基于机器视觉的涂膜尺寸检测控制系统及其方法与流程

本发明涉及涂膜质量检测控制技术领域，具体公开了一种基于机器视觉的涂膜尺寸检测控制系统及其方法。

背景技术：

涂膜工艺是锂电池生产工序中重要的一环，目前行业内采用的涂膜机结构大致如图1所示，基材(铝泊或铜泊)自放卷机构送出，经过张力控制以及两道过程纠偏送至牵引辊，浆料供给机构将浆料从浆料罐泵至涂膜机头，然后涂膜机头水平向右往牵引辊移动至设定的位置，最终在涂膜机头与牵引辊辊面很小的间隙处将浆料挤出并涂在基材上；涂膜机在铝泊或铜泊上按涂膜机头设定好的涂膜数量及尺寸均匀地涂上一层特制的浆料，然后送经烘箱烘干，最后收齐给下一道膜切工序使用。

涂膜机上都会加装检测控制系统，以检测和控制涂膜质量；检测控制系统的稳定性及精准性直接影响着涂膜质量。

另外，在牵引辊上装有增量式编码器，利用此编码器信号及牵引辊的直径，检测控制系统可计算出涂膜的线速度，同时用此信号去触发工业相机去采集图像。工业相机及镜头是基于机器视觉的检测控制系统的重要组成部分。相机的像素、行频以及镜头的焦距、物距、视距等诸多参数对于相机采集到的图像质量影响甚大；另外还会采用光源将被采集的信息经镜面反射或漫反射反馈至相机内部感光传感器，因此光源也对图像质量的好坏至关重要。

目前现有技术中，如图1所示，一般都采用单背面各1个相机来采集待测图像，这样的好处在于安装简单，节约成本，但是弊端在于检测精度不高。

技术实现要素：

为了克服现有技术中存在的缺点和不足，本发明的目的在于提供一种检测精度高、能够实现闭环纠偏的基于机器视觉的涂膜尺寸检测控制系统和方法。

为实现上述目的，本发明采用如下方案。

基于机器视觉的涂膜尺寸检测控制系统，包括：

在待测基材的正反面各设置有2个相机，与相机连接的工控机，与工控机连接的plc控制器，与plc控制器连接的步进电机，与步进电机连接的纠偏传感器；

相机，用于采集图像；

工控机，用于接收和拼接图像、提取拼接后的图像的边缘、并测量待测基材的膜宽和留白区域的尺寸、以及计算得出涂膜偏差值；

plc控制器，用于接收涂膜偏差值并将涂膜偏差值转换成脉冲，以控制步进电机的旋转，进而控制纠偏传感器的移动。

进一步地，plc控制器分别连接有增量式编码器和脉冲同步器，脉冲同步器与相机连接，plc控制器接收增量式编码器信号，并将编码器信号发送至脉冲同步器，脉冲同步器再将信号输至相机，以触发相机采集图像。

优选地，plc控制器通过步进驱动器与步进电机连接，plc控制器接收到涂膜偏差值后通过pid算法来控制偏差值的输出并转化为脉冲，并将脉冲发至步进驱动器，带动步进电机的旋转，进而控制纠偏传感器的移动。

优选地，相机采用线阵相机。

基于机器视觉的涂膜尺寸检测控制方法，包括：

图像采集步骤，2个相机同时采集待测基材同一面的图像；

图像拼接步骤，对2个相机所采集到的图像进行拼接；

边缘提取步骤，提取拼接后的图像的边缘；

尺寸测量步骤，测量待测基材的膜宽和留白区域的尺寸，并计算得出偏差值；

闭环纠偏步骤，将偏差值转化为脉冲，控制步进电机的旋转，进而控制纠偏传感器的移动。

进一步地，图像拼接步骤包括：进行相机标定，计算出相机视野范围内的所有像素的物理距离并保存为一维数组；计算2个相机的视野重叠区；拼接图像。

具体地，相机标定为：绘制量尺，粘贴于待测基材表面，通过相机采集粘有量尺的图像，计算出相机视野范围内的所有像素的物理距离并保存。

作为优选，边缘提取步骤包括：对每幅图像依次对相邻两列像素进行灰度减法计算,取其绝对值,最大灰度绝对值的若干列为图像的边缘。

作为优选，尺寸测量步骤包括：确定边缘后，将待测区域所占据的像素的尺寸进行相加以得出待测区域的尺寸；将待测区域的尺寸与目标值比较，得出偏差值。

另外，还包括待测基材正反面的相机的检测位置对齐步骤：计算出待测基材正反面的相机检测点的物理距离；计算处待测基材的行进距离；对水平方向上的相机在所述行进距离内检测到的图像进行缓存；当行进距离大于等于待测基材正反面的相机监测点的物理距离时，则垂直方向上的相机采集到的图像与缓存的水平方向上的相机的图像为待测基材同一位置的正反面图像。

本发明的有益效果：本发明的基于机器视觉的涂膜尺寸检测控制系统及方法在简化算法的同时，且能提高系统检测精度，最终得以达到闭环纠偏的效果，使得产品的涂膜尺寸符合生产要求。

附图说明

图1为现有技术中涂膜机的结构示意图。

图2为本发明实施例的相机安装示意图。

图3为本发明实施例的检测控制系统的结构示意图。

图4为本发明实施例的左相机采集到的图片示意图。

图5为本发明实施例的右相机采集到的图片示意图。

图6为将图4和图5的图片拼接后的图片示意图。

图7为本发明实施例的检测控制系统所需测量的尺寸的示意图。

附图标记说明：1-相机，2-基材。

具体实施方式

为了便于本领域技术人员的理解，下面结合实施例及附图对本发明作进一步的说明，实施方式提及的内容并非对本发明的限定。

本实施例提供一种基于机器视觉的涂膜尺寸检测控制系统及方法。

考虑到目前的基材2尺寸均采用标准长度，其幅度较大，在保证检测精度的前提下，单个相机镜头的视野不足以覆盖整个待测基材，因此本发明实施例采用单面2个相机1的方式，如图2所示。如此设置可以在相机分辨率不变的情况下，提高系统检测精度。

本发明实施例的基于机器视觉的涂膜尺寸检测控制系统如图3所示。系统开始工作时，plc控制器接收外部增量式编码器信号并将其送入脉冲同步器，脉冲同步器会将此信号一分为四并且几乎无延迟地输出给工业相机1作为触发采集图像的信号，相机1采集完一幅图像之后通过高速以太网传输出给工控机进行处理，处理之后的尺寸信息再传输给工业平板电脑计算并显示，工业平板电脑实时显现当前的相关数据的同时会将单面及双面的涂膜偏差计算出来并通过rs232通讯方式发送给plc控制器，plc控制器再将此偏差转换成脉冲给步进驱动器并由它带动步进电机的旋转，进而控制过程纠偏的传感器的移动，最终达到闭环纠偏的效果以保证涂膜尺寸符合生产要求。

另外为方便操作工控机，本系统还配备无线路由器，然后将工控机作为远程控制软件的服务器，调试时通过远程控制软件的客户端可同时远程登录2台工控机及工业平板电脑，简化了调试步骤也省去了工控机的显示器，从而节省系统成本。

如上所述，本发明实施例采用2个相机1来同时采集一个待测基材2同一面的图像，那么采集图像后则需要拼接图像；因此对于本发明的检测控制系统和方法而言，图像处理的核心在于图像拼接及边缘提取。

本实施例中系统配置的相机1为线阵相机，也就是说一个触发信号触发时相机1只采集一行，相机1的横向(幅宽方向)分辨率为800mm/（2*8192）pixel=0.048mm/pixel，纵向(基材运动方向)分辨率受编码器的分辨率及装编码器的牵引辊的辊径的影响，本实施例中编码器分辨率为10000ppr，牵引辊直径为300mm，那么纵向分辨率为3.14159*300mm/10000ppr=0.094mm/p,即相机1采集一行图像的行高为0.094mm，相机1内部参数设定一幅图像的行数为1024行，那么实际上一幅图像的行高为0.094mm*1024=96.256mm。图像的宽度由实际的基材宽度取决，只要在相机1的视野范围之内即可。

工控机获取单个相机1各采集的一幅图像之后，立即将其拼接成一幅完整的图像，然后根据边缘提取算法提取出图像所有的边缘，计算出图像每行边缘之间的平均像素数，将像素数乘以横向分辨率即可得出边缘之间的尺寸。尺寸信息计算完毕立即发送给工业平板电脑实时显示并综合计算,尺寸偏差大于生产要求时将偏差发给plc控制器，plc控制器再驱动步进电机带动过程纠偏的传感器，进而达到闭环纠偏的效果。

由于基材2正反面的相机检测不是在同一位置，而工业平板电脑上显示的必须是同一位置上的检测数据，所以需要进行相应处理。具体的做法是先计算出基材2正反面相机检测点的物理距离，plc控制器利用外部增量式编码器信号对基材2行进的距离进行计长并通过rs232通讯方式发给工业平板电脑，先对水平方向上相机检测到的这段距离内的图像进行缓存，当行进距离大于等于基材2正反面相机检测点的物理距离时，此时可认为垂直方向上的相机1采集到的图像与水平方向上之前缓存的某一幅图像为基材2同一位置的正反面图像。由于一幅图像高度大约为100mm，而算法上尺寸数据是图像每一行宽度求和之后的平均值，这样通过plc计长并通过rs232发送给工业平板电脑，精度是可以保证的。

如上所述，由于被采集的图片幅宽较大，本发明实施例采用2个相机1来采集图像，如此2个相机的视野不可避免会产生重叠，如图4和图5所示，分别为左右相机采集的图像示意图；因此，需要利用拼接算法将2个相机采集到的图片拼接成一幅完整的图片，通过系统拼接后的图片如图6所示；本实施例是通过算出2个相机视野的重叠区来间接地拼接图片。这样处理的好处在于简化算法，并且只需计算一次，从而减小工控机cpu的计算量。

为了实现图片拼接和尺寸测量，首先需要进行相机标定，以消除相机因畸变导致的测量误差。

在本实施例中，相机标定方式具体采用：先用autocad绘制出长约1m、精度为0.5mm的量尺，然后打印出来粘在基材2上面，之后开机让基材2往前送，此时牵引辊上的编码器信号会触发相机1采集图片；保存相机1采集到的粘有量尺的图片，将图片尽可能放大到可以看清单个像素，计算10mm内的像素个数n，那么单个像素的物理距离就是n/10mm；依次计算出整个相机视野范围内的所有像素的物理距离并保存到一维数组scaleleft[8191]中。另一相机按同样的方法计算保存到一维数组scaleright[8191]。

因为本实施例采用的相机分辨率是8192，所以数组下标为0到8191,每个下标代表像素的顺序，数组内的数值代表此像素对应的物理距离，单位mm。

在相机标定后，则可以进行相机视野重叠区的计算。比如说，通过相机标定测得左相机视野最右边的一个像素在323.5mm的位置，而右相机视野最左边的一个像素在293.5mm的位置，那么重叠区w=323.5-293.5=30mm。实际应用过程中可以将软件测量出来的尺寸与实际尺寸做比较，以微调此重叠区的距离值。确定重叠区后，即可将两个图片拼接成一个完整的图片。

图片拼接完之后，则可进行尺寸测量；系统所需测量的尺寸如图7所示。

尺寸测量的前提是正确地提取图像的边缘，对每幅图像依次按后一列与前一列（即依次对相邻的两列）像素做灰度减法计算,然后取其绝对值,最大灰度绝对值的那几列即为图像的边缘，具体为几列需根据基材的具体材料而定，如存在2处膜宽，则有6条边缘，对应地，最大灰度绝对值的6列即为图像边缘。边缘确定下来之后，即可按要求计算出待测区域的尺寸。

图7是提取出来的边缘位置对应的像素顺序，如最左边灰度较大的区域是所要检测的留白位置，占据1632像素至2090像素，那么按照相机标定好并计算出来的一维数组即可计算出此尺寸:

w1=scaleleft[1632]+scaleleft[1633]+…scaleleft[2090];

同样：

w2=scaleleft[2091]+scaleleft[2092]+…scaleright[5476];

中间的膜宽处于重叠区范围，所以此处的尺寸须减去重叠区距离:

w4=scaleleft[6108]+…+scaleleft[8191]+scaleright[0]+…scaleright[1918]-w。

其它尺寸依此类推计算出来即可。

本发明通过检测系统测量获得尺寸后，还可以将此尺寸测量得出的值反馈给过程纠偏系统从而达到闭环纠偏的作用，以提高机器涂膜的质量，降低次品率。

如图7所示，w1~w7是所要测量的尺寸，实际生产过程中需要达到的目标是w1=w7,w2=w4=w6,w3=w5=2*w1。由于膜宽尺寸w2,w4,w6是由涂膜机头机械保证的，而w3,w5也是受w2,w4,w6的尺寸的影响，纠偏系统无法控制，因此只能控制w1及w7的尺寸。比如纠偏系统使得基材整体往左边移动，那么w1减小，w7增大；往右边移动则相反。所以偏差值可简单地计算为e=w1-w7。考虑到虽然w2,w4,w6是由涂膜机头机械保证的，理论上调试好机头后能够保证w2=w4=w6，但不排除意外情况，所以本实施例的偏差值将w2及w6也考虑进去；

偏差值：e=w1+w2/2-w6/2-w7

闭环纠偏的控制目标是e无限趋近于0。

将偏差值e计算出来之后发给plc控制器，而作为进一步优选的方案，plc控制器接收到偏差值e之后，通过pid算法来控制偏差值e的输出，0作为pid的目标值，e作为pid的实时实际值；将pid的输出转化成脉冲，再利用此脉冲去控制步进电机进而带动过程纠偏传感器以达到闭环纠偏的效果。这样相对于plc控制器直接将偏差值e转化成脉冲去控制步进电机，控制效果会更稳定。

在实际应用中，本发明的系统检测精度可以达到如下：

检测幅宽:800mm

生产线速度:70m/min

尺寸检测精度:±0.1mm

闭环纠偏精度:±0.1mm。

综上，本发明的检测控制系统简化算法的同时，且能提高系统检测精度，最终得以达到闭环纠偏的效果，使得产品的涂膜尺寸符合生产要求，可大范围应用于工业生产中。

以上内容仅为本发明的较佳实施例，对于本领域的普通技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。