賈明峰，胡國(guó)清，呂成志

（華南理工大學(xué) 機(jī)械與汽車工程學(xué)院，廣州 510641）

基于圖像處理的自動(dòng)噴膠系統(tǒng)的研究

賈明峰，胡國(guó)清，呂成志

（華南理工大學(xué) 機(jī)械與汽車工程學(xué)院，廣州 510641）

針對(duì)制鞋工藝中鞋底上膠問題，提出一種機(jī)器人自動(dòng)噴膠代替人工的方法?；跈C(jī)器視覺系統(tǒng)采集鞋底平面圖像，采用引進(jìn)Otsu算法確定高低閾值的Canny邊緣檢測(cè)算法提取鞋底邊緣二維輪廓；利用測(cè)距傳感器獲取鞋底高度變化數(shù)據(jù)；根據(jù)得到的鞋底平面邊緣二維坐標(biāo)和對(duì)應(yīng)的高度坐標(biāo)建立鞋底邊緣三維輪廓，并采用NURBS插值算法對(duì)輪廓線進(jìn)行插值平滑處理；將邊緣輪廓線向鞋底內(nèi)側(cè)偏置生成噴膠軌跡線。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：噴出的膠線能夠滿足鞋底粘合要求，可以解決實(shí)際問題。

鞋底噴膠；圖像處理；NURBS插值；曲線偏置

0 引言

鞋底上膠是制鞋過程中的一道重要工序，我國(guó)大多數(shù)制鞋企業(yè)的上膠工序都以手工作業(yè)為主。手工涂膠難以保證鞋底涂膠質(zhì)量，而且直接接觸膠水會(huì)對(duì)人的身體健康產(chǎn)生影響。為使鞋底上膠工藝實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，減少人工的參與，本文對(duì)自動(dòng)化噴膠系統(tǒng)進(jìn)行了研究。

鞋底自動(dòng)噴膠過程中的一個(gè)關(guān)鍵問題是噴膠軌跡的提取，針對(duì)這一問題，Kwon[1]等根據(jù)鞋底平面的輪廓線，利用程序直接偏置輪廓線提取噴膠軌跡，這種方法適用于鞋底是平面的情況。Kim[2]提出一種基于CAD軟件提取噴膠軌跡的方法。先利用激光掃描儀掃描鞋底并將數(shù)據(jù)保存，然后在CAD軟件中將其打開得到鞋的三維模型。利用CAD軟件提取模型的邊緣輪廓，將輪廓線偏置得到噴膠軌跡。武傳宇[3]等提出基于結(jié)構(gòu)光的噴膠軌跡提取方法。利用結(jié)構(gòu)光掃描鞋底，提取所有掃描線端點(diǎn)組成邊緣輪廓線點(diǎn)集，插值出邊緣輪廓線后對(duì)其進(jìn)行偏置得出噴膠軌跡。

本文利用機(jī)器視覺技術(shù)獲取鞋底平面邊緣輪廓的二維信息，再利用測(cè)距傳感器獲取鞋的高度信息。根據(jù)得到的平面邊緣輪廓二維坐標(biāo)和高度坐標(biāo)建立鞋底邊緣三維輪廓，以此為基礎(chǔ)獲得噴膠軌跡。

1 系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)

噴膠系統(tǒng)主要由兩部分組成，硬件部分主要包括：完成噴膠工序的機(jī)械手，工業(yè)相機(jī)，光照系統(tǒng)，工控機(jī)等；軟件部分主要包括：圖像處理模塊，視覺定位模塊和噴膠軌跡生成模塊。系統(tǒng)的工作原理圖如圖1所示。

圖1 噴膠系統(tǒng)工作原理圖

2 視覺系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 圖像預(yù)處理

鞋底邊緣輪廓是提取噴膠軌跡的關(guān)鍵信息，中值濾波不但對(duì)斑點(diǎn)噪聲和椒鹽噪聲有優(yōu)秀的去燥能力，而且能保護(hù)圖像邊緣輪廓和細(xì)節(jié)，所以選擇中值濾波對(duì)采集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理。中值濾波表達(dá)式如式(1)所示。

式中，Med為排序取中值，n為濾波器大小。

圖像進(jìn)行濾波操作后，消除噪聲的同時(shí)也將圖像變得模糊，通過圖像增強(qiáng)能突出目標(biāo)物輪廓和細(xì)節(jié)，有利于之后的邊緣提取和分析。采用伽馬變換對(duì)濾波后的圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，伽馬變換原理如式(2)所示。

式中，c和γ為正常數(shù)，r和s分別代表處理前后的像素值。通過設(shè)置不同的γ值就可實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)高灰度或低灰度部分細(xì)節(jié)的目的。

圖2(a)～圖2(c)從左到右分別是采集到的原圖、中值濾波后的圖、圖像增強(qiáng)后的效果圖。從圖中可以看出，原圖中白點(diǎn)噪聲經(jīng)過中值濾波后絕大部分被濾除。伽馬變換后的圖像中鞋底邊緣輪廓得到增強(qiáng)，對(duì)增強(qiáng)后的圖像進(jìn)行分析提取鞋底邊緣。

圖2 預(yù)處理效果圖

2.2 邊緣提取

傳統(tǒng)Canny邊緣檢測(cè)算法步驟是：1）運(yùn)用高斯濾波平滑圖像，消除噪聲；2）計(jì)算梯度幅值和方向；3）非極大值抑制細(xì)化邊緣；4）雙閾值處理確定潛在邊緣；5）連接邊緣。

傳統(tǒng)Canny算法是一種簡(jiǎn)單有效地邊緣檢測(cè)算法，但是，為了獲得更高精度邊緣可對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)。首先，高斯濾波在濾除噪聲的同時(shí)也會(huì)使得邊緣更加模糊，導(dǎo)致弱邊緣的丟失。其次，傳統(tǒng)Canny算法采用2×2鄰域內(nèi)有限差分均值求取梯度幅值，這種方法對(duì)噪聲敏感。另外，在傳統(tǒng)Canny邊緣檢測(cè)算法中，雙閾值處理中的兩個(gè)閾值都是人為給定的，在處理復(fù)雜圖像和不同圖像時(shí)，需要多次進(jìn)行實(shí)驗(yàn)人工確定閾值。

針對(duì)以上傳統(tǒng)Canny算法存在的問題，本文采用如下改進(jìn)Canny算法作為鞋底輪廓邊緣提取算法。

1）用上述圖像預(yù)處理中的中值濾波代替高斯濾波對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理，因?yàn)橹兄禐V波既能對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，又能很好的保存邊緣信息和圖像細(xì)節(jié)；

2）用3×3Sobel算子計(jì)算梯度幅值和方向，減少對(duì)噪聲的敏感程度，提高邊緣檢測(cè)精度；

3）非極大值抑制；

4）采用Otsu算法[5]（大津算法）獲取雙閾值中的高閾值，該算法對(duì)圖像的直方圖是雙峰的情況非常有效。采集到的圖像的直方圖如圖3中(a)所示，具有雙峰特性，可使用該算法有效地提取到邊緣。Otsu算法通過計(jì)算最大類間方差來確定閾值。該算法原理如下：

式中2為圖像總方差，為圖像像素均值，

替換式(6)中的可得：

5）邊緣連接

圖3 邊緣檢測(cè)結(jié)果

圖3 是采用上述改進(jìn)Canny算法獲得的鞋底輪廓邊緣圖。采用Otsu算法獲取閾值可以自動(dòng)求出合適閾值而不必人工多次實(shí)驗(yàn)求取。對(duì)于不同的圖像，不需要分別考慮雙閾值的選取問題，且改進(jìn)后的Canny算法檢測(cè)到的邊緣連續(xù)性更好，能有效抑制虛假邊緣的產(chǎn)生。

3 噴膠軌跡的生成

由上述分析可以得到鞋底邊緣輪廓的二維信息。當(dāng)鞋底在流水線上移動(dòng)時(shí)，利用測(cè)距傳感器測(cè)量鞋底高度變化獲得鞋底高度變化信息。結(jié)合鞋底邊緣輪廓的二維坐標(biāo)和高度坐標(biāo)即可得到鞋底邊緣輪廓的三維信息，由此可得鞋底邊緣輪廓離散點(diǎn)坐標(biāo)。

理想噴膠軌跡線是鞋底邊緣輪廓線在鞋面向內(nèi)偏置得到的偏置線。為了獲得更高精度的噴膠軌跡，先將鞋底邊緣輪廓的離散坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行插值得到平滑邊緣輪廓線，然后將邊緣輪廓線偏置，得到噴膠軌跡。

利用NURBS插值算法[6]對(duì)鞋底邊緣輪廓進(jìn)行插值。NURBS插值能夠用精確的數(shù)學(xué)方法描述曲線和曲面。k階NURBS曲線定義如下：

邊緣輪廓插值完成后，利用曲線偏置算法[7]對(duì)其進(jìn)行偏置，得到噴膠軌跡線。空間法向等距偏置法表達(dá)式如式(10)和式(11)所示。

式中，C0(u)為偏置后的噴膠軌跡曲線；C(u)為偏置前邊緣輪廓曲線；d(u)為偏置距離，等距偏置則d(u)取常數(shù)；N(u)為鞋底邊緣輪廓曲線法向量。

根據(jù)以上分析，利用MATLAB對(duì)采集到的坐標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行處理，得到的鞋底邊緣輪廓曲線和噴膠軌跡線如圖4所示。從圖中可以看出，利用NURBS曲線插值法得到的曲線連續(xù)平滑，能夠保證噴膠過程中的噴膠質(zhì)量。

圖4 鞋底邊緣輪廓曲線和噴膠軌跡線

4 結(jié)束語(yǔ)

搭建基于機(jī)器視覺的機(jī)器人自動(dòng)噴膠平臺(tái)，將噴膠執(zhí)行機(jī)構(gòu)安裝在機(jī)械手末端，控制機(jī)器人按上述獲取到的噴膠軌跡運(yùn)動(dòng)。在機(jī)械手運(yùn)動(dòng)過程中，控制噴膠執(zhí)行機(jī)構(gòu)的開啟和關(guān)閉操作對(duì)鞋底邊緣進(jìn)行噴膠作業(yè)。從噴膠實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖5中可以看出，鞋底邊緣可以被準(zhǔn)確獲取，噴出的膠線均勻一致，滿足制鞋工藝鞋底粘合要求，該自動(dòng)噴膠系統(tǒng)可取代手工對(duì)鞋底進(jìn)行噴膠作業(yè)。

圖5 鞋底噴膠實(shí)驗(yàn)結(jié)果

[1] Kwon D S,Song S K.A method for generating a cementing trajectory of a shoe sole. UK, GB2413402[P].2005-10-26.

[2] Kim J Y. CAD-based automated robot programming in adhesive spray systems for shoe outsoles and uppers[J].Journal of Robotic Systems,2004,21(11):625-634.

[3] Wu C, He L, Li Q, et al. Research on the generation of trajectory for shoe upper spraying based on structured light[A].IEEE International Conference on Industrial Technology[C].IEEE,2008:1-5.

[4] Rafael C.Gonzalez, Richard E. Woods.數(shù)字圖像處理[M].3版.電子工業(yè)出版社,2010:463-467.

[5] 許宏科,秦嚴(yán)嚴(yán),陳會(huì)茹.一種基于改進(jìn)Canny的邊緣檢測(cè)算法[J].紅外技術(shù),2014,36(3):210-214.

[6] 王允森,蓋榮麗,孫一蘭,等.面向高質(zhì)量加工的NURBS曲線插補(bǔ)算法[J].計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào),2013,25(10):1549-1556.

[7] 張小燕.封邊曲線NURBS插值和偏置算法研究[D].東北林業(yè)大學(xué),2016:33-34.

Research on automatic spraying system based on image processing

JIA Ming-feng, HU Guo-qing, LYU Cheng-zhi

TP23

：A

1009-0134(2017)06-0116-04

2017-01-16

賈明峰（1992 -），男，貴州人，碩士研究生，主要從事圖像處理技術(shù)方向研究。