸尺寸设置较精确，实际要求精度值很高，因此一般取检测目标尺寸的一倍以上，需要考虑视野范围大小，图像采集的最小分辨率也不能太低，所以位于正前方的主相机选取专业的工业摄像机以高分辨率对薄膜图像进行拍摄采集，而轨道相机以设定的轨道多角度进行运动采集，在比主相机更大的范围内考虑薄膜图像的多个视野；

步骤S23：主相机采集的薄膜图像直接传输至机器视觉处理模块，轨道相机采集的图像按不同滑动角度进行角度修正，再传输至机器视觉处理模块，轨道相机以薄膜带输出方向为中心轴，在中心轴左右正负45°的滑动角度内运动采集，以不同角度采集薄膜因临近破裂温度被损坏但没有破裂情况的图像。

步骤S3进一步包括以下步骤：

步骤S31：机器视觉处理模块对接收到的主相机原始破裂薄膜图像进行抑制噪声处理，在处理过程中结合轨道相机同一时刻采集的不同角度修正图像进行去噪改善；

步骤S32：采用加权平均值法处理破裂图像，得到合适的破裂薄膜灰度图像，利用线性变换提高图像对比度，对图像进行增强，灰度化处理之后，为了凸显图像中需要的重要信息，减少不重要的特征显示，需要对图像进行增强，图像增强有多种不同的方法，选取操作简单，能突出薄膜的破裂特征的线性变换方法，整体呈现出的图像视觉效果更佳；

步骤S33：采用自适应中值滤波对增强后的图像进行去噪处理，通过定量分析计算图像的峰值信噪比，分析薄膜破裂图像去噪处理后的质量，图像峰值信噪比Q的计算公式为：

式中，δ为图像信号和噪声信号方差比值的转换系数，M是处理后图像与原始图像之间差异的指标，体现数据的变化程度，maxf(i,j)为选取的图像像素点中最大输入点，Q值是图像信号和噪声信号的局部方差比，Q值越大，图像质量越好，噪声是指出现在图像中的干扰信息，在图像中常表现为引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块，因此在图像处理过程中去噪处理可以有效抑制噪声对图像的影响；

步骤S34：对预处理的图像分别进行最大类间方差法阈值分割和边缘分割，图像是由目标、背景及噪声组成，图像分割是指将图像目标区域、背景区域及噪声部分分割开来，便于对图像特征的提取，结合薄膜的实际情况，考虑图像有很大的对比度，阈值分割可以为特征提取提供基础，边缘分割便于研究边缘破裂原因，为薄膜破裂信息库的建立提供基础。

步骤S4进一步包括以下步骤：

步骤S41：以分割处理后的图像作为基础进行特征提取和识别薄膜破裂；

步骤S42：基于横拉薄膜破裂的面积值和周长值区分薄膜破裂类型为小范围破裂还是纵向破裂，对于横拉薄膜破裂来说，小范围破裂特征是破裂处薄膜出现破损，光无法进行折射，破裂处边缘及内部各点灰度值均低于背景灰度值，而纵向破裂的特征是破裂处情况与小范围破裂一致，但其范围远远比小范围破裂大，两种类型最明显的区别是破裂的大小，因此只需要计算横拉薄膜破裂的面积值和周长值，就可以区分横拉薄膜破裂的类型；

步骤S43：通过温度监测记录机器视觉检测出的薄膜破裂图像点和图像类型对应的实时温度，绘制对应的薄膜生产检测过程中的温度变化曲线。

步骤S42进一步包括以下步骤：

步骤S421：对分割处理后的图像从左到右、从上到下扫描，对同行或同列中不连通的扫描行程标不同的号；

步骤S422：再对图像分别从左上到右下、从左下到右上进行扫描，若相邻行或相邻列有相通的行程，则相邻标记相同的号，最后对标号进行排列；

步骤S423：通过对图像中目标区域的像素数目进行统计，像素总和即为目标面积S，横拉薄膜破裂面积值S的计算公式为：

式中，f(i，j)为像素输入点，R为图像中目标区域，在面积的计算中,我们采用标号法，所谓标号法就是图像中不同的物体都有唯一识别的号数，在同一物体中，所有的像素点的标号都是一致的,而不同物体之间是完全不同的，在图像面积测量中，首先必须对图像进行分割，为了区分互不连通的图像以便分别计算其面积，须对图像进行标号操作；

步骤S424：图像中目标区域中的周长为区域边界的长度，利用目标边缘像素点的总和表示周长P；

步骤S425：定义初始矩阵P(x,y)＝O，同样对图像进行扫描，比较相邻两点的像素值，若一个为1，一个为0，则P(x,y)＝1，其中x,y表示边缘坐标；

步骤S426：对P(x,y)＝1进行叠加，其总和为所求目标周长P。

步骤S5进一步包括以下步骤：

步骤S51：薄膜制作输出过程中实时调整光源在摄像单元工作时的照明角度；

步骤S52：根据薄膜破裂的预警以及温度变化曲线，调整设置不同种类薄膜原加工温度的阈值范围。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。