專利名稱：一種基于機(jī)器視覺的成捆銅管計(jì)數(shù)設(shè)備的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本實(shí)用新型涉及一種視覺識別設(shè)備，具體說是一種基于機(jī)器視覺的成捆銅管計(jì)數(shù)設(shè)備及其計(jì)數(shù)方法。
背景技術(shù)：
銅管是大量應(yīng)用于制冷等行業(yè)的工業(yè)產(chǎn)品之一。銅管多數(shù)情況下以成捆的方式存儲、銷售以及在生產(chǎn)工藝過程中流轉(zhuǎn)。為保護(hù)廠家和用戶的利益，以及對在生產(chǎn)工藝過程中成捆流轉(zhuǎn)的銅管數(shù)量進(jìn)行監(jiān)控，需要對成捆的銅管進(jìn)行計(jì)數(shù)。成捆銅管的計(jì)數(shù)只能通過其端面進(jìn)行。傳統(tǒng)的計(jì)數(shù)方法是用人眼進(jìn)行的，勞動強(qiáng)度大、效率低、成本高、準(zhǔn)確率難以保證。

實(shí)用新型內(nèi)容實(shí)用新型目的本實(shí)用新型的目的是為了克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種基于機(jī)器視覺的成捆銅管計(jì)數(shù)設(shè)備。技術(shù)方案為了解決上述技術(shù)問題，本實(shí)用新型提供了一種基于機(jī)器視覺的成捆銅管計(jì)數(shù)設(shè)備，它包括圖像采集設(shè)備、計(jì)算機(jī)，所述圖像采集設(shè)備采集銅管圖像，然后圖像采集設(shè)備將采集的圖像送入包含圖像處理系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)處理。本實(shí)用新型所述基于機(jī)器視覺的成捆銅管計(jì)數(shù)設(shè)備它還包括一強(qiáng)光源，所述強(qiáng)光源與圖像采集設(shè)備位于同軸上。本實(shí)用新型中所述圖像采集設(shè)備為照相機(jī)。本實(shí)用新型中還公開了一種基于機(jī)器視覺的成捆銅管計(jì)數(shù)設(shè)備的計(jì)數(shù)方法，其特征在于，該方法的具體步驟如下(1)將成捆銅管的端面排列整齊；(2)將與圖像采集設(shè)備同軸布置的強(qiáng)光源向成捆銅管的端面投射，使得每根銅管的邊緣呈現(xiàn)高亮度狀態(tài)，開啟計(jì)算機(jī)；(3)將圖像采集設(shè)備對準(zhǔn)成捆銅管的中心部位采集完全包含成捆銅管端面的圖片；(4)圖像采集設(shè)備將采集到的包含成捆銅管端面的圖片傳送并保存到計(jì)算機(jī)中；(5)運(yùn)行計(jì)算機(jī)中的圖像處理系統(tǒng)；(6)選取圖像預(yù)處理方法，濾除背景部分圖像，保留成捆銅管的端面圖像；(7)啟動處理成捆銅管的端面圖像的計(jì)算機(jī)圖像處理方法，識別出每根銅管的端面，并計(jì)數(shù)輸出；(8)完成一捆銅管計(jì)數(shù)之后，從步驟(1)開始進(jìn)行下一捆銅管的計(jì)數(shù)。所述步驟(6)中圖像預(yù)處理方法為(Al)將獲取的圖片轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D片；(A2)采用中值濾波的方法去除圖片中的隨機(jī)噪聲；[0020](A3)利用Sobel算子，并結(jié)合腐蝕(Erode)和膨脹(Dilate)形態(tài)學(xué)圖像操作方法，濾除成捆銅管的端面的背景圖像部分，并保持每根銅管的邊緣輪廓清晰可見，最終得到主要包含成捆銅管的端面部分的圖像。所述步驟(6)中圖像預(yù)處理的另一種方法為(Bi)將獲取的圖片轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D片；(B2)采用中值濾波的方法去除圖片中的隨機(jī)噪聲；(B3)利用Carmy算子，并調(diào)整該算子的灰度閾值的上下限，濾除成捆銅管的端面的背景圖像部分，并保持每根銅管的邊緣輪廓清晰可見，最終得到主要包含成捆銅管的端面部分的圖像。本實(shí)用新型中所述步驟(7)中處理成捆銅管的端面圖像的計(jì)算機(jī)圖像處理方法為對最終得到主要包含成捆銅管的端面部分的圖像采用基于Hough變換的圓形輪廓識別算法，識別出每一根銅管的端面，最后對所有的銅管端面綜合計(jì)數(shù)。有益效果本實(shí)用新型具有以下優(yōu)點(diǎn)本實(shí)用新型通過圖像采集設(shè)備、計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)了機(jī)器視覺技術(shù)，構(gòu)建出在生產(chǎn)工藝過程中成捆流轉(zhuǎn)的銅管數(shù)量監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)成捆銅管數(shù)量測量的自動化，大大提高測量的準(zhǔn)確性和可靠性，以及生產(chǎn)效率和效益。說明書附圖

圖1為本實(shí)用新型所述一種基于機(jī)器視覺的成捆銅管計(jì)數(shù)設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。圖2為本實(shí)用新型的工作流程圖。圖3為本實(shí)用新型中成捆銅管計(jì)算機(jī)處理后的圖像。
具體實(shí)施方式
下面結(jié)合具體實(shí)施例，進(jìn)一步闡明本實(shí)用新型，應(yīng)理解這些實(shí)施例僅用于說明本實(shí)用新型而不用于限制本實(shí)用新型的范圍，在閱讀了本實(shí)用新型之后，本領(lǐng)域技術(shù)人員對本實(shí)用新型的各種等價形式的修改均落于本申請所附權(quán)利要求所限定。實(shí)施例1一種基于機(jī)器視覺的成捆銅管計(jì)數(shù)設(shè)備，它包括圖像采集設(shè)備1、計(jì)算機(jī)3，所述圖像采集設(shè)備1為照相機(jī)，所述圖像處理系統(tǒng)2為圖像處理軟件，所述圖像處理軟件安裝于計(jì)算機(jī)3中；本實(shí)施例中還包括一強(qiáng)光源，所述強(qiáng)光源與照相機(jī)位于同軸上。本實(shí)施例中，照相機(jī)采集銅管圖像，然后將采集的圖像送入計(jì)算機(jī)中，計(jì)算機(jī)中的圖像處理軟件對圖像進(jìn)行處理；最后計(jì)算機(jī)對處理后的圖像進(jìn)行計(jì)數(shù)。本實(shí)施例采用上述基于機(jī)器視覺的成捆銅管計(jì)數(shù)設(shè)備的計(jì)數(shù)方法，具體步驟如下(1)將成捆銅管的端面排列整齊；(2)將與照相機(jī)同軸布置的強(qiáng)光源向成捆銅管的端面投射，使得每根銅管的邊緣呈現(xiàn)高亮度狀態(tài)，開啟計(jì)算機(jī)；(3)將照相機(jī)對準(zhǔn)成捆銅管的中心部位采集完全包含成捆銅管端面的圖片；(4)照相機(jī)將采集到的包含成捆銅管端面的圖片傳送并保存到計(jì)算機(jī)中；(5)運(yùn)行計(jì)算機(jī)中的圖像處理軟件；[0042](6)選取圖像預(yù)處理方法，濾除背景部分圖像，保留成捆銅管的端面圖像；(7)啟動處理成捆銅管的端面圖像的計(jì)算機(jī)圖像處理方法，識別出每根銅管的端面，并計(jì)數(shù)輸出；處理成捆銅管的端面圖像的計(jì)算機(jī)圖像處理方法為對最終得到主要包含成捆銅管的端面部分的圖像采用基于Hough變換的圓形輪廓識別算法，識別出每一根銅管的端面，最后對所有的銅管端面綜合計(jì)數(shù)；(8)完成一捆銅管計(jì)數(shù)之后，從步驟(1)開始進(jìn)行下一捆銅管的計(jì)數(shù)。本實(shí)施例中所述步驟(6)中圖像預(yù)處理方法為(Al)將獲取的圖片轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D片；(A2)采用中值濾波的方法去除圖片中的隨機(jī)噪聲；(A3)利用Sobel算子，并結(jié)合腐蝕(Erode)和膨脹(Dilate)形態(tài)學(xué)圖像操作方法，濾除成捆銅管的端面的背景圖像部分，并保持每根銅管的邊緣輪廓清晰可見，最終得到主要包含成捆銅管的端面部分的圖像。實(shí)施例2一種基于機(jī)器視覺的成捆銅管計(jì)數(shù)設(shè)備，它包括圖像采集設(shè)備1、計(jì)算機(jī)3，所述圖像采集設(shè)備1為照相機(jī)，所述圖像處理系統(tǒng)2為圖像處理軟件，所述圖像處理軟件安裝于計(jì)算機(jī)3中；本實(shí)施例中還包括一強(qiáng)光源，所述強(qiáng)光源與照相機(jī)位于同軸上。 本實(shí)施例中，照相機(jī)采集銅管圖像，然后將采集的圖像送入計(jì)算機(jī)中，計(jì)算機(jī)中的圖像處理軟件對圖像進(jìn)行處理；最后計(jì)算機(jī)對處理后的圖像進(jìn)行計(jì)數(shù)。本實(shí)施例采用上述基于機(jī)器視覺的成捆銅管計(jì)數(shù)設(shè)備的計(jì)數(shù)方法，具體步驟如下(1)利用將成捆銅管的端面排列整齊；(2)將與照相機(jī)同軸布置的強(qiáng)光源向成捆銅管的端面投射，使得每根銅管的邊緣呈現(xiàn)高亮度狀態(tài)，開啟計(jì)算機(jī)；(3)將照相機(jī)對準(zhǔn)成捆銅管的中心部位采集完全包含成捆銅管端面的圖片；(4)照相機(jī)將采集到的包含成捆銅管端面的圖片傳送并保存到計(jì)算機(jī)中；(5)運(yùn)行計(jì)算機(jī)中的圖像處理軟件；(6)選取圖像預(yù)處理方法，濾除背景部分圖像，保留成捆銅管的端面圖像；(7)啟動處理成捆銅管的端面圖像的計(jì)算機(jī)圖像處理方法，識別出每根銅管的端面，并計(jì)數(shù)輸出；處理成捆銅管的端面圖像的計(jì)算機(jī)圖像處理方法為對最終得到主要包含成捆銅管的端面部分的圖像采用基于Hough變換的圓形輪廓識別算法，識別出每一根銅管的端面，最后對所有的銅管端面綜合計(jì)數(shù)；(8)完成一捆銅管計(jì)數(shù)之后，從步驟(1)開始進(jìn)行下一捆銅管的計(jì)數(shù)。本實(shí)施例中所述步驟(6)中圖像預(yù)處理方法為(Bi)將獲取的圖片轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D片；(B2)采用中值濾波的方法去除圖片中的隨機(jī)噪聲；(B3)利用Carmy算子，并調(diào)整該算子的灰度閾值的上下限，濾除成捆銅管的端面的背景圖像部分，并保持每根銅管的邊緣輪廓清晰可見，最終得到主要包含成捆銅管的端面部分的圖像。
權(quán)利要求1.一種基于機(jī)器視覺的成捆銅管計(jì)數(shù)設(shè)備，其特征在于它包括圖像采集設(shè)備(1)、 計(jì)算機(jī)(3)，所述圖像采集設(shè)備采集銅管圖像，然后圖像采集設(shè)備將采集的圖像送入包含圖像處理系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)處理。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機(jī)器視覺的成捆銅管計(jì)數(shù)設(shè)備，其特征在于它還包括一強(qiáng)光源，所述強(qiáng)光源與圖像采集設(shè)備位于同軸上。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于機(jī)器視覺的成捆銅管計(jì)數(shù)設(shè)備，其特征在于所述圖像采集設(shè)備為照相機(jī)。
專利摘要本實(shí)用新型公開了一種基于機(jī)器視覺的成捆銅管計(jì)數(shù)設(shè)備，它包括圖像采集設(shè)備、圖像處理系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)；所述圖像采集設(shè)備采集銅管圖像，然后圖像采集設(shè)備將采集的圖像送入包含圖像處理系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)處理。同時本實(shí)用新型還公開了基于機(jī)器視覺的成捆銅管計(jì)數(shù)設(shè)備的計(jì)數(shù)方法。本實(shí)用新型采用機(jī)器視覺技術(shù)，構(gòu)建出在生產(chǎn)工藝過程中成捆流轉(zhuǎn)的銅管數(shù)量監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)成捆銅管數(shù)量測量的自動化，大大提高了測量的準(zhǔn)確性和可靠性，同時也提高了生產(chǎn)效率和效益。
文檔編號G06M9/00GK202257664SQ20112023993
公開日2012年5月30日 申請日期2011年7月8日 優(yōu)先權(quán)日2011年7月8日
發(fā)明者程福 申請人:健雄職業(yè)技術(shù)學(xué)院