YP13型装封箱机缺条视觉检测系统设计

目的解决YP13装封箱机生产过程中产生的箱装烟条缺条缺陷产品不能有效被检测及剔除的问题。方法设计一种新型YP13装封箱机缺条视觉检测系统,通过对其关键技术的研究,综合集成工业相机及触发脉冲信号的安装、支架设计的安装、动态图像的采集、PLC控制程序的设计等,实现箱装烟条缺条缺陷产品的高效检测及准确剔除。结果该视觉检测系统实施后,箱装烟条缺条缺陷产品检测剔除率≥99.9%,误检率≤0.02%。结论该视觉检测系统能提升产品质量、降低物耗,可推广应用于行业内包装规格为每件2×25条或25条的装封箱设备上。     

机器视觉技术在烟草条烟拉线外观质量检测中的应用

该文介绍机器视觉技术及其特点和基本构成,以及在烟草行业中的广泛应用。详细分析7GDX500包装机组上的条烟拉线检测装置的结构组成、工作流程和检测原理以及测量误差和实际使用效果。     

条烟自动分拣的异步法及其装置

为统筹规划自动分拣仓列阵和输送系统的动作,提出条烟自动分拣系统的异步分拣法及其基本控制算法,并与同步分拣法进行了比较,其中输送系统包括一串相互连接的输送容器,并且采用步进方式运动。研究了自动分拣仓的条烟分拣执行方案,设计了滑道式分拣装置,其条烟连续进给运用斜面和重力原理而无需动力推进,其中双动出烟机构具有可任意切换的单条出烟和单排出烟功能。试验得到了基于异步分拣法的条烟自动分拣的基本能力数据,系统的实际分拣效率大于10 000 条/h。     

包装分拣过程视觉跟踪系统设计

目的 为提高包装生产线的分拣精度,以Delta机器人为研究对象,设计一种视觉跟踪系统.方法 详细介绍包装生产线分拣系统的结构,包括机器人模块、控制模块、视觉模块和传送带模块等.提出一种平移标定算法,可简化整个标定过程,既可以提高准确性,又可以降低标定用时.该算法可以较好地解决空间限制对跟踪系统的影响.论述一种图像处理方法,通过连通区域的面积、圆度和矩形度等参数实现物料识别、定位和抓取.利用具体实验验证所述系统的可行性和有效性.结果 Delta机器人视觉跟踪系统的漏抓率小于0.1％,误抓率接近于0,精确度得到明显提高.结论 整个过程中机器人运行稳定,并没有出现冲击、颤动等现象,系统可靠性比较高,完全能够满足包装等相关行业要求.     

全自动条烟纸质分拣包装设备的研发

设计并研制了一套在烟草物流二次包装中可完全取代现有塑膜包装机的环保节能型全自动条烟纸质分拣包装机。阐述了全自动条烟纸质分拣包装机的设计要求、结构及其工艺流程等。样机调试与专业评审结果表明,该设备具有结构紧凑、性能稳定、抗干扰能力强、订单分包准确、速度快等优点。     

基于视觉的工业机器人码垛系统设计与分析

目的 为提高企业工件的码垛效率,降低工人劳动强度,搭建工业机器人视觉码垛实验系统.方法 在对工业机器人运动学模型分析的基础上,通过相机坐标系和末端坐标系的坐标关系,得到工业机器人末端执行器的位置和姿态信息.结果 提出了基于工件位置坐标的图像剔除算法,实现了多余工件图像的剔除.通过旋转平移矩阵计算待码垛工件的实际位置,并将此位置作为视觉校正后的工业机器人抓取工件位置.结论 实验结果显示改进后系统的重复性定位精度在x,y方向上均有显著提高,验证了工业机器人视觉码垛系统模型的准确性.     

基于输送带及视觉跟踪的机器人分拣包装工作站仿真

目的 提高分拣包装工作站的生产效率和柔性,并探索在早期设计阶段利用虚拟仿真技术进行验证。方法 以某食品公司巧克力饼干产品的生产为例,提出结合输送带跟踪和视觉识别技术搭建分拣包装仿真工作站。在ABB公司离线编程与仿真软件Robotstudio开发环境下,首先对相关设备进行了三维建模,并根据任务要求完成工作站的空间布局。其次,需要完成输送带创建、动态Smart组件设计、工作站逻辑连接、输送带跟踪功能启用、相机数据记录和机器人控制程序编写。最后,分析工作站结构得到生产节拍的参数设定公式。结果 仿真工作站实现了对持续移动输送带上杂乱摆放物料的动态跟踪分拣装盒,能依据理论计算方式调节参数满足生产节拍的需求。结论 工作站达到了预期功能目标,可以为各行各业里以机器人为中心的分拣包装系统高效、柔性生产研究提供参考与借鉴。     

BV包装机条烟外观质量检测装置的设计

目的 解决BV包装机在生产过程中,容易出现条烟外包透明纸丢失、泡皱、粘贴不牢、反条包装、拉线丢失、拉线错位等外观包装缺陷不能被有效检测及剔除等问题。方法 设计一种新型的BV包装机条烟外观视觉检测系统,通过动态图像采集、图像识别与处理、安装支架设计、工业相机安装、触发脉冲采集、剔除装置设计等,实现对外观存在缺陷条烟的自动准确检测剔除。结果 该外观视觉检测系统实施后,外观缺陷条烟检测和剔除率≥99.8%,误剔率≤0.01%。结论 该外观视觉检测系统能提高产品外观质量,降低物耗,为精益生产、精益加工起到了一定的保障作用,该系统和技术可推广应用于行业内的单机包装设备上。     

基于机器视觉的包装品质检测系统设计

目的 为提高包装缺陷检测精度,基于机器视觉设计一种包装品质检测系统。方法 介绍机器视觉系统硬件结构,包括载物平台、工业相机、光室、计算机等。在此基础上,以条烟外包装检测为主要研究对象,详细阐述图像处理算法。首先利用中值滤波消除原始图像噪声;然后基于Canny算子实现图像边缘锐化;最终通过图像配准判断条烟外包装是否存在缺陷。结果 通过实验验证,结果表明该系统对合格样本的识别率可以达到100%;不合格样本的识别率也可以达到98.67%;整体识别率可以达到99.33%。结论 机器视觉系统具有识别精度高、性能稳定等特点;图像处理算法可准确区分条烟是否存在缺陷,具有实际应用价值。     

基于视觉的驾驶机器人导航技术

对驾驶机器人的视觉导航技术进行了研究,提出了一种快速可靠的车辆引导线检测算法.该算法首先对感兴趣的移动窗口进行有条件的边缘检测,进而引入了梯度方向直方图的处理思想,制定了车辆引导线边缘候选点集与有效点集的筛选算法,最后,通过所提出的一种基于标量化处理Kalman滤波方法实现了引导线特征参数的快速准确提取.试验表明,本文提出的检测算法能够满足复杂路况下的导航需要,具有30ms/帧的实时处理速度.     

基于机器视觉检测的码垛机器人控制系统设计

目的为了提高码垛机器人对码放物品的自我分辨能力,提高码放效率,提出一种基于机器视觉检测的包装码垛机器人控制系统。方法首先分析机器视觉码垛机器人工作过程,基于工业控制计算机和图像采集卡设计码垛机器人控制系统,提出控制系统的硬件设计和软件设计。同时对机器视觉采集到的图像进行滤波、分割等图像处理,以提高机器人的视觉检测效率。结果实验结果表明,机器视觉码垛机器人的漏抓率为0,误抓率小于0.5%。结论该控制系统有效解决了规则物品的分类码放,实现了高效的物品码放。     

基于机器视觉的自动分拣码放系统研究

目的为实现包装码垛自动生产线上不同型号工件的分类码放,有效提高生产效率,降低生产成本。方法在工件识别应用中,提出一种基于机器视觉、PLC控制技术、HMI人机界面的分拣码放系统。在完成工业机器人相应的硬件及关键算法设计的基础上,利用以太网构建PLC网络控制系统,并与上位机管理系统实现交互。结果经实验测试,该自动分拣码放系统对工件的识别精度较高,均在99%以上,处理时间较短,均在0.2 s以下,能够满足生产要求。结论生产实践表明,该系统提高了工件分拣效率,减小了工人劳动强度,降低了生产成本,具有很高的推广应用价值。     

机器人视觉目标数字图像实时处理及分割

机器人视觉目标图像信噪比低、背景噪声干扰大,目标识别处理通常利用目标的灰度信息进行预处理。文中设计一种基于数学形态学和遗传算法的灰度图像实时预处理和阈值处理技术图像分割方法。描述图像的基本结构和特征,用具有一定形态的结构元去度量和提取图像中的对应形态,以达到对图像分析和识别;经过预处理的原始图像,采用基于遗传算法的最大类间方差图像分割法,非线性快速地查找到最优的分割阈值,从噪声图中分割出可能目标。基于ARM嵌入式微处理器,以复杂可编程逻辑器件CPLD作为时序控制单元,进行图像处理、分割,实现了图像信息的采集、存储、传输及处理为一体。仿真实验表明,该方法实时性好,简捷、快速,对运动目标的图像识别有较好的实用价值。     

基于机器视觉的纽扣电池托盘分拣系统

目的为了提高电池生产企业的检测效率,避免误检,以降低企业生产成本。方法分析传统分拣方式中存在的不足之处,以ABB并联机器人和美国康纳智能相机为平台,搭建一个基于机器视觉的工业机器人分拣系统。运用经典的SIFT算法对分拣对象的图片信息进行处理,克服了光照和位置变化对视觉系统造成的不良影响,提高分拣了效率。结果 ABB并联机器人根据图像信息能识别出待分拣的物体,且工作稳定、可靠,分拣成功率为100%。结论该分拣系统软硬件设计合理,满足了电池生产企业的要求。     

机器人视觉搬运系统构建与软件开发

目的基于双目CCD相机、机器人、搬运手爪构建机器人视觉识别与搬运平台,引导机器人实现自动抓取。方法利用OPENCV库函数,由二次开发完成相机的标定,经图像采集、预处理,研究了立体匹配、边缘提取等算法,提取物体的轮廓特征点,并计算物体质心点的三维坐标,换算成机器人的关节转角信息,为机器人抓取提供视觉定位。结果基于VS2012开发平台,将视觉图像处理、机器人控制、数据传输集成于PC端,便于人机交互和软件集成,正交实验表明空间不同方向的定位误差在0.5～1.5 mm范围内。结论所提视觉引导方案能提高机器人动作的精确度,满足工业搬运要求。     

基于机器视觉的改进线束导线排序检测系统设计

目的 解决现有工业线束导线排序检测方法中存在的效率低、混色导线检测效果差等问题。方法 基于机器视觉技术设计一种线束导线排序检测装置,并结合图像处理技术和深度学习原理提出一种混色导线排序检测方法。首先根据线束图像中选择的感兴趣区域,分割出线束连接器图像和导线图像,并采用模板匹配和颜色定位方法完成连接器正反面的识别和单色导线的识别定位;然后采集并制作PE混色导线数据集,研究Faster R−CNN、SSD、YOLOv3和YOLOv5m等4种不同目标检测算法对PE混色导线的检测效果。结果 实验结果表明,YOLOv5m检测模型的检测速度和准确率兼顾性最好;改进系统后,检测时间减少了18.55%,平均识别准确率为98.83%。结论 改进后检测系统具有良好的检测效率和可靠性,适用于种类丰富的工业线束导线排序检测。     

基于机器视觉的卷烟内衬纸光敏性差异分析

目的研究卷烟不同内衬纸对光的敏感程度,为优化机器视觉检测精度以提高卷烟的包装质量提供参考依据。方法基于机器视觉技术,通过RGB和HSV颜色模式对不同颜色、类型内衬纸的光学反应参数进行测试,采用方差分析对光敏性进行差异显著性分析,确定显著程度后再进行相关性分析,得出不同内衬纸与光敏性的关系,并验证缺陷内衬纸的光敏性。结果不同颜色、类型内衬纸间的光敏性均存在显著性差异,其中R对颜色的光敏性影响最大,且与颜色呈显著正相关,光敏性强弱依次为:红色浅金色银色金色。V对类型的光敏性影响最大,且与类型呈显著正相关,光敏性强弱依次为:压花复合铝箔型普通转移型直镀铝箔型复合铝箔型镭射型真空镀铝转移型。结论不同卷烟内衬纸的光敏性均存在差异,在实际生产中,企业可针对不同品牌内衬纸优化光敏性范围,通过调整光学参数R,V进行缺陷内衬纸的判断与剔除。     

基于多光谱分析的烟包外观检测系统

目的为了解决卷烟厂在烟包外观检测中,包装纸与透明纸难以同时检测的难点,设计一种对称式多光谱分析的烟包外观检测系统,以用于FX-2型包装机。方法该系统选用可调式支架、稳定的LED、高速多光谱CCD光源来捕获卡槽中烟包的待测面,将获取的多光谱图像传入高性能工控机,并对各子带图像联合进行处理。结果该系统可以通过一次成像同时检测包装纸和透明纸。结论该系统结构合理,易于安装与维护,检测精度高,参数可调,系统稳定可靠。     

基于并联机器人的包装分拣系统设计

目的针对我国食品生产和包装存在的效率低、分拣精度不高等问题,基于并联机器人设计一种包装分拣控制系统。方法根据机器人自动分拣系统的结构,采用一种基于时间和工件位置的图像去重复算法,以去掉重复信息。为了提高抓取精度,基于PID算法设计一种位置跟踪控制器,能够判断物体位置并实时调整并联机器人末端执行器,以实现目标物体的动态跟踪和抓取。结合工业控制机和运动控制卡搭建控制系统,并进行实验研究。结果实验过程中最快分拣速度可达到120次/min,漏抓率为0,误抓率小于0.2%。结论所述控制系统具有较高的稳定性和准确性,可满足实时性要求。