[发明专利]一种基于机器视觉的试纸分拣系统及分拣方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的试纸分拣系统，其特征在于，包括：输送装置(1)、暗箱(2)、摄像机(3)、分拣装置(4)、照明设备(5)、控制器；

所述输送装置(1)包括输送皮带、步进电机和支架，用于承载和输送试纸袋或试纸盒，通过步进电机在所述控制器的控制下处于匀速运转或停止状态；

所述暗箱(2)包括箱体和支架，箱体通过支架固定于所述输送装置(1)上方，箱体内壁涂有漫反射涂料，用于将照明设备(5)的光变为面光源，使光线均匀化；

所述照明设备(5)为COB光源，包括LED芯片和金属基板，位于所述暗箱内部，用于给所述摄像机提供合适的光照环境；

所述摄像机为彩色工业相机，包括机身、镜头和支架，通过支架固定于所述暗箱顶部中心位置，用于采集所述输送装置上试纸袋或试纸盒的图像；

所述输送装置处于匀速运转状态时，所述摄像机不断采集并传输图像到所述控制器，当所述控制器通过采集到的图像检测到有试纸袋或试纸盒进入到可拍摄区域时，使所述输送装置处于停止状态，并保存此时所述摄像机采集到的试纸袋或试纸盒的图像用于后续确定试纸条的摆放顺序，然后使所述输送装置处于匀速运转状态；

所述分拣装置(4)包括吸盘、真空压缩机、机械臂、步进电机和支架，通过支架固定于所述输送装置(1)上方、所述暗箱(2)后方；所述吸盘安装在所述机械臂前端，可以通过所述真空压缩机吸附位于所述输送装置(1)上的试纸袋或试纸盒；所述机械臂安装在所述支架上，可以通过步进电机在所述控制器的控制下移动，用于分拣输送装置(1)上放错顺序的试纸袋或试纸盒；

所述通过图像检测试纸袋或试纸盒是否进入到可拍摄区域的算法，包括如下步骤：

步骤1：通过图像灰度化和二值化算法将图像分为前景区域和背景区域，利用开运算和闭运算等形态学滤波算法去除图像中的噪点，前景区域被视为试纸袋或试纸盒；

步骤2：通过连通域算法寻找前景区域的轮廓以及属于前景区域的像素点，并计算前景区域的面积；

步骤3：如果前景区域的轮廓与图像的边界不相交并且前景区域的面积大于设定的阈值，则认为该图像中存在一个完整的试纸袋或试纸盒的区域，即可判定检测到试纸袋或试纸盒进入到可拍摄区域；

步骤4：若检测到试纸袋或试纸盒进入到可拍摄区域，进一步找到前景区域的中心点与图像中心点之间的水平像素距离Δd′_x和垂直像素距离Δd′_y，计算出图像中的像素距离与输送装置(1)上实际距离的映射关系：

d_real＝f(d_pixel)

其中，水平像素距离Δd′_x和垂直像素距离Δd′_y的单位是像素，d_pixel是像素距离，d_real是实际距离；通过该映射关系计算出试纸袋或试纸盒与摄像机(3)之间的水平实际距离Δd_x和垂直实际距离Δd_y，用于后续分拣装置(4)确定试纸袋或试纸盒在输送装置(1)上的位置，水平实际距离Δd_x和垂直实际距离Δd_y的单位是mm。

2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的试纸分拣系统，其特征在于，所述分拣装置(4)与所述摄像机(3)之间的水平距离记为d₀，d₀的单位是mm，当试纸袋或试纸盒被判定为试纸摆放顺序错误时，通过Δd_x和Δd_y计算出该试纸袋或试纸盒与所述分拣装置(4)之间的水平和垂直距离：

d_x＝d₀+Δd_x

d_y＝Δd_y

得到d_y之后，控制器通过步进电机控制所述分拣装置(4)的吸盘在垂直于所述输送装置(1)的方向上移动d_y距离，并在所述输送装置(1)将试纸袋或试纸盒移动d_x距离之后通过控制所述真空压缩机、机械臂将该试纸袋或试纸盒分拣出来。

3.基于机器视觉的试纸分拣系统的分拣方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

步骤1：采集一张或多张顺序正确的试纸袋或试纸盒图像作为标准模板图像，并用图像预处理算法对标准模板图像进行预处理，保存预处理后的标准模板图像；

步骤2：采集输送装置上待检测试纸袋或试纸盒的图像，利用图像预处理算法进行预处理；

步骤3：对预处理后的试纸袋或试纸盒图像，利用倾斜校正算法对图像进行旋转，保证图像中的试纸处于水平或垂直方向；

步骤4：对倾斜校正后的试纸袋或试纸盒图像，利用图像分割算法提取每一片试纸所在的区域，从而分割出每一片试纸的子图像；

步骤5：对步骤4中提取到的每一片试纸的子图像，利用模板匹配算法依次和步骤1中保存的标准模板图像进行匹配；通过匹配可以确定每一个子图像中试纸的类别，从而确定待检测试纸袋或试纸盒中试纸的摆放顺序；

步骤6：对于摆放顺序和标准模板图像不同的试纸袋或试纸盒，利用分拣装置将其拣出；

所述步骤3中的倾斜校正算法，首先采用灰度化和二值化算法将图像分为前景区域和背景区域，利用开运算和闭运算等形态学滤波算法去除图像中的噪点；然后利用连通域算法寻找前景区域的轮廓，并寻找该轮廓对应的最小外接矩形；找到前景区域对应的最小外接矩形后，可以计算出该矩形的边相对于图像的旋转角度θ，将图像旋转θ角度后可以使得图像中的试纸处于水平或垂直方向；前景区域的图像被视为试纸袋或试纸盒的图像；

所述步骤4中的图像分割算法，对于每个前景区域图像利用开运算和闭运算等形态学滤波算法去除图像中的噪点；对于每个前景区域图像利用连通域算法找到该区域的中心；得到每个前景区域的中心点坐标后，寻找每个前景区域图像的外接矩形并利用先验知识对每个外接矩形进行修正，即可得到每一片试纸所在的区域，从而分割出每一片试纸的子图像；

所述步骤5中的模板匹配算法，首先提取每一片试纸子图像的颜色和角点特征；提取颜色特征时，需要将原始RGB图像转换到HSV颜色空间，分别提取色调H、饱和度S、明度V三个通道的特征；提取角点特征时，采用特征点检测算法提取每一张子图像的局部特征；提取所有试纸子图像的颜色和角点特征后，将其与标准模板图像的颜色和角点特征进行对比和匹配，从而确定出每张试纸子图像中的试纸类别以及试纸的排列顺序。