易煥銀，劉志明，楊潤

（廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程系，廣東廣州 510650）

1 概述

隨著電力、電子工業(yè)的發(fā)展，由各種顏色的線纜線束組成的連接線在電力、電子產(chǎn)品中應(yīng)用得越來越廣泛，如接插線、通訊連接線、電腦連接線、汽車連接線、屏蔽線等[1]。在生產(chǎn)過程中各種顏色的導(dǎo)線往往要求嚴(yán)格按照規(guī)定的順序排列，而在線束線序檢測中，目前還有很多企業(yè)使用人工肉眼判別的方法進(jìn)行檢測，因易引起視覺疲勞而造成漏錯、誤檢。

為了提高線序檢測的效率和穩(wěn)定性，文獻(xiàn)[1]提出了一種速度和檢測成功率較高的基于顏色聚合向量的線序檢測方法，文獻(xiàn)[2]設(shè)計了一種對電池線序的狀態(tài)進(jìn)行識別的線序檢測電路，文獻(xiàn)[3]設(shè)計了一種應(yīng)用于多通道聲吶接收機(jī)的自動線序測試裝置，文獻(xiàn)[4]設(shè)計了一種基于視覺的彩色排線線序檢測設(shè)備，文獻(xiàn)[5]提出了一種基于機(jī)器視覺與模糊控制的電纜線序識別方法及設(shè)備。

目前，基于機(jī)器視覺的導(dǎo)線線序檢測方法和設(shè)備檢測效率較高，但往往要求線纜按指定的位置和方向放置才能進(jìn)行檢測，且在測試前需要多次嘗試獲取導(dǎo)線局部像素的顏色值來設(shè)置各種導(dǎo)線顏色的標(biāo)準(zhǔn)色，調(diào)試時間較長、靈活性不足。本文設(shè)計了一種基于機(jī)器視覺的彩色線束線序檢測方法，能自動獲取單條導(dǎo)線的RGB三個通道的顏色均值，從而提高了設(shè)置各種導(dǎo)線顏色標(biāo)準(zhǔn)值的效率和穩(wěn)定性，通過導(dǎo)線最長的輪廓的最小外接矩形的方向判別導(dǎo)線的擺放方向，實現(xiàn)自動適應(yīng)各種擺放角度的檢測對象。算法的運(yùn)行效率高（平均用時約為32 ms），檢測正確率達(dá)100%，達(dá)到了實際工業(yè)應(yīng)用的要求。

1 方法設(shè)計

圖1為本方法的結(jié)構(gòu)圖，由五個模塊構(gòu)成：圖像采集模塊、導(dǎo)線顏色庫的建立模塊、圖像預(yù)處理與檢測方向確定模塊、線序檢測和檢測結(jié)果顯示模塊。

圖1 方法結(jié)構(gòu)圖

1.1 圖像采集

系統(tǒng)硬件包括計算機(jī)、彩色工業(yè)相機(jī)、工業(yè)鏡頭和LED環(huán)形光源，計算機(jī)與工業(yè)相機(jī)連接，LED環(huán)形光源的亮度可調(diào)，用于建立成像環(huán)境，工業(yè)相機(jī)和工業(yè)鏡頭用于獲取導(dǎo)線表面圖像，計算機(jī)用于控制工業(yè)相機(jī)進(jìn)行圖像采集以及后續(xù)的圖像處理算法。系統(tǒng)采用500萬像素CMOS面陣彩色相機(jī)、LED環(huán)形光源和25mm的工業(yè)鏡頭。圖2(a)為系統(tǒng)采集到的導(dǎo)線原圖。

圖2 原圖、掩碼圖與檢測方向

1.2 導(dǎo)線顏色庫的建立

本方法識別導(dǎo)線顏色的基本原理是比較被測導(dǎo)線顏色的RGB平均值與導(dǎo)線顏色庫中的各種導(dǎo)線的基準(zhǔn)顏色，以RGB差值的絕對值之和最小的那種顏色為測量結(jié)果。由于環(huán)境光照非絕對均勻以及導(dǎo)線不同部位的反射光線存在差異等原因，同一顏色導(dǎo)線的不同位置成像有明顯區(qū)別。傳統(tǒng)通過手動獲取局部位置的RGB值后，多次手動設(shè)置該導(dǎo)線的基準(zhǔn)色的方法效率較低且穩(wěn)定性不夠高。為了加快各種顏色導(dǎo)線的基準(zhǔn)顏色的獲取，本方法通過圖像處理的方法自動獲取各種導(dǎo)線的基準(zhǔn)顏色，進(jìn)而快速建立導(dǎo)線顏色庫。方法為分別將各種顏色的導(dǎo)線放入測量視野中，算法通過連通域分析[6]獲取包含導(dǎo)線的所有像素，再計算出這些像素的RGB平均值并在圖像中顯示，具體實現(xiàn)方法的細(xì)節(jié)與1.3類似。如圖3所示為粉紅色導(dǎo)線的RGB顏色均值的獲取結(jié)果。

圖3 單條導(dǎo)線顏色的自動提取

1.3 圖像預(yù)處理與檢測方向的確定

圖像預(yù)處理的基本思路是排除噪聲干擾并獲取各個導(dǎo)線在圖像中覆蓋的所有像素點(diǎn)，而檢測方向的確定是為了使本方法適應(yīng)各種不同擺放條件下的線束。

(1)首先，將原彩色圖像（記為f()x,y）轉(zhuǎn)換為灰度圖，記為g(x,y)，然后進(jìn)行反向二值化，得到的二值圖像gb(x,y)由式(1)表示。

式中T為經(jīng)實驗得到的最優(yōu)閾值，本文實驗中T為240。

(2)對gb(x,y)進(jìn)行連通域分析，保留面積大于某一閾值（實驗中取1000）的聯(lián)通區(qū)域以去除小的噪點(diǎn)，得到二值圖gC(x,y)，如圖2(b)所示，該圖像的前景即為后續(xù)相應(yīng)位置導(dǎo)線顏色識別的掩碼區(qū)域。說明：由于導(dǎo)線中間反光比較強(qiáng)烈的部分不利于顏色的準(zhǔn)確識別，閾值分割自動將其轉(zhuǎn)為背景區(qū)域。

(3)首先對gC()x,y進(jìn)行膨脹處理（本實驗中采用半徑為5的矩形結(jié)構(gòu)化元素），然后根據(jù)配置文件中標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)線數(shù)目N（本實例為4），保留面積最大的N個聯(lián)通區(qū)域及各自的重心，結(jié)果圖記為gN()

x,y，如圖2(c)所示。由于導(dǎo)線中間反光較為強(qiáng)烈部分可能在反向二值化后將同一條導(dǎo)線分為兩個連通域，從而導(dǎo)致算法誤判為兩條導(dǎo)線，因此需先進(jìn)行膨脹處理。gN()x,y的各連通域即為各導(dǎo)線的位置，其重心為后續(xù)步驟判斷導(dǎo)線順序的關(guān)鍵依據(jù)。

(4)對gN(x,y)進(jìn)行腐蝕后與gN(x,y)求差，得到導(dǎo)線的邊沿圖像，保留最大的連通域后，求其最小外接矩形RECT，如圖2(d)所示。本算法以矩形RECT長邊的方向為各導(dǎo)線的擺放方向。

1.4 線序檢測

此部分主要包括兩部分內(nèi)容，首先識別各導(dǎo)線的顏色，然后根據(jù)1.3(4)中確定的檢測方向和1.3(3)中獲得的各導(dǎo)線重心的位置關(guān)系確定各種顏色的順序關(guān)系。

(1)對gN(x,y)的每個連通域，求取gC(x,y)中為前景的所有像素點(diǎn)在f()

x,y中對應(yīng)像素的R、G、B三個通道的平均值。

(2)把(1)中的R、G、B值與導(dǎo)線顏色庫中的各個R、G、B相比較，若各通道的差值的絕對值之和都大于指定閾值（實驗中取100）則判為該顏色導(dǎo)線未經(jīng)過訓(xùn)練，否則判為顏色庫中各通道差值的絕對值之和最小的對應(yīng)顏色。

(3)檢測導(dǎo)線的線序。首先，求取過圖像原點(diǎn)O且垂直于1.3(4)中矩形長邊的直線L，如圖4的直線L所示。然后，求取各個導(dǎo)線的重心（圖4中為G1至G4共四個點(diǎn)）在直線L上的垂足（圖4中為P1至P4共四個點(diǎn)）。最后，根據(jù)各垂足離圖像原點(diǎn)O的距離為判據(jù)確定各導(dǎo)線的線序（實驗中的規(guī)則為：距離越小排序越靠前）。

圖4 線序檢測的關(guān)鍵點(diǎn)位

1.5 檢測結(jié)果顯示

檢測結(jié)果顯示如圖5所示。比較各導(dǎo)線與參數(shù)配置文件中的順序編號是否一致，若一致則在其重心位置用淺灰色標(biāo)注該檢測顏色，否則在其重心位置用深灰色標(biāo)注該檢測顏色。若所有的N條導(dǎo)線的順序都與配置文件中的一致，則該線序檢測通過，在圖像右上角顯示淺灰色字符串“OK”，否則顯示深灰色字符串“NG”。同時，在圖像左上角顯示預(yù)設(shè)線序和檢出線序及檢測結(jié)果的文字提示。

圖5 檢測結(jié)果顯示

2 實驗驗證

以O(shè)penCV和MFC實現(xiàn)的檢測系統(tǒng)對粉紅、紅、黃、黑、藍(lán)、綠共6種顏色的導(dǎo)線進(jìn)行測試。經(jīng)過8組不同的線序組合各100次實驗，共得到800次各類導(dǎo)線擺放情況下的檢測實驗結(jié)果，基于本方法實現(xiàn)系統(tǒng)的線序檢測結(jié)果的正確率為100%，在實驗筆記本電腦（型號：華碩FX86F，CPU主頻：2.2GHz，RAM：8G）上運(yùn)行，平均檢測時間為32.08 ms。圖6為導(dǎo)線傾斜擺放情況實驗的排序過程圖片和檢測結(jié)果圖，可見算法可以自動識別導(dǎo)線的擺放方向。

圖6 方向不定情況的檢測示例

3 結(jié)束語

針對目前的機(jī)器視覺導(dǎo)線線序檢測系統(tǒng)無法自動適應(yīng)導(dǎo)線擺放方向變化等問題，設(shè)計了一種高適應(yīng)性的彩色導(dǎo)線線序檢測方法。該方法通過導(dǎo)線最長輪廓的最小外接矩形的方向，判別導(dǎo)線的擺放方向，根據(jù)各導(dǎo)線重心在檢測方向投影離圖像原點(diǎn)的距離為依據(jù)，確定視野中各導(dǎo)線的線序。該方法可自動適應(yīng)任意方向的線束。經(jīng)過實驗驗證，算法的運(yùn)行效率和檢測正確率較高，具有一定的實用價值。