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机器视觉应用之羽毛自动分拣系统
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时间:2015-06-08 15:06:51

        随着人们生活水平的不断提高,健康越来越受到重视,因此各种体育运动也如火如荼的开展起来,其中的羽毛球运动更是有着广泛的群众基础。因此,羽毛球的需求量非常大,同时对羽毛球的质量要求也相应提高。

        目前羽毛球的羽毛一般采用天然羽毛球或人工羽毛来制作,但人工羽毛的飞翔性能与用天然羽毛有较大的差别。人工羽毛可以做到尺寸一致但天然羽毛的毛骨宽度、长度、弯度等的差异比较大,如果不分类就用在羽毛球上就会影响它的飞翔性能。过去是通过人工方式分类得到尺寸基本一致的羽毛,需要大量的人力来完成此项工作,效率低下,不但增加了产品的成本而且管理的成本也相应地提高。

        基于机器视觉技术的羽毛自动分拣系统的解决方案,把机器视觉技术引入到传统的分拣系统中,很好地解决了传统羽毛分拣系统的分拣效率低和标准不统一的问题。基于机器视觉的羽毛检测是羽毛球自动化生产的关键部分,羽毛检测的方法是通过采集羽毛图像,从图像中获取羽毛的各种检测信息。

        如上图所示,采用双CCD的视觉检测系统,CCD1在垂直方向检测羽毛的宽度和长度,CCD2在水平方向检测羽毛的弯度。

        基于机器视觉技术的羽毛自动分拣系统按照逻辑功能的不同,分为三个部分:运动控制部分、图像采集部分和图像处理部分。运动控制部分主要是负责羽毛的传输、位置的检测和给出分拣的动作。图像采集部分负责在运动控制部分给出了位置信号后进行图像的摄取,并在采集结束后给运动控制部分一个反馈信号,同时给图像处理部分一个开始信号。而图像处理部分在得到一个开始信号后,进行图像预处理、处理等一系列的动作后,最后给出分拣的结果,再反馈给运动控制部分一个分拣信号。运动控制部分在得到分拣信号后就可以对羽毛进行分拣。

        基于机器视觉技术羽毛分检系统包括了I/O输入、计算机硬件、流程处理软件、图像分析软件、CCD、光源、镜头、图像采集卡等。它们组成了一套功能丰富非接触的检测传感器,可以对结果进行储存以便统计分析。羽毛通过流水线传送,当到达检测位置时有传感器传送信号到计算机,同时触发CCD1与CCD2采集图像,图像信号经过图像采集卡的数字化处理后送入计算机内存,然后由图像处理软件进行相应的软件处理。图像检测采用了非接触式的检测方式,它的精度可通过调节镜头的放大倍数或使用高分辨率的相机来提高。软件的处理流程如下:

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