刘 洪 江, 汪 仁 煌

( 广东工业大学 自动化学院, 广东 广州 510090 )

0 引 言

羽毛球生产历来采用人工方式。近年来由于人工成本的上升,全球除中国外都几乎不生产羽毛球。而对中国的工厂,自动化生产也已成为一个急迫的任务。羽毛检测是自动化生产的一部分,其中羽毛毛杆上的缺陷对羽毛球质量影响较大,必须在使用前检测出。传统检测方法依靠人工,高强度、高时效的工作要求以及主观因素容易产生误判和漏判,给生产带来损失。采用机器视觉来检测毛杆上的缺陷是提高效率、降低成本的一种有效方法。

机器视觉检测缺陷已在织品、木材、钢板、陶片等领域得到广泛研究与应用,基本采用滤波、统计、建立模型和形态学等方法[1-2]。有关羽毛图像处理的相关文献较少,仅2003年汕头大学研究了羽毛片的自动分拣系统,提出用滤波的方法检测毛杆缺陷[3],但对检测中毛杆提取的关键技术介绍不详,实验应用效果不佳。本文提出一套毛杆缺陷在线检测方案,包括预处理、毛杆分割和缺陷检测,在分割时采用Snake模型获得精确的毛杆图像,用小波的方法检测缺陷,该方案经过实验验证,更行之有效。

1 系统原理和处理流程

羽毛片自动化检测过程是:羽毛由机械手送到指定的夹头后工位后,计算机控制工业摄像头采集图像,并通过千兆网卡,传送到计算机内存,计算机对采集图像进行处理和分析、识别缺陷,羽毛片按识别结果通过传送带将羽毛投递到对应位置的存储箱中。……