机器视觉图像采集实验平台的开发与应用*

陈胜利，叶 贞，罗顺权，甘惠兴，黄鑫明

(1.河源职业技术学院 机电工程学院，广东 河源 517000；2.深圳市视清科技有限公司，广东 深圳 518101；3.欧华包装设备(河源)有限公司，广东 河源 517000；4.河源市美华智能设备有限公司，广东 河源 517000)

0 引言

近20年来人们对机器视觉识别技术在行业领域进行了大量研究，特别是近5年其处于跨越式应用发展阶段。我国正成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，其应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全和科研等国民经济的各个行业。中国作为全球制造业的加工中心之一，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。

任何行业的健康、可持续发展，均离不开高校专业技术人才的培养及输送。为培养高素质的技术技能型人才，河源职业技术学院率先在全国高等职业技术教育领域开设了智能控制技术专业，以培养机器视觉软件应用工程师为目标。由于机器视觉技术新入校，专业技术领域人才培养模式的探索和实践教学的构建都处于起步阶段，无案例可借鉴，特别是实践实验教学仪器设备没有成熟的案例可供选择。基于此背景，项目组会同相关专业、企业，联合开发出一种基于机器视觉识别检测图像采集的实验教学平台，以满足对图像处理所需数据的采集需求。

1 实验平台运行原理

实验平台由硬件平台和软件平台两大部分组成，其中硬件平台以图像采集为主，软件平台以第三方算法开发为主。

实验平台工作原理：依据被检测物体(视野)的大小及物距，选择合适靶面及精度的工业相机、适合焦距和线对的工业镜头，配合合理的工业光源打光，采集清晰且易于识别运算的图像到PC机，通过PC端相应的软件运算平台，对图像进行相应的运算处理，得到预期的运算处理结果并显示。实验平台运行逻辑图如图1所示。

图1 实验平台运行逻辑图

在实际实验运行过程中，实验平台还具有相机自动触发拍照、光源通过外触发、串口通讯配合相机间隙性的打光等特性。

2 试验平台硬件

实验平台采用立式台式结构，由图像采集模块、照明模块、运动执行模块、开关电源模块、触发模块、电力监测模块以及支架等组成，其硬件结构如图2、图 3所示。

图2 平台结构图

图像采集模块由图3中工业相机与工业镜头所组成，其合理的选型是保证图像采集质量的关键因素之一。实验平台上还设计有NPN信号传感器，相机触发接口与NPN信号传感器相连接。

照明模块是影响图像采集质量的关键因素之一，行业中俗称为打光，其主要目的是排除外界自然光线的干扰，同时最大限度地拉开目标图像与背景图像的差异，为后续算法提取目标图像特征提供优质的素材。实验平台照明模块包含光源控制驱动器、光源控制电源开关、光源亮度调节、自动触发模式切换开关及输入接口等。其中提供了四路独立可调节光源通道，同时具有外触发、串口总线通讯协议。外触发依靠光源控制器对应通道输出高电平的NPN信号，触发传感器的负极与开关电源COM端相连接，正极与信号端相连接。默认情况下光源控制器处于低电平触发模式，此时光源为常亮状态。实验者可将光源控制器触发模式切换至高电平触发，将NPN信号传感器与光源控制器触发通道相连接开启光源触发，此时NPN信号传感器有信号为亮，无信号为灭。

运动执行模块由图3中的转盘、调速器、减速电机等组成，当转盘采用透明材质的玻璃或高透亚克力时，可以进行以检测外形轮廓为主的背光动态/静待实验。当转盘采用黑色不透光材质时，可以进行缺陷检测、字符识别等动态/静待实验。其中调速器可通过脉宽调速无级调节电机转速，实现减速电机带动转盘转动，从而实现动态实验环境。

图3 平台功能结构图

开关电源模块为整台设备提供24/12/5VDC电压，为旋转电机、相机、光源、触发传感器等提供所需的恒压直流电源,整机电气控制原理如图4所示。

图4 电气控制原理图

触发模块为相机提供指定位置的自动触发拍照，为光源定时开启照明打光提供触发信号。

电力监测模块为整台设备运行提供电压、电流、电机转速在线监测。

支架为相机及光源仪器提供支撑，相机固定结构如图5所示，相机架包括主杆支柱与第一固定块，可实现上下的粗略调节，同时以第一固定块的手轮、调节板实现微调，相机架固定在相机夹持架上；光源架固定在光源夹持架上，可实现上下粗调。

图5 相机固定结构示意图

3 验证实例

实验以Halcon[1，2]图像处理软件检测条形码与二维码为对象，硬件选用海康相机。

本工作台相机工作距离为25 cm～30 cm，视野范围90 mm×90 mm，精度要求0.05 mm，故选用海康MVCA05020GM相机，其分辨率为2 592×1 944(500万像素)，像元尺寸为4.8 μm，芯片尺寸为12.4 mm×9.3 mm，成像精度达0.046 mm，从而镜头选用浩蓝AZURE-NV3520M6M(600万像素)，其焦距为35 mm，最佳工作距离为262 mm。

具体实验步骤如下：

(1)将光源接至光源通道，并放置在光源支架上，打开空气开关，给工作台接通电源，打开电脑通过Halcon连接相机，打开光源控制器开关，边观察图像边调节光源控制器旋钮将光源调至适宜亮度。

(2)按下调速器开关，调节调速器旋钮，使转盘旋转；将光源控制器拨至触发模式。

(3)在转盘上相机触发拍照位置放入条形码/二维码，并启动Halcon程序进行测试。

Halcon算法处理流程程序代码如下：

//关闭原有的图像窗口

dev_close_window ()

//新建一个512*512pixel大小的图像窗口，并命名为WindowHandle

dev_open_window (0,0,512,512,'black',WindowHandle)

//打开相机

open_framegrabber ('File',1,1,0,0,0,0,'default',-1,'default',-1,'false','printer_chip/printer_chip_01','c42f90f3e424_Hikivision_MVCA05020GM',1,2,AcqHandle)

//开启相机抓图

grab_image_start (AcqHandle,-1)

//设置画线模式为描边

dev_set_draw ('margin')

//设置画线线宽为2

dev_set_line_width (2)

//进行实时处理

while (true)

//从相机采一张图

grab_image_async (Image,AcqHandle,-1)

//创建条形码识别句柄

create_bar_code_model (,,BarCodeHandle)

//从图中寻找条形码

find_bar_code (Image,SymbolRegions,BarCodeHandle,'auto',DecodedDataStrings)

//创建二维码识别句柄

create_data_code_2d_model ('Data Matrix ECC 200',,,DataCodeHandle)

//从图中寻找二维码

find_data_code_2d (Image,SymbolXLDs,DataCodeHandle,,,ResultHandles,DecodedDataStrings1)

//显示条形码识别结果

disp_message (WindowHandle,DecodedDataStrings1,'window',12,12,'black','true')

//显示二维码识别结果

disp_message (WindowHandle,DecodedDataStrings1,'window',12,12,'black','true')

//结束实时采集

endwhile

//关闭相机

close_framegrabber (AcqHandle)

//清除条形码识别句柄

clear_bar_code_model (BarCodeHandle)

//清除二维码识别句柄

clear_data_code_2d_model (DataCodeHandle)

4 结果分析

通过验证案例可见，该实验平台可在一定空间内拍摄到清晰画面，对基本的静、动态监测以及各种相机、镜头、光源的性能测试效果较佳。

其中，字符识别、条形码识别、二维码识别准确率与不同运动速度下的识别率分别如表1和图6所示。

表1 测试结果分析表

图6 识别率统计分析曲线图

5 结束语

实验平台占用空间小、台体结构紧凑，同时具有相机、光源调节与使用方便等优点。通过进行字符识别、条形码识别、二维码识别等在线实验检测，证明该平台运行可靠。该实验平台的成功开发，有效地解决了国内高等教育图像采集实验设备缺乏的困境，为从事教育装备研发的公司提供了开发思路。