基于OpenMV的元件质量在线检测控制系统研究
作者：赵炜杰 王丹
来源：《现代信息科技》2021年第15期
        摘 要：为了检测工件表面是否存在污渍，是否有缺陷，进行了基于OpenMV的工件表面质量系统检测设计，并对不合格的工件进行分拣。系统主要由OpenMV机器视觉处理模块、光电开关位置检测模块、LED光源模块、OLED显示模块以及步进电机传送驱动模块等组成。软件模块实现了颜识别、工件位置检测、传送带驱动模块以及检测结果显示等功能。经实物运行验证，本系统稳定可靠，检测精准度高，能够实现流水线上的工件表面
刘依纯质量检测，有效地解放人工生产力。
        关键词：机器视觉;OpenMV;颜识别;缺陷检测
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        中图分类号：TP391.4 文献标识码：A文章编号：2096-4706（2021）15-0182-03
        Abstract： In order to detect whether there are stains and defect on the surface of the workpiece， the OpenMV-based workpiece surface quality system inspection design is carried out， and the unqualified workpieces are sorted. The system is mainly composed of OpenMV machine vision processing module， photoelectric switch position detection module， LED light source module， OLED display module and stepper motor transmission driver module. The software module realizes the functions of color identification， workpiece position detection， conveyor belt driver module and detection result display. Verified by physical operation， the system is proved to be stable and reliable with high detection accuracy. It can detect the surface quality of workpiece on the assembly line and effectively liberate the human productivity.
        Keywords： machine vision; OpenMV; color identification; defect detection
        0 引 言
        常规的工件缺陷检测可使用机器视觉检测代替人工检测，使用机器视觉检测可以避免人工长时间检查大量且重复的工件带来的视觉疲劳导致的检测误差，同时使人工生产力从简单重复的质检工作中得到解放。机器视觉的颜识别在许多领域都有应用，用于红绿灯识别，为帮助盲、弱体以及无人驾驶提供可能[1];用于农产品选机，大大提高挑选效率，减少人工挑选误差[2];用于食品熏烤过程，提升食品生产效率与品质[3]。本文对工件表面污迹的检测进行研究，采用OpenMV机器视觉模块进行图像采集与处理，采用流水线传输的方式进行工件传送，使用红外对传送带上的工件进行定位，使用ROI感兴趣区域将工件表面受检区划出，对该区域进行颜识别，使用边缘检测将污渍圈出，将图像处理结果通过OLED屏幕显示并根据结果驱动导向阀进行分拣，实现流水线化工件表面污渍检测。
        1 系统概述
        1.1 系统结构
        基于OpenMV的元件质量在线检测控制系统结构如图1所示，由图像采集装置、工件定位传感器、步进电机传送带以及分拣导向阀4个部分组成。
        图像采集装置主要由OpenMV模块，光源等模块组成。OpenMV模块主要由CCD相机和STM32控制器构成，负责采集工件信息并进行图像处理，判断工件质量情况将结果输出。光源模块主要由LED构成，由于相机采集数据时受光线影响比较大，所以需要补偿灯光，防止外界因素的干扰，获得正常的图片信息。
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        工件定位传感器主要由光电开关组成，负责检测工件的到位信息。
        传送模块：主要由步进电机与传送带组成。
        分拣模块：由推料气缸和电磁阀构成。
        工件在传送带上传送到工件定位传感器所在的位置时传送带停止，工件上方的图像采集器装置拍摄工件并进行图像处理，检测是否存在污渍、缺陷，检测结果会显示在OLED显示屏中，当检测出在检工件不合格时，分拣导向阀会将不合格工件筛检出来，完成工件检测后传送带继续运行，对下一个工件进行检测。
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        1.2 系统原理
        系统原理如图2所示，将待检测工件放置在流水线上，启动流水线，由传送带将工件传送至红外定位点后停止，OpenMV模块进行图像采集，将采集到的图像使用ROI感兴趣区域算法将受检工件的表面从画面中分割出来，并使用LAB彩模型进行彩分析和边缘检测分析，根据分析结果判断工件是否合格，如果合格，则启动流水线将工件运送到下一工位，如果不合格则驱动导向阀把不合格的工件分拣出来。
        2 图像处理原理
        2.1 ROI感兴趣区域雨伞是媒红歌词
        OpenMV拍摄得到的图像因为硬件、拍攝条件以及一些随机因素，会使得采集到的图像产生部分噪声和畸变，达不到直接识别的要求。根据香浓的信息论，DPI（每英寸点数）高、噪点低的图像是理想的图像分析对象，对拍摄得到的图像进行ROI处理能够限制图像畸变以及噪点对图像的影响减少图像的中的干扰信息并增强关键特征，减少分析所需要的算法的复杂度，使得图像分析的结果更准确[4]。本系统根据被测工件在图像的中央划出感兴趣区域并只对该区域进行分析识别。
        2.2 颜识别
        对图像进行颜识别涉及彩模型，彩模型有RGB、CMYK、LAB以及灰度图等，本系统使用LAB模型进行图像的颜识别，RGB、CMYK这两种彩模型是基于设备的彩模型，RGB模型对应的媒介是光，CMYK模型对应的媒介则是印刷工艺，前者适合对自发光的物体进行检测，后者则需要光源反射显，因此对照明条件要求较高，而Lab模型描述的彩空间更接近自然[4]，对图像进行颜识别时不需要高要求的光照补充[5]。LAB彩模型不同于RGB和CMYK，LAB由L（亮度）和A、B两种颜通道构成，亮度L有由暗至亮0～100个级别;A则是从深绿（低亮度值）到灰（中亮度值）再到亮粉红（高亮度值）-128～100个级别;B则是从亮蓝（低亮度值）到灰（中亮度值）再到黄（高亮度值）-128～100个级别。由这些颜混合产生的彩具有明显的明暗效果，更贴近现实的彩。
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