圆环零件识别方法与流程

本发明涉及一种圆环零件识别装置和方法，属于工件自动视觉识别技术领域。

背景技术：
在机械加工、装配、分拣以及仓储等自动化生产环节，工件的自动定位识别技术都具有重要的作用。本发明侧重于识别，这里先说明一下自动化识别技术，其在生产领域已经得到了广泛的应用。对于本领域的技术人员来说，应当具备自动识别的一般技术知识，应当理解提取有效特征是解决自动识别问题的关键，对于不同的工件，应当考虑提取有效调整的方法，以提高提取有效特征的效力。圆环是一种常用的工业用零件，被大量应用于车辆、设备、电气、工具等领域。其材质可以是各种金属、塑料、高分子材料等，视觉识别对材料本身的要求并不大，只对材料的光学特征要求相对较高，但在不同的应用中，匹配材料自身的特征选择合适的光谱和背景可以有效解决这一问题，在工件的自动识别中，该问题对识别不会造成显著的影响。单件或者数量较少时，其识别并无实际意义，圆环类零件通常都是大批量的，因而，自动识别具有现实的意义。在某些应用中，出于装配的要求，圆环上还有一个缝隙。在传统的此类零件的生产和装配过程中，都是人工操作。需要人工进行判断或者测量缝隙在圆型零件上的位置。然后才能进入下一步工序。在人工成本大幅增加、生产装配精度要求提高以及生产效率需要提高的情况下，自动化生产、装配正逐步代替人工操作。因此，需要有一种自动化设备，能够自动识别圆环零件并精确定位缝隙位置。然而在生产装配过程中，工艺条件差异较大，如尺寸规格的差异。这里所说的尺寸规格包括多种直径以及多种高度的零件。这种情况也需要在自动生产和装配过程中得到解决。在一些应用中，采用超声定位所述缝隙的方法，利用超声在缝隙处发生干涉或者回声变化的特征取得对风系的定位，然后这种定位方式对不同的尺寸规格的零件需要首先定位圆环体结构部，整体效率较差。在一些实现中，采用光学正投影工件的方法，在工作台上配置较大面积光感应器件，光在工件实体部分被遮挡，而在缝隙部分光能正常通过，从而准确定位工件缝隙。虽然这种方法算法比较简单，计算量也比较小，然而，在工作台上配置大面积的光学感应器件在绝大多数工况下缺乏实现可行性。

技术实现要素：
因而，本发明基于视觉识别，提出一种能够有效提高生产装配效率和精度的带缝隙圆环零件的识别方法，另一方面，提供实现该方法的一种识别装置。依据本发明的一个方面，一种圆环零件识别装置，包括：照相机，位于零件定位装置正上方；处理器模块，连接所述照相机，以驱动照相机在预定的时机拍摄，并读取拍摄的图像，并处理该图像，识别出圆环及圆环上缝隙的位置；触发电路，连接所述处理器模块，触发而产生所述预定的时机；以及位于零件定位装置上方的照明装置及照明控制电路，其中所述照明控制电路直接连接所述处理器模块而被直接驱动或者经由所述照相机驱动。依据本发明的另一个方面，一种圆环零件识别方法，其包括以下步骤：1）调整工作台，使零件圆环零件被输送过来后被水平定位，并使照相机位于并定位的工件的正上方；2）对被定位后的零件进行拍照，获得零件照片；3）基于边缘检测的图像识别方法识别出圆环及缝隙；4）确定当前状态下，缝隙在零件上的位置。应知，零件的基本参数都是已知的，从以上技术方案可以看出，匹配不同零件在输送过来时，缝隙的位置不确定的第一层次的技术问题，采用拍照和基于图像识别的方法进行识别，确定缝隙在零件上的位置，取代人力，利于实现自动化，有效地提高装配效率，同时，基于图像识别的方法能够准确的确定缝隙的位置，保证装配精度。而照明则保证拍摄效果的一致性，减少后续处理的计算量，并减少干扰因素，进而提高识别效果。另一方面，基于实现的一般考虑，照相机用于正投影拍摄照片，处理器模块用于所拍摄照片的处理，以一种相对简单的配置实现识别方法所需的硬件配置。上述圆环零件识别装置，还设有用于所述照明控制电路与照相机拍摄同步的电路单元。上述圆环零件识别装置，所述处理器模块配有与上位机通信的接口。上述圆环零件识别装置，所述处理器模块有多个输入端子，用于匹配工况的外部驱动信号电路的连接。上述圆环零件识别装置，还包括连接于所述处理器模块的触发电路，用于触发而产生所述预定的时机。上述圆环零件识别方法，至少在拍照时进行补光。上述圆环零件识别方法，初始化时，建立以匹配圆环零件中心的定位夹具中心为原点的坐标系，从而在识别时以坐标标定所述缝隙。上述圆环零件识别方法，所述坐标系为极坐标系。上述圆环零件识别方法，所述图像识别方法首先进行滤波，然后基于亮度变化进行二值化，再通过连通域查找缝隙的位置或再进行边缘检测，通过边缘坐标关系查找缝隙的位置。附图说明图1为常亮状态下的一种圆环零件识别方法的流程图。图2为同步照明状态下的一种圆环零件识别方法的流程图。图3为照相机与圆环零件的位置关系图。图4为缝隙位置坐标示意图。图5为一种圆环零件识别设备结构原理框图。图6为一种圆环零件识别设备结构原理框图。图7为示意圆环零件被识别时的状态图，途中圆环零件带有灰度，用于识别效果表达，不会影响图的清楚。图8为视觉识别效果图。具体实施方式圆环是一种常用的工业用零件，可用于车辆、设备、电气、工具等领域。其材质可以是各种金属、塑料、高分子材料等。在某些应用中，出于装配的要求，圆环上有一个缝隙。在自动化生产线中，需要对零件和缝隙进行精确定位，然后进入下一步工序（如焊接、装配等）。对于这些零件，圆环圆心的位置坐标为已知数据。圆环零件的直径和高度均是已知数据。但是圆环的直径和高度不是固定值，而是在某个范围内，如几毫米到几十厘米。也就是说每个零件都有其自己的高度和直径。但是缝隙的位置是未知的。应当理解，如图3所示的照相机1与圆环零件2所示的结构中，工作台/治具台应与零件在光学上具有比较高的区分度，本领域的技术人员据此容易理解，在光学识别中，所说的区分度应为减小识别难度的基本配置。进而，为了减小识别的难度，对圆环应正投影拍摄，避免所拍摄出来的圆环成椭圆形。那么在此要求下，图像采集设备，也就是图3中所示的照相机1配置在零件定位装置的正上方，或者说照相机镜头与圆环零件应同轴。基于同轴的保证，在于工作台上配置的圆环夹具的设置，在机械对轴/环类工件的同轴定位所用定位夹具属于比较常用的部件，并且本文侧重于识别，对于定位在此不再赘述。定位工件与图像采集设备是识别方法的保障性条件，偏心的拍摄势必会因为透视效果而产生椭圆形图像，不利于后续的处理。关于所述照相机1，在此处如前所述，用于拍摄圆环的顶面照片，或者说俯视图，为了降低后续处理的难度，最好采用黑白相机，自然也可以采用彩色相机。照相机受控于外部指令而拍摄，获得初始的环形零件的俯视图像，这里应当理解，圆环零件的环面处于水平位置，或者说轴线竖直状态。在一些应用中，自然光能够满足拍摄的需要，且自然光对拍摄负面效果影响不大时，可以直接使用照相机进行拍摄。自然光具有不稳定性和时差性，且容易为外界因素所干扰，为此，最好配置用于补光的设备，补光的效果应当消除外部光源对拍摄效果的影响。匹配相应的图像识别方法，应尽可能的减少干扰因素，减小识别难度和计算量，提高计算效率。因而如图7所示，配置照明装置4，该照明装置可以采用功率相对比较小的工业补光灯，为了降低成本，还可以采用LED灯具，匹配照相机，还可以采用照相机用的曝光灯具。光源应为单色光或者白光，因而荧光灯在一些应用中也可以使用。照明采用两种方式，一种是常亮状态，不必设置对照明设备匹配照相机的控制电路，只需要电源电路即可，结构相对比较简单，成本较低，但同样辐照条件下能耗相对较高。在该条件下，采用如荧光灯具相对比较合适，其开关次数往往会受到限制，适用于该应用条件。而在另一些应用中，尤其是需要批量识别工件时，需要采用开关寿命比较高的照明灯具，以降低能耗，同时，与照相同步曝光的方式因应开关寿命比较长的光源。给出控制和处理设备，也就是如图5和图6所示的核心元件，处理器模块，统筹所连接设备的控制和图像处理。该处理器模块应当包括逻辑处理运算控制的处理器、暂存数据的随机存储器、存储引导程序和处理程序的只读存储器，以及一些必要的固件，并配置接口电路以连接相应的设备，如照相机。在图5所示的结构中，照明设备直接为处理器模块所控制，也可以不经由处理器模块，单独一个开关电路，在图6所示的结构中，类似于把照相机与照明设备集成，减少中间环节，更有利于同步控制。在一些应用中，为处理器模块配置通信接口，用于和外部设备，尤其是上位机通信，与上位机通信便于与自动生产线的集中控制部分相连接，便于集中控制。通信模块选择RS232、RS485等标准的工业串行接口。可以接收外部的处理命令，如开始拍照、识别和定位等，也可以把识别出来的信息输送给外部设备，如下一工序的设备上。在一些应用中，处理器模块预留一些I/O端子，方便扩展，比如某些开关的接入。配置连接于所述处理器模块的触发电路，表明工件已到位，可以进行照相，给出照明拍摄的时机。触发电路可以如上述预留的I/O端子连接到定位工装上的传感器，如位置传感器，表明工件已到位，也可以接收上位机的控制。主要用于触发处理器和相机开始拍照，识别和定位。如图1和图2所示，开机初始化，加载程序，初始化端口，圆环形零件平放在工作台或者工装台上，其轴线垂直于工作台或者工装台，方便定位。照相机1置于圆环零件2正上方，最好匹配相应工装，不必每次都进行调整，对于同批次的同一类零件，一次调整可以满足大多数的需要，且微量的位置变化对图像处理不会产生显著的影响，同一型号零件相对比较容易处理，采用一对挡销既可以完成零件的准确定位，也可以采用呈一定角度的两块挡板，不过应尽可能的降低定位工装所带来的对图像处理计算量的影响，使相应工装的厚度小于零件的厚度，颜色对比相对强烈。照明装置4也置于圆环零件2上方，其轴线与圆环的轴线重合。这里应当理解，照明装置未必采用一盏灯，而是灯阵列，这里的轴线应理解为阵列的中心线。如图7所示，对此有清楚地表示。如图3所示，照相机1距离工作台或者工装台的距离为D，圆环零件2高度为H，则照相机1距离圆环零件2顶面的垂直距离为h=D-H。这种情况下，只要知道圆环零件2的高度或者零件的直径，就可以计算出其它参数。识别装置开机后进入等待状态，等待触发接口的触发信号或者通讯接口的检测命令。当有触发信号或者检测命令时，识别装置开始拍照，然后进行图像处理，识别出圆环和圆心，并且计算出缝隙的位置。缝隙的位置按照坐标方式计算出，可以精确地进行定位，其格式可以是直角坐标，也可以是极坐标，极坐标则具有更好的效果，表现为计算量相对较小，且参考可以直接标定位角度参数。如图4所示，A1（x1,y1）和A2（x2,y2）是缝隙的两个端点，这两个端点可以是圆环的内边缘点，也可以是圆环的外边缘点，对计算均不会产生影响。A(x,y)是缝隙的A1和A2的中间点。A1，A2和A的极坐标表达为A1（r,θ1）,A2(r,θ2)和A（r,θ）。其中，r为圆环半径。根据需要，装置可以输出A1和A2的坐标，也可以输出A的坐标。坐标格式可以是直角坐标，也可以是极坐标。图像识别技术相对比较成熟，尤其是对于圆环类零件这种-相对比较简单的对象，普通的识别方法一般都能满足要求。基础的基于边缘检测的图像识别方法相对比较简单，处理速度比较快，应优选使用。图像处理部分主要分为四步，即图像平滑、二值化、边缘检测和缝隙查找。处理算法最好首先进行图象平滑即滤波，以降低图像中噪点对后续处理的影响。，尤其是在签署的内容中，刻意强化了对比度的条件下。那么之后的二值化相对就比较容易。滤波一般采用NxN的窗口数据利用高斯滤波、中值滤波、中间值滤波，也可以采用孤立点消除的方法。二值化是把图像像素点分为黑和白两种颜色。其方法主要是通过阈值来判断。实际应用中可以采用全局阈值或者局部阈值。二值化之后的图像可以直接采用连通域判断的方法找出缝隙的位置，也可以进行边缘检测，然后检测缝隙的位置。边缘检测可以采用一阶微分、Kirsch算子边缘检测等方法。然后在边缘检测后的图像中查找并确定缝隙的位置。可以根据边缘点的坐标关系来判断缝隙的位置。以上方法属于常规的图像处理方法，这里不再做详细的描述。为了提高识别效果，对图像进行二值化，其效果如图8所示，能够清楚地界定出圆环零件的轮廓。照明方式可以分为常亮式和同步式。所谓常亮式，就是开机后、准备检测前，把照明打开，即使拍照或者检测完毕，照明也不关闭，照明始终保持打开。所谓同步式，就是只有在拍照时或者照相机的图像传感器在积分（或者感光）时，照明才打开，其它时间照明均关闭。这种方式可以节省电能，并能延长照明模块的寿命。一个更具体的实施例：检测装置开机后进入等待状态，等待触发接口的触发信号或者通讯接口的检测命令。当有触发信号或者检测命令时，检测装置开始拍照，然后进行图像处理，识别出圆环和圆心，并且计算出缝隙5的位置。缝隙5的位置按照坐标方式计算出，其格式可以是直角坐标，也可以是极坐标。如图所示，A1（x1,y1）和A2（x2,y2）是缝隙的两个端点，A(x,y)是缝隙的A1和A2的中间点。A1，A2和A的极坐标表达为A1（r,θ1）,A2(r,θ2)和A（r,θ）。其中，r为圆环半径。根据需要，装置可以输出A1和A2的坐标，也可以输出A的坐标。坐标格式可以是直角坐标，也可以是极坐标。上述的图像处理算法主要包括滤波、二值化、边缘检测、缝隙查找等常规算法。