视觉检测在陶瓷喷墨打印机的应用

梁沛明

【摘要】随着视觉检测技术的成熟，配合机器人，人工智能等技术，必定为陶瓷厂自动化程度的提高提供巨大的帮助。视觉检测在陶瓷喷墨打印机的应用将越来越丰富。

【关键词】陶瓷喷墨打印机;视觉检测;检测系统

陶瓷喷墨打印机进砖端和出砖端都需要检测。进砖端的素坯由于生产工艺、生产设备或生产环境等因素的影响，会在产品中生成不同特征的缺陷。经过陶瓷喷墨打印机打印出来的砖，由于色差、轴线启停不正常等原因，也会生成不同的缺陷。

一、视觉检测技术原理

视觉检测是利用计算机视觉原理、综合图像处理、模式识别和人工智能等技术进行准确的非接触式在线检测的过程。机器视觉检测技术主要利用图像传感器采集客观事物的图像，然后从采集到的图像中提取所用信息，并根据图像技术加以整合。能快速实现无损检测。视觉检测系统目前有以下的特点：第一，应用环境复杂;第二，被测目标特殊;第三，系统理论基础广泛;第四，快速性与准确性不能兼顾。

二、视觉检测技术原理分析

（一）检测系统的组成

基于机器视觉检测系统主要由硬件和软件组成。硬件系统包括相机，照明系统，计算机和辅助硬件设备。

（二）照明系统技术原理分析

视觉检测系统常用光源有LED光源、高频荧光灯、光线卤素灯等。照明光源的参数主要有色温、光谱特性、光照强度、有效距离、光强分布、稳定性以及寿命等参数。

在采集图像的同时，由于各种原因的影响，图像中往往伴噪声，为了不影响后续的处理，一般需要去噪处理。良好的背景色与待测产品具有较高的对比度，即背景和产品在视觉上的差异比较大。通过分析图像中的噪声特点选取合适的图像去噪算法进行图像的预处理。一般分为泊松随机分布，高斯随机分布。一般瓷砖可认为是高斯噪声组成。

另外，图像的生成质量与在图像采集过程中所处的环境以及物体表面特征有密切联系。为更好更准确获取图像处理的结果需要对光照不均匀的图像进行前期的预处理，以期待能进一步恢復图像，减少差异，对此常见的预处理方法有同态滤波法，灰度变换法，梯度域增强法，RETNEX增强法以及光线校正法等。图像处理包括图像变换，图像增强，图像恢复和重建，图像压缩编码。

1.对一幅图像的模式分类

第一，基于像素的分类。第二，基于区域的分类。第三，基于整幅图像的分类。

2.误差来源

第一，装配误差。第二，空间辐射干扰。第三，光源对成像的影响。第四，软件算法影响。

3.图像几何变换

第一，图像平移。第二，图像镜像变换。第三，图像转置。第四，图像缩放。第五，图像旋转。

4.信息融合的层次

第一，像素级融合。第二，特征融合。第三，决策层融合。

5.检测方法

基于机器视觉检测的方法主要包括BLOB分析、神经网络，SVM分析等。

三、检测系统具体实施方法

传送带启动，带动待测陶瓷砖进入视觉识别区，机器视觉软件运行进行识别，识别到陶瓷砖表面存在缺陷时，传送带停止，数据处理模块处理数据后，通信模块向机器人发出指令，机器人抓取有缺陷的陶瓷砖到指定位置，抓取成功后传送带继续运行。人机交互模块与触摸屏进行通信，实时刷新PLC模块的变量参数，实时显示系统运行数据。正常陶瓷砖经陶瓷喷墨打印机打印后进入视觉识别区，识别到陶瓷砖有色差等问题时，传送带停止，机器人抓取有缺陷的陶瓷砖到指定位置，抓取成功后传送带继续运行。

其中所得图像的特征信息并将之与模板图像的特征信息相比，当图像的特征信息与模板信息相符时系统继续对下一陶瓷砖的图像信息进行识别，当图像的特征信息与模板信息不相符时系统将该陶瓷砖的图像数据保存下来。

在工控机模块中，通信模块与机器人模块、摄像头模块及PLC模块进行通信，包括进行交换数据及发布控制命令，数据处理模块对机器视觉软件所得数据进行处理校验，并得到PLC模块及机器人模块所要执行的命令。

在PLC模块中，人机交互模块与触摸屏进行通信，触摸屏实时显示系统运行数据，传送带模块包括机械装置和异步电机，机械装置固定待测陶瓷砖在传送带上运动，异步电机在工控机模块的命令下，用于实现传送带的启停与调速。

在机器人模块中，机器人与夹具得到执行命令后，在传送带停止时，抓取存在表面缺陷的陶瓷砖到指定位置，完成后继续等待命令。

陶瓷砖表面缺陷智能检测系统的连接结构为：工业摄像头经USB接口连接工控机模块，控机模块通过以太网TCP/IP连接机器人、经RS232接口连接PLC模块，机器人与PLC模块间经专用I/O和用户I/O连接，机器人通过用户I/O连接夹具，PLC模块经过RS232接口连接触摸屏。

陶瓷砖表面缺陷智能检测系统的通信架构为：通信模块通过以太网TCP/IP与视觉软件通信，通信模块通过串口连接与PLC模块通信，通信模块通过以太网TCP/IP与机器人通信，机器人通过I/O连接与PLC模块通信。

瓷砖的色彩、纹理、图画越来越多，其外表成色越来越复杂，而传统依托人工依据色差的程度对瓷砖进行检查，通常会受到多种要素搅扰，发生错判误判以及分色不准。而随着视觉检测技术的成熟，配合机器人，人工智能等技术，必定为陶瓷厂自动化程度的提高提供巨大的帮助。