陳俊仁 高鳳強 熊魁

摘 要：為解決制鞋行業(yè)中噴膠精度不高、靈活性差、生產(chǎn)效率低的問題，設(shè)計一種基于機器視覺的鞋模噴膠系統(tǒng)。該系統(tǒng)硬件由工業(yè)攝像頭、工控機及路由器構(gòu)成，軟件則采用圖像識別庫OpenCV與圖形界面應(yīng)用程序開發(fā)框架Qt編程實現(xiàn)，并部署在Linux操作系統(tǒng)上運行。經(jīng)實際測試，該系統(tǒng)可針對不同類型鞋模噴膠，具有較高的靈活性，對于位置擺放不一的鞋模亦可噴涂，精確度高，達到了提高制鞋企業(yè)生產(chǎn)效率、節(jié)約成本的目的。

關(guān)鍵詞：機器視覺;圖像處理;鞋模;噴膠;OpenCV;Qt

中圖分類號：TP391文獻標識碼：A文章編號：2095-1302（2019）05-00-03

0 引 言

我國是制鞋大國，為全球鞋業(yè)市場提供60%的鞋類產(chǎn)品。隨著“中國制造2025”的推進，工業(yè)機械手在制鞋行業(yè)中得到廣泛運用。噴膠在制鞋行業(yè)中是一道重要工序，很多制鞋企業(yè)在生產(chǎn)過程中運用工業(yè)機械手進行噴膠。目前，大部分鞋業(yè)制造商采用編程鞋模示教的方式驅(qū)動機械手操作[1]，該方式存在精度不高、靈活性差、生產(chǎn)效率低的問題。因為每次手動示教需要的時間較長，鞋底種類繁多，所以示教的效率較低。另外，由于在實際生產(chǎn)過程中，鞋底擺放位置不一，且編程示教容差相對較小，因而噴涂精度不高，從而導(dǎo)致制鞋企業(yè)生產(chǎn)效率低下。

隨著電子和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，計算機運算速度突飛猛進，圖像處理已在工業(yè)中獲得廣泛運用。與此同時，工業(yè)機械手在制鞋行業(yè)中也已得到大力推廣與應(yīng)用。如何把兩者有效地結(jié)合，并尋找高效的解決方案，是該行業(yè)的一大熱點。本文設(shè)計一種基于機器圖像處理的鞋模噴膠系統(tǒng)，該系統(tǒng)可靈活地驅(qū)動機械手噴膠，還可處理不同類型的鞋底，且具有容差大、精度高等特點。使用該系統(tǒng)可提高制鞋企業(yè)的生成效益，促使傳統(tǒng)制鞋企業(yè)逐漸向智能工廠轉(zhuǎn)型，從而提升我國制鞋行業(yè)的自動化水平。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計

1.1 總體結(jié)構(gòu)

本文鞋模噴膠系統(tǒng)的硬件主要由兩臺工控機、一臺路由器及一個工業(yè)攝像頭組成。為控制成本，該機器CPU采用Intel奔騰J2900芯片，主頻為2.41 GHz，搭配2 GB內(nèi)存空間，硬盤采用Sandisk/閃迪MSATA3 SSD 16 GB。從整體上看，該機器具有較高性價比。路由器則使用適合穩(wěn)定傳輸較大圖像的水星 MW315R 300M型號機器。另外，工業(yè)相機選取GigE網(wǎng)線傳輸圖像的Basler acA2500-14gm相機。各機器用途如下：

（1）工控機1，用于搭載鞋底噴膠示教軟件;

（2）工控機2，用于運行圖像處理組件，進行圖像識別計算處理;

（3）路由器，用于傳輸轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù);

（4）工業(yè)相機，用于拍攝鞋模圖像;

（5）機械手，用于噴膠。

另外，整套系統(tǒng)的軟件組件均部署在具有以太網(wǎng)功能的Ubuntu14.04操作系統(tǒng)上。本文系統(tǒng)的軟件組件主要包含兩部分：圖像處理組件，該組件需要安裝圖像識別庫OpenCV 2.4.13，用于對鞋模圖像進行識別計算處理，以提取鞋底輪廓;噴膠示教組件，該組件由圖形界面應(yīng)用程序開發(fā)框架Qt編程實現(xiàn)，主要用于展示鞋模輪廓，指引機械手按照輪廓進行噴膠處理。基于機器視覺的鞋模噴膠系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

1.2 工作流程

針對本文設(shè)計的機器視覺鞋模噴膠系統(tǒng)，在第一次運行時，用戶需將棋盤格置于工業(yè)攝像頭下方，用于相機標定。后續(xù)運行中，機器傳送帶上的硬件裝置不斷觸發(fā)攝像頭拍照，并將所獲取的圖像傳送至圖像識別端。圖像識別端在獲得圖像后，通過算法提取鞋底輪廓，然后將其相機坐標轉(zhuǎn)換成世界坐標，再通過TCP/IP協(xié)議將輪廓數(shù)據(jù)發(fā)送至噴膠示教器。示教器接收完數(shù)據(jù)后，在其界面上顯示鞋底輪廓，最后示教器按照鞋底輪廓指引機器手進行噴膠處理。系統(tǒng)工作流程如圖2所示。

2 系統(tǒng)實現(xiàn)

2.1 相機標定實現(xiàn)

相機標定的目的是將圖像像素點的橫縱坐標轉(zhuǎn)換成機器手可以識別的世界坐標[2]。該功能由圖像處理組件與工業(yè)攝像頭協(xié)同完成。在攝像頭采集黑白分布明顯的棋盤格圖像并傳送至圖像處理組件后，由圖像處理組件中的算法獲取棋盤格圖像中的角點信息與世界坐標，再根據(jù)這些數(shù)據(jù)計算可得相機內(nèi)參系數(shù)、外參系數(shù)、圖像旋轉(zhuǎn)向量及圖像位移向量。通過圖像旋轉(zhuǎn)向量與圖像位移向量即可得到相機坐標到世界坐標的轉(zhuǎn)換參數(shù)，從而實現(xiàn)坐標轉(zhuǎn)換[2]。

其中，角點識別由圖像處理組件中的角點檢測算法（Harris Corner Detection）完成[3]。該算法的主要流程是取某個像素的一個鄰域窗口迭代像素點，觀察窗口內(nèi)平均像素灰度值的變化。已知在圖像的平坦區(qū)域，角點的所有方向沒有灰度變化;而在圖像邊緣區(qū)域，角點則在某個方向有明顯的灰度變化。當(dāng)窗口沿著邊緣區(qū)域迭代到角度邊緣，如發(fā)現(xiàn)窗口各方向的平均像素灰度值有明顯變化時，即認定該窗口所覆蓋的區(qū)域為圖像上的角點。根據(jù)上述算法實際測試，可得到棋盤格的角點如圖3圓點所示。

然而，上述算法找到的角點只能達到像素級別，為了使標定參數(shù)更加精確，本文采用擬合法進一步提取亞像素角點信息[4]，通過擬合法將角點信息鎖定在像素點后兩位，實際測試獲取的精確角點像素信息如圖4所示。另外，角點世界坐標由世界坐標轉(zhuǎn)換算法按照棋盤格格子大小與數(shù)量產(chǎn)生的序列網(wǎng)狀坐標點獲得[5]。

2.2 圖像識別實現(xiàn)

為了使圖像的輪廓像素更易傳輸，本文采用點云數(shù)據(jù)處理技術(shù)。同時，為了減少干擾信息，本文系統(tǒng)將待處理的圖像從彩色圖轉(zhuǎn)換成灰度圖。另外，為了使圖像更加圓滑且輪廓清晰，本文系統(tǒng)采用均值濾波對圖像進行模糊化處理，實際測試處理后的圖像如圖5所示。

為進一步提取圖像的關(guān)鍵內(nèi)容，本文采用二值法[6]。該方法主要由選定的閾值來確定圖像黑白場，公式如下：

式中：255表示白場;0表示黑場;val與dst分別為轉(zhuǎn)換前后的灰度值;thresh為選定的閾值。

圖像經(jīng)過二值化處理后，大致可提取鞋模輪廓，但仍有一些凹凸不平的花紋。為了消除這些干擾，本文系統(tǒng)采用漫水填充操作[7]。具體做法為：選取圖像中的背景點，并找到其連通區(qū)域，對其進行取反即可得到漫水填充圖，具體如

圖6所示。

將二值化處理后的鞋模圖取反再疊加漫水填充后的鞋模圖，并采用Canny算法即可檢測出鞋模輪廓[8]，結(jié)果如圖7所示。

獲取鞋模輪廓后，將其相機坐標轉(zhuǎn)換成世界坐標，并通過網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議將輪廓數(shù)據(jù)發(fā)送至示教客戶端。

2.3 示教客戶端實現(xiàn)示教器客戶端包含客戶端連接設(shè)置、確認鞋模與示教機械手三大功能。

在連接設(shè)置中，用戶可設(shè)置目標服務(wù)器（圖像處理組件）的IP與端口。該功能實現(xiàn)的主要原理是Socket通信。首先，服務(wù)器端先初始化Socket，然后與端口綁定（Bind），并對端口進行監(jiān)聽（Listen），再調(diào)用阻塞函數(shù)Accept，等待示教器連接。當(dāng)用戶設(shè)置完服務(wù)器IP與端口后，點擊連接服務(wù)端按鈕，示教器客戶端隨即初始化一個Socket，然后連接服務(wù)器（Connect）。如果IP與端口設(shè)置正確，即可成功連接上服務(wù)器，當(dāng)圖像處理端有識別好的鞋模輪廓數(shù)據(jù)會立即傳輸至示教客戶端。

在確認鞋模的功能中，可實時顯示鞋模輪廓的世界坐標，該功能采用繪點控件實現(xiàn)?？丶闹饕δ苁菍@取的點全部顯示在控件上，控件內(nèi)部有一個點數(shù)組成員。初始化控件時，主線程獲取保存的點信息，并將其存入點數(shù)組成員中。程序運行過程中，點數(shù)組會一直被清空再重新被賦值，同時控件也通過Update函數(shù)進行刷新，最終用戶可在圖像空間看到獲取到的鞋模輪廓圖，示教器客戶端如圖8所示。

示教機械手的主要功能是使噴膠示教器通過TCP/IP協(xié)議將鞋底輪廓世界坐標數(shù)據(jù)發(fā)送至機器手，機器手根據(jù)這些坐標數(shù)據(jù)運動進行噴膠處理。

3 結(jié) 語

從制鞋行業(yè)出現(xiàn)的主要問題出發(fā)，本文提出了一種基于機器視覺的鞋模噴膠系統(tǒng)設(shè)計方案。該系統(tǒng)能夠靈活處理不同擺放位置的鞋底，同時增高旋轉(zhuǎn)的角度容差，從而提升鞋底噴膠的精度。另外，由于不需要對鞋底編程示教，因此系統(tǒng)的整體靈活性得到了顯著提高。另外，整套系統(tǒng)人機交互界面整潔，方便用戶操作。目前，在國家對中國制造與智能工廠的倡導(dǎo)下，本文系統(tǒng)已得到大力推廣。當(dāng)然，在圖像識別時還存在一些不足，如有噪點影響時需要人工干預(yù)，全程自動化將是本文系統(tǒng)今后改進的方向。

參 考 文 獻

[1]王暉，黃新棟，劉軍輝.復(fù)雜鞋模的三軸加工及專用組合夾具設(shè)計[J].模具制造，2011（12）：66-69.

[2]李盛前.基于視覺技術(shù)的水下焊接機器人系統(tǒng)研究[D].廣州：華南理工大學(xué)，2016.

[3]高晶，吳育峰，吳昆，等.基于角點檢測的圖像匹配算法[J].儀器儀表學(xué)報，2013，34（8）：1717-1725.

[4]張東曉，魯林，李翠華，等.基于亞像素位移的超分辨率圖像重建算法[J].自動化學(xué)報，2014，40（12）：2851-2861.

[5]李璐璐，趙文川，伍凡，等.攝像機標定中的特征點提取算法研究與改進[J].光學(xué)學(xué)報，2014，34（5）：179-186.

[6]姚萌，賈克斌，蕭允治.基于關(guān)鍵區(qū)域的二值化場景特征快速提取方法[J].計算機工程與應(yīng)用，2018，54（6）：14-18.

[7]陳佳鑫，賈英民.一種基于漫水填充法的實時彩色目標識別方法[J].計算機仿真，2012（3）：4-9.

[8]楊先鳳，吳媛媛，趙玲.基于Canny改進算子的油管裂紋檢測算法[J].計算機工程與設(shè)計，2018，39（3）：798-803.

[9]鐘允暉.面向制鞋噴膠的機器人運動控制研究及其系統(tǒng)開發(fā)[D].杭州：浙江工業(yè)大學(xué)，2012.

[10]孫磊.注塑鞋底鋁模具的設(shè)計及制造技術(shù)研究[D].大連：大連理工大學(xué)，2017.