CN109945842B - 成捆圆钢端面标签漏贴检测及贴标误差分析方法 - Google Patents

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成捆圆钢端面标签漏贴检测及贴标误差分析方法，所述方法采用的成捆圆钢端面单目视觉***包括：工业相机（1），环形光源（2），安装有图像存储和处理程序的计算机（3）和标定板（4）。该方法步骤：（1）贴标前进行成捆圆钢端面的视觉识别与定位；（2）贴标后进行标签的识别与定位；（3）标签漏贴识别并补充贴标；（4）误差分析。该方法能够获取成捆圆钢端面圆钢的信息，为后续贴标机器人提供准确的圆钢端面中心坐标；能够获取成捆圆钢端面漏贴标签信息，为后续贴标机器人提供标签漏贴的圆钢端面中心的坐标；能获得成捆圆钢端面贴标误差数据。

Description

成捆圆钢端面标签漏贴检测及贴标误差分析方法
技术领域
本发明涉及一种基于单目视觉的物体端面识别以及误差分析的方法，尤其涉及一种成捆圆钢端面标签漏贴检测及贴标误差分析方法。
背景技术
圆钢是当前钢铁行业的主要产品，更是工业领域重要的生产加工原材料。在不同行业对于圆钢的质量要求也是不同的，钢铁行业所生产的圆钢规格也是多种多样，为了区分不同种类、规格的圆钢，需要为圆钢端面粘贴标签，以便于识别圆钢的一些基本信息。购货商可以通过标签了解到圆钢的直径、长度以及生产炉号、成分、生产日期等信息。
目前，钢厂仍然采用人工手动取标、贴标的方法对圆钢端面进行贴标，这种方法劳动强度大，生产效率低。同时，由于视觉疲劳等因素会造成所粘贴标签的位置精度达不到要求，出现标签漏贴、错贴等现象。针对贴标中出现标签漏贴、错贴的现象，需要一种应用于成捆圆钢端面标签漏贴检测的方法。同时，由于现阶段没有适用于成捆圆钢端面贴标误差的测量方法，只能人眼观察贴标结果，无法***的评价贴标结果。因此，建立一种成捆圆钢端面贴标误差分析方法显得很有意义。
发明内容
基于以上原因，本发明旨在提出一种针对成捆圆钢端面单目视觉***，对成捆圆钢端面进行标签漏贴检测及贴标误差分析的方法。
本发明采用的成捆圆钢端面单目视觉***包括：工业相机1，环形光源2，安装有图像存储和处理程序的计算机3和标定板4。工业相机1水平放置与成捆圆钢端面垂直，环形光源2放置在工业相机1的中间位置，安装有图像存储和处理程序的计算机3与环形光源2、工业相机1通过数据线连接在一起，放置在不遮挡工业相机1的位置，标定板4在标定时处于工业相机1正前方景深范围之内。
本发明是根据圆钢端面贴标的特点提出的一种标签漏贴检测及贴标误差分析的简化方法，对于圆钢端面贴标出现的标签漏贴现象，只需要将圆钢端面图像提取即可。此外由于圆钢端面无***的评价贴标误差的方法，而本方法就是通过图像识别的圆心坐标与标签的中心坐标的差值来评定贴标误差的，所以其评价圆钢端面贴标误差值精度也准确。
成捆圆钢端面标签漏贴检测及贴标误差分析方法包括如下步骤：
（1）贴标前进行成捆圆钢端面的视觉识别与定位；
（2）贴标后进行标签的识别与定位；
（3）标签漏贴识别并补充贴标；
（4）误差分析。
该方法的有益效果：
（1）能够获取成捆圆钢端面圆钢的信息，为后续贴标机器人提供准确的圆钢端面中心坐标；
（2）能够获取成捆圆钢端面漏贴标签信息，为后续贴标机器人提供标签漏贴的圆钢端面中心的坐标；
（3）能获得成捆圆钢端面贴标误差数据。
附图说明
图1是本发明方法采用的成捆圆钢端面单目视觉***的总体结构示意图；
图2是本发明成捆圆钢端面标签漏贴检测及贴标误差分析方法的流程图。
具体实施例
以ϕ60mm圆钢为例来介绍本发明，首先建立一个单目视觉***，成捆圆钢水平放置，工业相机布置在圆钢端面的前部，在***搭建时对于光源选择非常重要。通过与白炽灯、卤素灯、高频荧光灯、LED灯、氙灯的比较，LED灯其独有的优势显得尤为突出，其优点有：形状的自由度大、使用寿命长、应答速度快、可自由的选择颜色、综合性运转成本低，因此本***采用环形LED光源。
相机的选择是通过被测物体的大小、测量精度、相机与被测物之间的距离等参数来确定的，如本***测量的成捆圆钢端面大约是ϕ300mm直径，测量精度0.5mm，相机与圆钢端面距离约1000mm。首先估算像素，被测物是ϕ300mm的圆形，而相机靶面通常为4:3的矩形，为了将物体全部摄入靶面应该以靶面最短边长度为参考，像素应大于300/0.5=600，根据估算的像素可以选择大恒CCD相机MER-125-30UM靶面尺寸1/3英寸（4.8×3.6mm），分辨率为1292×964，像元尺寸为u=3.75μm的相机，验证精度T，可根据公式T=u/β计算，其中β=3.6/300为镜头放大率，经计算T=0.31mm满足精度要求；焦距f可以通过公式f=L/（1+1/β）计算，其中L=1000mm，经计算f=11.8mm，可选焦距为12mm的镜头，如大恒TG4Z2816FCS镜头。
本***采用传统的张正友标定法，利用MATLAB标定工具箱进行单目标定的。在标定时标定板放置在圆钢端面的工位处，每个相机取最少3张不同角度的图像，利用MATLAB标定工具箱对工业相机1进行标定获得其内、外参，相机内、外参的标准形式如下：
P=A(R|t)
A为内参矩阵，其形式为：
Figure 44323DEST_PATH_IMAGE001
其中，f x 为归一化后的x方向上的焦距，f y 为归一化后的y方向上的焦距，u 0，v 0为主点坐标。(R|t)为外参，是一个3×4的矩阵，R为3×3的旋转矩阵，t为平移向量。
1.贴标前进行成捆圆钢端面的视觉识别与定位
在对贴标前成捆圆钢端面的视觉识别与定位中，由于圆钢端面本身颜色为黑灰色，***在获取贴标后的标签图像时需要把光源4处于开启状态，***在获取成捆圆钢端面图像时，安装有图像存储处理程序的计算机3会给光源4发送指令，令其开启以便于工业相机1获取图像，图像获取完成时安装有图像存储处理程序的计算机3再次发送指令使光源4关闭，达到节能的目的。
在针对成捆圆钢端面的图像处理中，Hough变换是识别圆形形状的基本方法之一，在MATLAB中函数imfindcircles就是运用Hough变换进行圆形识别的。imfindcircles函数使用时需确定几个参数：
（1）检测圆的半径范围设定，已知圆钢直径D、工业相机焦距p和工业相机到成捆圆钢端面的距离L，Rmin和Rmax计算公式：
Figure 148414DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 131414DEST_PATH_IMAGE003
经计算并验证本***的半径范围设置为[50,90]为佳；
（2）区别背景的设定，有‘bright’与‘dark’之分，本***设置为‘bright’；
（3）参数‘Sensitivity’灵敏度的设定，灵敏度范围在[0,1]之间，灵敏度越大能检测到的圆越多，则错误检测的风险也随之增大，经验证灵敏度为0.95是效果较好；
（4）‘EdgeThreshold’边缘梯度阈值的设定，其范围在[0,1]之间，边缘梯度阈值越小能检测到的圆越多，随之错误检测也越大，当边缘梯度阈值为0.7时效果最好，即完成成捆圆钢端面的视觉识别。
单目视觉***中圆钢端面中心坐标是由X 1，Y 1组成，其中X 1，Y 1可以通过上述圆形识别过程中得到的像素坐标x 1，y 1，经过图像坐标系与相机坐标系的转换得到相机坐标系下的值X 1，Y 1；即完成成捆圆钢端面的定位。
2.贴标后进行标签的识别与定位
在对贴标后进行标签的识别与定位中，由于标签本身颜色为白色，***在获取贴标后的标签图像时需要把光源4处于关闭状态，安装有图像存储处理程序的计算机3会给工业相机1发送指令，以获取图像。
在针对成捆圆钢端面贴标后的标签的图像处理中，由于圆形标签直径略小于成捆圆钢的直径，因此在MATLAB中函数imfindcircles就是运用Hough变换进行圆形识别的。imfindcircles函数使用时需确定几个参数：
（1）检测圆的半径范围的设定，已知标签直径D、工业相机焦距p和工业相机到成捆圆钢端面的距离L，Rmin和Rmax计算公式：
Figure 526623DEST_PATH_IMAGE002
，
Figure 262367DEST_PATH_IMAGE003
经计算并验证本***的半径范围设置为[40,72]为佳；
（2）区别背景的设定，有‘bright’与‘dark’之分，本***设置为‘bright’；
（3）参数‘Sensitivity’灵敏度的设定，灵敏度范围在[0,1]之间，灵敏度越大能检测到的圆越多，则错误检测的风险也随之增大，经验证灵敏度为0.96是效果较好；
（4）‘EdgeThreshold’边缘梯度阈值的设定，其范围在[0,1]之间，边缘梯度阈值越小能检测到的圆越多，随之错误检测也越大，当边缘梯度阈值为0.8时效果最好，即完成成捆圆钢端面贴标后的标签的视觉识别。
单目视觉***中成捆圆钢端面的标签中心坐标是由X 2，Y 2组成，其中X 2，Y 2可以通过上述圆形识别过程中得到的像素坐标x 2，y 2，经过图像坐标系与相机坐标系的转换得到相机坐标系下的值X 2，Y 2；即完成成捆圆钢端面标签的定位。
3.标签漏贴识别并补充贴标
在MATLAB中利用size函数即可读出centers中所包含的个数，并分别对成捆圆钢端中圆形识别中拟合出来的圆和贴标后识别出来的标签分别进行计数，此数值即分别为圆钢的数量和标签的数量，同时，在函数imfindcircles的返回值centers1，centers2中包含所有拟合出来的圆形的中心坐标和贴标后识别出来的标签的中心坐标，将两者数值比较做差，得出标签漏贴根数，同时在函数find将两项中心坐标比较，得出标签漏贴圆钢的中心坐标，从而达到对成捆圆钢端面的标签漏贴判断。
4.误差分析
在MATLAB中函数imfindcircles的返回值centers1，centers2中包含所有拟合出来的圆形的中心坐标和贴标后识别出来的标签的中心坐标，经过图像坐标系与相机坐标系的转换得到相机坐标系下的值圆形的中心坐标X 1，Y 1和贴标后识别出来的标签的中心坐标X 2，Y 2 ，分别对两者中心坐标依次做差比较，两者的差值即为识别出圆钢中心坐标的X 1，Y 1与对应识别出来的标签的中心坐标X 2，Y 2的误差值。

Claims (1)

1.成捆圆钢端面标签漏贴检测及贴标误差分析方法，所述方法采用的成捆圆钢端面单目视觉***包括：工业相机（1），环形光源（2），安装有图像存储和处理程序的计算机（3）和标定板（4），工业相机（1）水平放置与成捆圆钢端面垂直，环形光源（2）放置在工业相机（1）的中间位置，安装有图像存储和处理程序的计算机（3）与环形光源（2）、工业相机（1）通过数据线连接在一起，放置在不遮挡工业相机（1）的位置，标定板（4）在标定时处于工业相机（1）正前方景深范围之内，其特征在于该方法步骤如下：
（1）贴标前进行成捆圆钢端面的视觉识别与定位，图像采集操作时需要使光源（2）处于开启状态，图形识别采用Hough变换，在MATLAB中函数imfindcircles参数Rmin和Rmax的计算公式为：和，区别背景的设定为‘bright’，参数‘Sensitivity’灵敏度的设定为0.95，‘EdgeThreshold’边缘梯度阈值的设定范围为[0,0.7]；
（2）贴标后进行标签的识别与定位，图像采集操作时需要使光源（2）处于关闭状态，图形识别采用Hough变换，在MATLAB中函数imfindcircles参数Rmin和Rmax的计算公式为：和，区别背景的设定为‘bright’，参数‘Sensitivity’灵敏度的设定为0.96，‘EdgeThreshold’边缘梯度阈值的设定范围为[0,0.8]；
（3）标签漏贴识别并补充贴标，在MATLAB中利用size函数即可读出centers中所包含的个数，并分别对成捆圆钢端中圆形识别中拟合出来的圆和贴标后识别出来的标签分别进行计数，此数值即分别为圆钢的数量和标签的数量，同时，在函数imfindcircles的返回值centers1，centers2中包含所有拟合出来的圆形的中心坐标和贴标后识别出来的标签的中心坐标，将两者数值比较做差，得出标签漏贴根数，同时在函数find将两项中心坐标比较，得出标签漏贴圆钢的中心坐标，从而达到对成捆圆钢端面的标签漏贴判断；
（4）误差分析，在MATLAB中函数imfindcircles的返回值centers1，centers2中包含所有拟合出来的圆形的中心坐标和贴标后识别出来的标签的中心坐标，经过图像坐标系与相机坐标系的转换得到相机坐标系下的值圆形的中心坐标X 1，Y 1和贴标后识别出来的标签的中心坐标X 2，Y 2 ，分别对两者中心坐标依次做差比较，两者的差值即为识别出圆钢中心坐标的X 1，Y 1与对应识别出来的标签的中心坐标X 2，Y 2的误差值。
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