劲酒中可见异物的图像检测技术研究.pdf

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1、湖南大学硕士学位论文劲酒中可见异物的图像检测技术研究姓名：肖方良申请学位级别：硕士专业：控制科学与工程指导教师：王耀南2010-04-16劲酒中可见异物的图像检测技术研究 II摘 要 我国是酒类、饮料生产大国。在这些液态食品中，异形瓶装产品占据着极大的份额，其质量安全问题日益受到重视。目前国内厂家主要采用人工检测方法，难以满足高速度，高质量的生产要求。本文选取异型瓶装劲酒为研究对象，详细分析了相关的图像检测技术，实现其在线自动化检测。本文设备的研制成功将大大提高厂家的生产效率和自动化程度，具有极大的社会意义与经济效益。首先，论述了本文研究的市场背景，人工检测现状以及国内外相关机构在溶液内可见异

2、物检测方面的研究与应用。然后简单叙述了机器视觉的定义，视觉系统的构成，同时分析了机器视觉系统在生产生活各个方面的应用。在研究机器视觉工业检测系统的几个关键技术的基础上，结合实际情况深入分析了劲酒质量视觉检测机器人的设计难点，详细设计了视觉检测机器人的整体结构。本文提出了一种适合劲酒检测的跟踪方案，即产品从生产线进入检测设备后，由翻转机械手将劲酒按设计的方案翻转-停止，瓶内杂质在惯性和重力作用下继续运动，相机跟踪拍摄多张图片，根据序列图片分析结果识别杂质，然后在剔除工位将次品剔除。该方案仅采用一个摆臂即可完成黑色、白色可见异物的跟踪检测，易于控制且大大降低了成本。其次，在可见异物检测算法环节上，

3、详细分析了劲酒中可见异物的图像检测算法流程，研究了劲酒图像预处理中的定位技术，重点研究了可见异物运动目标检测和跟踪算法。在使用改进的差分算法检测运动目标得到目标可疑点后，根据异物的面积和形状特征的不同采用不同的处理方法。对于面积较大、形状细长的异物直接根据 Blob 分析将其识别；对于无法在面积和形状等特征上和气泡分辨的异物，本文提出了基于粒子滤波的相关跟踪算法确定其运动轨迹，根据两者运动方向的不同来识别。实验结果表明，本文研究的可见异物算法对劲酒产品的检测结果优于人工灯检。最后，开发了劲酒中可见异物图像检测的总体软件。在攻克软件中所涉及的实时图像采集与处理、可靠通信等关键技术的基础上，实现了

4、软件各个功能模块。关键词：机器视觉；图像检测；异形瓶；粒子滤波 硕士学位论文 IIIAbstract China is a large liquor and beverage producer,among these liquid products,liq-uid products filled in irregular-shaped bottles occupy considerable proportion.Greater attention has been given to its quality security problem.Now,the manufacturers have

5、supplied a large amount of manpower and materials,the traditional manual testing cannot meet the need of high speed and quality in mass production.Chinese Jing wine contained in irregular-shaped bottle is taken as the subject in this paper,the relevant image inspection technology is expatiated to fu

6、lfill the task of online and automatic test of the quality of health wine.The successful development of the equipment pro-posed in this paper will greatly enhance the production efficiency and automatic level of manufacturers.It will have the enormous social meaning and the economic effi-ciency Firs

7、tly,this paper elaborated the background information of this papers research,current situation of manual testing and the research and application of visible parti-cles test in liquid done by related institutions both at home and abroad.Then the definition of machine vision and the compositions of vi

8、sion system are introduced,meanwhile the application of machine vision in all aspects of our life and production is also presented.After elaborating several key technologies of testing system based on machine vision,the detailed plan of testing system is designed combining with the analysis of diffi

9、culties of the tested object in this paper.Mechanical system and the bottle-filled line should be connected perfectly.When the product enters into the testing system through production line,the irregular-shaped bottle will be turned over-stopped by the mechanical hand according to scheduled plan.The

10、 particles in the bottle continue to move under the influence of inertia and gravity.A series of pictures will be taken by cameras mounted on swing arm.Then the particles can be identified by the analytic result of those pictures.In the end,the inferior products with particles will be re-moved in th

11、e classification field.This plan only uses one pendulum arm to complete the black,the white particles tracking inspection,easy to control,and reduced the cost greatly.Secondly,the procedure of image processing of particle testing is presented while the algorithm of visible particle testing is discus

12、sed.The positioning technique 劲酒中可见异物的图像检测技术研究 IVin image preprocessing is also presented.After the moving object is tested by im-proved difference algorithm to find the doubtful point,different processing methods are applied according to the size and shape of the particle.The particle with larger s

13、ize and slender shape can be identified by Blob analogy.The particles that cannot be identified by size,shape from bubble will be treated with tracking algorithm proposed in this paper,particles can be identified by the difference of directions of motion.The experimental result indicated that the pa

14、rticles inspecting algorithm in this article surpass manual testing.At last,the overall software of testing system of visible particles in irregu-lar-shaped bottles is developed.Each functional module is performed after key tech-niques such as image acquisition and processing,reliable communication

15、are solved.Key Words:Machine vision;Image inspection;Irregular-shaped bottle;Particle filter I 湖 南 大 学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年 月 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的

16、规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于 1、保密，在 3 年解密后适用本授权书。2、不保密。（请在以上相应方框内打“”）作者签名：日期：年 月 日 导师签名：日期：年 月 日 硕士学位论文-1-第1章 绪 论 在现代自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量等。这些应用的共同特点是连续大批量生产，对产品质量要求极其严格。生产厂家在不断提高生产效率的同时，不断增加对产品质量检测的投入。通常人眼检测无法满足生产

17、线的高速度、高精度、高稳定性等要求，尤其是在酒类、饮料、医药等产品生产线上，高速、自动化、严格卫生指标的要求更为明显。随着信号处理、电子技术、计算机、图像处理等技术的快速发展，机器视觉正越来越多的应用于各个领域，代替人工进行全自动的产品检测，工艺流程控制等1。机器视觉提高了生产的柔性和自动化程度，与人眼相比，其优势是显而易见的。机器视觉检测精度高(可达几十微米级)、速度快(每秒检测量可达上万)、稳定性好(不受环境，工作人员情绪等的影响)、而且易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。机器视觉技术的广泛应用，极大的解放了人类劳动力，提高生产自动化水平，改善了人民生活，应用前景十分广阔2。

18、本文研究的劲酒中可见异物的图像检测系统就是机器视觉在工业检测中的一个典型应用。1.1 论文研究背景和意义 我国是瓶装酒类、饮料消费大国，随着市场的发展，消费量逐年增加，根据国家统计局一组数据显示：2009 年 112 月我国累计生产发酵酒精 731.74 万吨，饮料酒 5188.56 万吨，软饮料 8086.21 万吨。由于玻璃瓶具有透明度高、便于检查、可高温消毒、可重复利用、水氧透过率底而使内容物不易氧化等优点，以上产品大部分采用玻璃瓶装。随着消费水平的提高，在这些行业中，产品的质量变的越来越重要。技术的不断发展使得该类产品生产线的过滤、灌装精度和卫生状况有很大的改善，但仍不能满足严格的产品

19、卫生标准。刚生产出来的产品溶液里可能存在玻璃屑、纤维、毛发等异物，严重损害消费者的利益。因此，对这类产品类溶液可见异物的检测是控制质量的关键环节。可见异物检测也即澄明度检测，是指被检产品中是否存在悬浮，沉淀等可见异物及其含量是否符合检测标准要求。目前国内对酒类澄明度的检测主要采用人工灯检：在产品灌装密封之后，贴标包装之前的流水线车间内，由人工在灯检机下完成。在这一专用的灯检室里，灯检工人将灌装好的产品缓慢倒转，在一定背景下观察溶液里是否有不溶性异物(玻璃屑、纤维、毛发等)，劲酒中可见异物的图像检测技术研究-2-如果存在不溶性异物，这些杂质会在倒置的溶液中下沉。这种人工灯检方法存在多方面的缺陷：

20、(1)人工检测速度极慢，一个人每小时检测 120 瓶，工作 8 小时检测不到 1000瓶，中等生产规模的公司需培训使用大量灯检工，人力成本高同时生产效率低；(2)人工检测依赖经验，易漏检误检不稳定，且易受个人情绪影响；(3)人工检测容易得职业病，长时间对着强光，对视力影响很大，每天用手翻转产品上千次也会给手腕关节带来伤害。图 1.1 人工灯检方法 国内大多酒类厂家为提高酒液产量和质量，消除由人为因素引起的误检率，减少检测人力成本，对酒类溶液内可见异物的自动检测设备需求迫切，但由于酒类品种多样，酒瓶形状大多不规则，给自动检测带来极大困难，国内尚无机构开发有这类成熟产品仅制药行业有少量国外厂商提供

21、医药制剂检测产品。目前可见异物自动检测的国际趋势是采用基于机器视觉的检测系统，运用图像处理、分析及识别技术对溶液产品进行在线自动化检测，以提高检测的速度和精度，解放人力资源，具有巨大的经济效益和社会效益。在国外生产厂商中，产品性能突出的有德国 Seidenadar 公司，日本 Eisai 株式会社，意大利 Brevetti 公司等，这些机构在安瓿，大输液等方面有比较成熟的产品，并且取得了比较好的市场效果。这些检测设备与人工检测相比具有明显的优点：(1)检测速度快，意大利 Brevetti 公司生产的安瓿全自动灯检机速度每分钟可达 400 到 600 瓶，远高于人的检测速度。这些检测设备将人工灯

22、检过程中的产品搬运、抽取、翻转、仔细观察、次品识别、分拣全由机器来完成，大大提高了生产效率。(2)检测精度高，人眼对细微物品辨别能力有限，而这类设备利用高分辨率相机代替人眼，可以很容易的识别人眼不易分辨的玻璃碎片，悬浮小杂质等细微目标。硕士学位论文-3-(3)检测结果稳定，人工检测常会受情绪波动，身体疲劳等的影响，导致对同品质的产品可能会做出不同的判断，带来误检和漏检。同时人眼检测本身在较长时间上没有完全一致的精确标准也影响产品检测的一致性。(4)卫生程度高，上述检测设备能自动完成产品检测，次品分拣，跟产品灌装生产线完好对接后，无需人工干预，避免了人工接触产品检测带来的细菌污染。这些设备大都依

23、靠让溶液高速旋转急停后，采用光学的方法观察溶液中是否有运动异物实现检测。图 1.2 是比较典型的意大利 Brevetti 公司生产的全自动灯检机，主要针对安瓿，注射剂等小型制剂。该机采用视觉检测技术，光源处采用人造偏振光获取更高品质的图像，设置多个检测工位(摄像系统)，并且在每一个摄像系统中配置一套处理装置，可以完成从强大的处理过程中获取更多数量的成像，使后续处理达到最佳效果。产品进入每一个检测工位前均旋转-暂停，停止后在检测工位连续拍摄多幅图像，处理器利用这一序列图像分析产品是否为次品，通过所有检测工位的产品为正品，否则为次品3。图 1.2 Brevetti 全自动灯检机 德国 Seiden

24、ader 公司生产的自动检测设备是在国际上应用广泛的医药灯检设备，图 1.3 是其研发的 VI 灯检机，主要用于 1-100ml 安瓿，西林瓶等小针制剂。b)图是其视觉检测原理图，图中 1 为旋转区，2 为急停区，3 是光学反射镜面(与旋转式传送带同步旋转)，设备在 4 位置连续采集 AF 共 6 帧连续图像。要完成微粒检测，每件产品都要通过几道检测工序：(1)被检测产品通过伺服驱动在旋转传送带的产品位上高速旋转；(2)旋转急停，容器内的液体仍在旋转，微粒伴随液体旋转而运动；(3)检测用光学镜面随转盘(旋转传送带)同步转动；(4)相机得到图像序列 AF；劲酒中可见异物的图像检测技术研究-4-(

25、5)图像被送到处理器处理，按重叠的形式作像素级的比较，去除瓶壁的影响，检查出可见异物4。a)灯检机实物图 b)灯检机检测原理图 图 1.3 Seidenader 灯检机 以上两家代表了国际上主要的设备厂商所使用方法：将被检产品高速旋转急停后，使用工业相机连续拍摄多张图片，比较序列图片的差异来实现产品的检测。日本卫材生产的全自动灯机在机械设计上极为相似，也是采用产品旋转-急停方式，所不同的是使用光电传感器代替工业相机，通过光电传感器输出电信号的波动来实现次品的识别。另有少数机构采用机械设计不同，被检目标不自转，而是依靠一个公转大轮盘来带动产品公转，通过多个相机拍摄产品图像，将其与标准产品模板比较

26、来实现检测，这种方法对瓶要求极高，表面稍有划痕就会引起设备对产品的误判。国外厂家生产的的设备在发达国家市场应用效果不错，具有较高的稳定性和可靠性，但在国内生产线配套使用时出现很多问题，如爆瓶，误检率高等，这主要是国内包装机械，溶液瓶生产水平参差不齐，市场上所用瓶表面粗糙，瓶厚度不均，划痕过多等原因严重影响产品的自动检测。同时国外开发的设备往往对其核心技术和图像检测方法采取封锁政策以保持其产品的技术竞争力，因此目前国内外对生产现场的设备研制、理论方法的研究公开报道的极少。国外产品价格昂贵，售后服务价格过高，国内厂家购买意愿不强，因此，研究具有自主知识产权的全自动智能灯检机具有重要的意义。本文研发

27、的劲酒中可见异物图像检测系统对国内饮料，酒类行业可以极大地提高生产线生产效率，改善产品质量。硕士学位论文-5-1.2 机器视觉技术概述 1.2.1 机器视觉定义 美国制造工程师协会(Society of Manufacturing Engineers，SME)机器视觉分会和美国机器人工业协会(Robotic Industries Association，RIA)的自动化视觉分会对机器视觉下的定义为：“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。一般说来，机器视觉就是采用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉是一项综合技术

28、，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。机器视觉主要研究用计算机来模拟人的视觉功能从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力，不仅能感知三维环境中物体的几何信息，如形状、位置、姿态、运动等，而且能对它们进行描述、存储、识别和理解。近二十年随着各学科的发展和计算机技术的发展，机器视觉技术发展迅速，并被广泛应用于医学辅助诊断、工业机器人、公共场所安全、虚拟现实等。由于机器视觉技术通常是与计算机

29、技术相结合的，因此从广义的角度来讲，机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解和控制。工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，有着以下特点5：(1)相对来说，机器视觉更是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系，这些技术相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。(2)机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性能价格

30、比，要有通用的工业接口，能够由普通工人来操作，有较高的容错能力，有较高的安全性，不会破坏工业产品，还必须有较强的通用性和可移植性。(3)对机器视觉工程师来说，不光要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要的是光、机、电一体化的综合能力。(4)机器视觉更强调实时性，要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理理论中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。劲酒中可见异物的图像检测技术研究-6-1.2.2 机器视觉系统 机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种)把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，

31、通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作6。可以认为：一个机器视觉系统就是一个能自动获取一幅或多幅目标物体图像，对所获取的图像的各种特征量进行处理，分析和测量，并对测量结果做出定性分析和定量解释，从而得到有关目标物体的某种认识并做出相应决策的系统。一个典型的机器视觉应用系统包括光学系统、图像采集系统、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。机器视觉系统首先采用摄像机将目标转换成图像信号，然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，如：面积、

32、长度、数量、位置等，最后，根据预设的容许度和其他条件输出结果，如：尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/无等7。1.2.3 机器视觉系统应用 现在机器视觉技术日臻成熟，已是现代加工制造业不可或缺的产品，广泛应用于工业、农业、交通、军事国防等各大行业。理论上凡是需要人类视觉的场合都可以应用机器视觉来实现自动化，尤其在人类难以到达的危险场合和人类视觉精度难以达到的场合。在实际的应用过程中，运用机器视觉技术，极大地提高了自动化技术在各行业的推广和应用。下面列举一些机器视觉的应用领域：1机器视觉在工业上的应用 机器视觉目前已成功地应用与工业检测，工业控制的多个领域，极大的提高的生产效率，改善了产

33、品的质量和可靠性。a)零件检测 b)工件裂纹检测 c)汽车轮胎安装 硕士学位论文-7-d)温度计检测 e)轴承漏油检测 f)电子芯片检测 图 1.4 机器视觉在工业上的应用 2机器视觉在监控上的应用 随着计算机和图像传感器的发展，通过摄像机监控动态场景，机器视觉被广泛应用于社会生活的方方面面：社区和重要设施的保安监控，高速公路上的交通监控，车牌识别等8。这类监控系统利用摄像机代替人眼获取动态场景基于时间的图像序列，然后用计算机代替人脑对这些图像序列进运动分割，从中识别和跟踪有关的对象，最后通过分析，理解和预测这些对象的行为及联系，达到对动态场景进行自动监控，自动报警的目的。a)小区监控 b)车

34、牌识别 c)道路监控 图 1.5 机器视觉在监控上的应用 3食品安全检测 食品安全关乎国计民生，机器视觉大量应用在食品检测领域，如使用机器视觉系统，利用饼干形状、大小、表面平滑度的不同分拣出不合格产品，检测出厂的罐装食品生产日期、产品型号、易拉罐盖等是否符合生产标准和要求等。4国防安全上的应用 机器视觉技术在高科技的军事领域得到广泛的应用，如：黑白/彩色证件检测系统，城市人口证件监测系统，出入境证件安全识别系统，航拍图像立体显影系统，航拍图像景象匹配，卫星图像处理，无人驾驶飞机快视系统，公安弹痕检测系统，军用打靶检测系统及现在研究火热的人脸识别系统，虹膜识别系统等9。劲酒中可见异物的图像检测技

35、术研究-8-a)易拉罐检测 b)饼干检测 图 1.6 机器视觉在食品安全上的应用 a)机场航拍 b)医院虹膜识别 图 1.7 机器视觉在食品安全上的应用 1.3 本文主要内容简介 劲酒中可见异物图像检测系统是针对国内玻璃瓶装酒类市场对自动质量检测的需求来设计的。本文以 125ml 扁平装瓶装劲酒为研究对象，研究了液体内可见异物相关的图像检测方法和技术，设计了劲酒中可见异物图像检测系统的样机。本课题获得了 2007 年国家 863 课题“大型高速医药自动化生产线上的产品检测包装智能机器人”和国家自然科学基金“高速精密制造生产线的视觉检测与智能优化控制技术研究”的资助。本文在长沙千山制药机械有限公

36、司的协助下进行了大量设备技术的研发和理论研究。论文的主要内容如下：第 1 章，绪论。论述了本文研究背景及意义，分析了国内外溶液内可见异物自动检测设备的市场需求和研制状况；介绍了相关的机器视觉技术及机器视觉技术在实际中的主要应用情况。第 2 章，劲酒可见异物图像检测系统设计。分析了机器视觉检测系统中的图像获取相关的照明、镜头、相机、接口等关键技术。在此基础上，仔细分析检测对象，设计了劲酒可见异物图像检测系统的图像获取方案，设备的机械控制方案硕士学位论文-9-(包括整机结构、进出瓶机构、主工作台设计、异型瓶翻转方式、次品剔除方式等)和系统的电气控制系统。同时本文还详细分析了产品的详细检测流程。第

37、3 章，劲酒可见异物检测算法研究。给出了劲酒可见异物检测中的图像定位算法。根据溶液内运动特性重点设计了可见异物的识别算法，包括异物的运动目标检测，Blob 分析和可见异物跟踪算法。第 4 章，软件系统设计。开发了可见异物检测系统软件的总体软件，实现了软件中的几个应用模块，并详细介绍了本软件的图像采集与处理子系统，通信子系统(PC 与 PC 通信，PC 与 PLC 通信)等。最后总结了本文的研究内容和研究成果，并针对存在的问题提出了以后的研究重点。劲酒中可见异物的图像检测技术研究-10-第2章 劲酒中可见异物图像检测系统设计 2.1 机器视觉工业检测系统 在工业生产线上，最初由人工来完成确定工序

38、，放置和固定工件，检测外观和尺寸，确定产品一致性等。随着工业技术的发展，生产规模越来越大，产品复杂度越来越高，生产效率和质量要求不断提高，人眼已经远远不能满足这类生产的速度，精度等方面的要求，这些任务正逐渐被机器视觉系统所代替。一个典型的机器视觉系统是指通过视觉传感器(即图像摄取装置)将被摄取目标转换成模拟图像信号传送给专用的图像采集系统；图像采集系统根据像素分布、亮度及颜色等信息，将其转变成数字化信号，并送由图像处理系统(多由计算机构成)对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，然后再根据预设的判别准则输出判断结果，去控制驱动执行机构进行相应处理。对于应用于不同场合的产品检测系统，还将需要设计

39、不同的执行控制装置。图像捕捉系统图像采集与数字化光源相机图像处理与控制系统传感器分拣装置产品运行方向被检产品控制器A/D 图 2.1 机器视觉系统框图 下面介绍机器视觉系统中的光学成像和图像信息获取等关键技术。2.1.1 光学成像技术 1光源与照明方式 光源和照明系统是机器视觉系统的一个关键部分，其设计的好坏往往关系到整个系统的成败10。光源的作用不仅仅是照亮被检目标，更重要的是突出被检任务相关的检测特征，去除不相关特征的干扰，增强两者的对比度。同时还应保证足够的整体亮度，减少其他可能光线的干扰，物体位置的变化也不应该影响成像的质量。在机器视觉应用系统中一般使用透射光和反射光。对于反射光情况应

40、充分考虑光源和光学镜头的相对位置、物体表面的纹理，几何形状，颜色分布等要素。光源设备的选择必须符合所需的几何形状，照明亮度、均匀度、发光的光谱特性也必须符合实际的要求，同时还要考虑光源的发光效率和使用寿命。对于每硕士学位论文-11-个机器视觉检测系统，要获取良好的摄像效果，都必须根据具体检测目标情况选择相应的光源装置和恰当的照明方式。理论上任何可以照亮物体的发光对象都可以作为机器视觉系统的光源，包括各种人造光源和自然太阳光。自然光受天气，建筑物等环境的影响极大，无法适应工业检测场合。工业检测系统大多选择人造光源：可见光和不可见光。目前机器视觉系统使用的光源种类繁多，根据光源的发光器件进行分类，

41、可以分为LED(light-emitting diode)、氙灯、卤素灯、荧光灯等，下表是各种光源的颜色，价格，性能等几个方面的对比。表 2.1 各种光源性能比较 光源 颜色 寿命(小时)亮度 功耗 稳定性 价格 卤素灯 白,黄 5000-7000 很亮 高 较差 便宜 荧光灯 白,绿 5000-7000 亮 较高 较好 较便宜LED 灯 白,红,黄,蓝等 30000-100000较亮 低 好 便宜 氙灯 白,蓝 3000-7000 亮 高 好 较贵 电致发光管 由发光频率决定 5000-7000 较亮 低 较好 较便宜由表 2.1 可知 LED 光源具有寿命长，价格低，稳定性好，功耗低等优良

42、特点，目前已成为构建视觉系统的首选光源11。LED 光源响应时间很快(能达到毫秒级)，当图像采集需要多个照明光源相互切换，或一个光源中的多个部分相互切换时，LED 快速响应的优势就可真正体现出来。同时，一个 LED 光源是由许多单个 LED发光管组合而成的，因而比其他光源可做成更多的形状，更容易针对实际应用需要，设计光源的形状、尺寸以及投射方式(直接型、间接型、密集型等)，如环形、穹形、条状、平面、散射、同轴、点、平行光等各种类别。图 2.2 LED 光源 劲酒中可见异物的图像检测技术研究-12-在工业检测系统中，工业 CCD 相机对红光最为敏感，在 CCD 响应-光谱曲线中，红色波长的范围内

43、对应的响应值最高，对于黑白相机来说，在红光下拍摄的图像比其他色光清楚，因此，在黑白相机应用的视觉检测系统中普遍使用红色LED 光源。对于每种不同的检测对象，除了选择好光源外，还必须配合合适的照明方式。同样的光源，打光角度不同，配合方式不同都会产生明显不同的效果。一个特定的工业机器视觉检测系统的最佳照明方法和光源的选择往往需要进行大量的实验。图 2.3 给出了几种常用的照明方式。(1)背光照明：将光源放在被检目标的背面，这种给光方式的优点是能产生很强的对比度，可将被测物的边缘轮廓清晰勾勒出来。缺点是物体的表面特征可能被丢失，如测量工件尺寸事，无法判断工件的正反面。这种方式通常用于轴承的外观，尺寸

44、检测；透明容器质量检测；液面高度检测，液晶文字检测等。(2)前景光照明：将光源置于相机与目标检测物之间，这种照明方式在实际检测系统中应用极为广泛，按照光源光束与被检物之间的夹角大小可以分为高角度前景给光和低角度前景给光两种方式。高角度前景给光的优点是大范围内高密度光输出，能产生鲜明逼真的图像，多应用于印刷电路板上零件的检测；不平整或弯曲表面检测；包装袋上的印刷图案，标签检测等。低角度前景给光给相对于物体表面提供低角度照明，其优点是能检测出目标物的细微纹理特征，缺点是对比度较弱，亮度较低。这种给光方式常用于表面纹理的检测，光滑表面划痕的检测等。(3)同轴照明方式：将光源置于相机与被检物之间，如图

45、2.3所示，通过一种带特殊涂层的半透镜面使得检测目标的反射光和摄像机在同一轴线上，可消除采集图像的重像。优点是能使对象表面不同的特征表现不同的对比度，具有非常均匀的光分布，适于经过镜面加工的目标检测如工件表面检测及复杂表面纹理检测等。a)背光照明 b)高角度前景给光 c)低角度前景给光 d)同轴照明方式 图 2.3 常用的照明方式 硕士学位论文-13-2光学镜头 光学镜头是机器视觉系统中必不可少的部件，直接影响成像质量的优劣，影响算法的实现和效果。光学镜头相当于人眼的晶状体，如果没有镜头，相机无法输出清晰的图像。当人眼的肌肉无法将晶状体拉伸至正常位置时，也就是人们常说的近视眼，眼前的景物就变得

46、模糊不清；摄像头与镜头的配合也有类似现象，当图像变得不清楚时，可以调整摄像头的后焦点，改变 CCD 芯片与镜头基准面的距离(相当于调整人眼晶状体的位置)，可以将模糊的图像变得清晰。工程设计人员和施工人员都要经常与镜头打交道：设计人员要根据物距、成像大小计算镜头焦距，施工人员经常进行现场调试，其中一部分就是把镜头调整到最佳状态。根据焦距能否调节，可分为定焦距镜头和变焦距镜头两大类。依据焦距的长短，定焦距镜头又可分为鱼眼镜头、短焦镜头、标准镜头、长焦镜头四大类。镜头焦距的长短划分并不是以焦距的绝对值为首要标准，而是以像角的大小为主要区分依据，所以当靶面的大小不等时，其标准镜头的焦距大小也不同。变焦

47、镜头上都有变焦环，调节该环可以使镜头的焦距值在预定范围内灵活改变。变焦距镜头最长焦距值和最短焦距值的比值称为该镜头的变焦倍率。变焦镜头有可分为手动变焦和电动变焦两大类。变焦镜头由于具有可连续改变焦距值的特点，在需要经常改变摄影视场的情况下非常方便使用，所以在摄影领域应用非常广泛。但由于变焦距镜头的透镜片数多、结构复杂，最大相对孔径不能做得太大，致使图像亮度较低、图像质量变差。同时在设计中也很难针对各种焦距、各种调焦距离做像差校正，其成像质量无法和同档次的定焦距镜头相比。在选择镜头时，要从以下几个方面考虑12：(1)焦距：如何选择合适焦距的镜头是在机器视觉系统设计时要考虑的一个主要问题。光学镜头

48、的成像规律可以根据两个基本成像公式牛顿公式和高斯公式来推导，对于机器视觉系统的常见设计模型，我们一般是根据成像的放大率和物距这两个条件来选择合适焦距的镜头的，在此给出一组实用的计算公式：11/mhhll=(2.1)1(1)lfm=+(2.2)(1 1/)flm=+(2.3)11()/hmhh lff=(2.4)式中：m为放大倍数，l，1l 分别为物距和像距，h和1h 分别为物高和像高，f为镜头焦距。(2)CCD 尺寸：摄像头镜头规格应视摄像头的 CCD 尺寸而定，两者应相对应。如果镜头尺寸与摄像头 CCD 靶面尺寸不一致时，观察角度将不符合设计要求，或者发生画面在焦点以外等问题。劲酒中可见异物

49、的图像检测技术研究-14-(3)镜头分辨率：镜头的分辨率是一个重要的参数。描述镜头成像质量的内在指标是镜头的光学传递函数与畸变，但对用户而言，需要了解的仅仅是镜头的空间分辨率，以每毫米能够分辨的黑白条纹数为计量单位，计算公式为：镜头分辨率 N180/画幅格式的高度(2.5)由于摄像头 CCD 靶面大小已经标准化，如 1/2 英寸摄像头，其靶面为6.4mm*4.8mm，1/3 英寸摄像头为 4.8mm*3.6mm，因此对 1/2 英寸格式的 CCD 靶面，镜头的最低分辨率应为 38 对线/mm。对 1/3 英寸格式摄像头，镜头的分辨率应大于 50 对线，摄像头的靶面越小，对镜头的分辨率越高。(4

50、)视场：不同的镜头的放大倍数视野参数不同，在选用光学镜头时，必须就实际情况考虑视场的大小。(5)景深：在工业检测的过程中，检测目标的前后位置可能发生变化，如果不考虑景深的影响，会严重影响目标的长度，结构等方面的准确度。一般在物距相同的情况下，焦距越大的镜头，其视野范围越小，放大作用越明显；镜头焦距越大，其景深越小；光圈越大，景深越小，在选择镜头时应综合考虑。此外，还应考虑相机接口，CCD摄像头的镜头安装有两种工业标准，即C安装座和CS安装座。两者螺纹部分相同，但两者从镜头到感光表面的距离不同。C安装座：从镜头安装基准面到焦点的距离是17.526mm。CS安装座：特种C安装，此时应将摄像头前部的