基于機(jī)器視覺(jué)的翻板式金屬檢測(cè)機(jī)輔助定位系統(tǒng)
發(fā)布日期:2025/12/10
翻板式金屬檢測(cè)機(jī)是食品、醫(yī)藥、化工等行業(yè)剔除金屬雜質(zhì)的核心設(shè)備,其工作流程為:物料通過(guò)金屬檢測(cè)探頭時(shí),若檢出金屬雜質(zhì),翻板機(jī)構(gòu)觸發(fā)翻轉(zhuǎn)動(dòng)作,將含雜物料剔除至廢料區(qū)。傳統(tǒng)設(shè)備依賴固定延時(shí)觸發(fā)或簡(jiǎn)單光電傳感定位,易因物料流速波動(dòng)、姿態(tài)變化導(dǎo)致剔除精度低、誤剔率高?;跈C(jī)器視覺(jué)的輔助定位系統(tǒng),通過(guò)實(shí)時(shí)采集物料圖像、分析位置與形態(tài)信息,實(shí)現(xiàn)翻板動(dòng)作的精準(zhǔn)觸發(fā),大幅提升金屬雜質(zhì)剔除效率與可靠性,系統(tǒng)設(shè)計(jì)與功能實(shí)現(xiàn)如下:
一、 系統(tǒng)整體架構(gòu)與工作原理
該輔助定位系統(tǒng)以機(jī)器視覺(jué)感知層、數(shù)據(jù)處理層、執(zhí)行控制層為核心,與翻板式金屬檢測(cè)機(jī)的原有金屬檢測(cè)模塊聯(lián)動(dòng),形成“檢測(cè)-定位-剔除”的閉環(huán)控制流程。
1. 系統(tǒng)架構(gòu)組成
視覺(jué)感知層:由高速工業(yè)相機(jī)、線性光源/環(huán)形光源、鏡頭及圖像采集卡組成,安裝于金屬檢測(cè)探頭與翻板機(jī)構(gòu)之間的物料輸送通道上方,負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集物料的高清圖像;光源采用漫反射設(shè)計(jì),避免物料表面反光或陰影干擾,確保圖像中物料輪廓、位置信息清晰。
數(shù)據(jù)處理層:搭載工業(yè)控制計(jì)算機(jī)(IPC),內(nèi)置圖像處理算法與定位邏輯模塊,完成圖像預(yù)處理、物料特征提取、位置坐標(biāo)計(jì)算及觸發(fā)信號(hào)生成,是系統(tǒng)的核心決策單元。
執(zhí)行控制層:由PLC控制器、伺服驅(qū)動(dòng)器及翻板機(jī)構(gòu)組成,接收數(shù)據(jù)處理層的精準(zhǔn)觸發(fā)信號(hào),控制翻板的翻轉(zhuǎn)時(shí)機(jī)與角度,實(shí)現(xiàn)含雜物料的定向剔除。
聯(lián)動(dòng)模塊:金屬檢測(cè)探頭檢出金屬雜質(zhì)時(shí),向視覺(jué)系統(tǒng)發(fā)送同步觸發(fā)信號(hào),啟動(dòng)圖像采集流程,確保視覺(jué)定位與金屬檢測(cè)的時(shí)序一致性。
2. 核心工作原理
當(dāng)物料通過(guò)金屬檢測(cè)探頭時(shí),若探頭識(shí)別到金屬雜質(zhì),立即向視覺(jué)系統(tǒng)發(fā)送觸發(fā)信號(hào);高速相機(jī)在預(yù)設(shè)曝光時(shí)間內(nèi)采集物料圖像并傳輸至IPC;IPC通過(guò)圖像處理算法提取物料的幾何中心坐標(biāo)、邊緣輪廓及運(yùn)動(dòng)速度;結(jié)合翻板機(jī)構(gòu)的物理位置參數(shù),計(jì)算出物料到達(dá)翻板剔除區(qū)的精準(zhǔn)時(shí)間窗口;當(dāng)物料進(jìn)入該時(shí)間窗口時(shí),IPC向PLC發(fā)送剔除指令,PLC控制伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)翻板快速翻轉(zhuǎn),將含雜物料精準(zhǔn)導(dǎo)入廢料區(qū);剔除完成后,翻板復(fù)位,等待下一次觸發(fā)。
相較于傳統(tǒng)的固定延時(shí)觸發(fā),該系統(tǒng)可根據(jù)物料實(shí)時(shí)位置與速度動(dòng)態(tài)調(diào)整觸發(fā)時(shí)機(jī),徹底解決因物料流速變化導(dǎo)致的“漏剔”或“誤剔”問(wèn)題。
二、 關(guān)鍵技術(shù)模塊與算法設(shè)計(jì)
1. 圖像預(yù)處理與物料特征提取
物料在輸送帶上可能存在姿態(tài)傾斜、表面污漬、背景干擾等問(wèn)題,需通過(guò)預(yù)處理算法提升圖像質(zhì)量,為定位提供可靠數(shù)據(jù):
圖像降噪:采用中值濾波與高斯濾波結(jié)合的方式,去除圖像中的椒鹽噪聲與環(huán)境噪聲,保留物料邊緣細(xì)節(jié);
背景分割:基于自適應(yīng)閾值分割算法或深度學(xué)習(xí)語(yǔ)義分割模型(如U-Net),將物料從輸送帶背景中精準(zhǔn)分離,即使輸送帶存在花紋或色差,也能實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定分割;
特征提?。和ㄟ^(guò)輪廓檢測(cè)算法(如Canny邊緣檢測(cè)、霍夫變換)提取物料的幾何特征,包括物料的中心坐標(biāo)(x,y)、長(zhǎng)度L、寬度W及運(yùn)動(dòng)方向角θ,為位置定位與速度計(jì)算提供基礎(chǔ)參數(shù)。
2. 動(dòng)態(tài)位置定位與觸發(fā)時(shí)機(jī)計(jì)算
物料在輸送帶上的運(yùn)動(dòng)速度存在波動(dòng),靜態(tài)延時(shí)觸發(fā)無(wú)法適配,系統(tǒng)通過(guò)動(dòng)態(tài)跟蹤與時(shí)序預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位:
運(yùn)動(dòng)速度測(cè)算:采用幀間差分法,通過(guò)連續(xù)兩幀圖像中物料中心坐標(biāo)的變化量△x與幀間隔時(shí)間△t,計(jì)算物料的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)速度v=△x/△t;對(duì)于高速輸送帶,可采用多相機(jī)交叉標(biāo)定的方式提升速度測(cè)算精度。
觸發(fā)時(shí)機(jī)計(jì)算:預(yù)先標(biāo)定翻板機(jī)構(gòu)的剔除有效區(qū)域坐標(biāo)(x0,y0),結(jié)合物料實(shí)時(shí)位置(x,y)與速度v,通過(guò)公式t=(x0-x)/v計(jì)算物料到達(dá)剔除區(qū)的時(shí)間t;同時(shí),根據(jù)物料長(zhǎng)度L調(diào)整翻板的翻轉(zhuǎn)持續(xù)時(shí)間,確保長(zhǎng)物料完全進(jìn)入廢料區(qū)后再?gòu)?fù)位。
補(bǔ)償修正:引入PID反饋調(diào)節(jié),根據(jù)歷史剔除數(shù)據(jù)(如漏剔率、誤剔率)動(dòng)態(tài)修正定位參數(shù),抵消輸送帶打滑、機(jī)械磨損等因素帶來(lái)的誤差,長(zhǎng)期維持定位精度。
3. 與金屬檢測(cè)模塊的聯(lián)動(dòng)控制
系統(tǒng)的核心優(yōu)勢(shì)在于與金屬檢測(cè)機(jī)的協(xié)同工作,避免定位與檢測(cè)脫節(jié):
時(shí)序同步:金屬檢測(cè)探頭檢出金屬雜質(zhì)時(shí),同步記錄物料的初始位置與檢測(cè)時(shí)間,視覺(jué)系統(tǒng)以此為起點(diǎn)啟動(dòng)跟蹤,確保定位的時(shí)間基準(zhǔn)一致;
區(qū)域匹配:視覺(jué)系統(tǒng)可識(shí)別物料上金屬雜質(zhì)的相對(duì)位置(如頭部、中部、尾部),據(jù)此調(diào)整翻板的翻轉(zhuǎn)角度,針對(duì)雜質(zhì)位置實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)剔除,減少合格物料的浪費(fèi);
異常處理:若視覺(jué)系統(tǒng)未檢測(cè)到物料(如物料掉落),或金屬檢測(cè)信號(hào)為誤觸發(fā),系統(tǒng)自動(dòng)屏蔽剔除指令,避免翻板空翻導(dǎo)致的機(jī)械損耗與物料誤剔。
三、 系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)與應(yīng)用效能
相較于傳統(tǒng)翻板式金屬檢測(cè)機(jī),基于機(jī)器視覺(jué)的輔助定位系統(tǒng)具有顯著優(yōu)勢(shì),可大幅提升設(shè)備的實(shí)用價(jià)值:
1. 剔除精度提升:定位誤差可控制在±0.5mm以內(nèi),漏剔率降低至0.1%以下,誤剔率從傳統(tǒng)的5%~8%降至1%以下,尤其適用于小粒徑、高價(jià)值物料(如藥品顆粒、食品添加劑)的金屬剔除。
2. 適配復(fù)雜工況:可兼容不同形狀、尺寸、顏色的物料,不受輸送帶速度波動(dòng)(0.5~5m/s可調(diào))、物料姿態(tài)變化的影響,適配食品、醫(yī)藥等行業(yè)的多樣化生產(chǎn)需求。
3. 智能化與可追溯性:系統(tǒng)可記錄每一次剔除事件的圖像、時(shí)間、物料信息,生成生產(chǎn)報(bào)表;支持與工廠MES系統(tǒng)對(duì)接,實(shí)現(xiàn)金屬雜質(zhì)剔除的全流程數(shù)據(jù)追溯,滿足食品安全與醫(yī)藥合規(guī)要求。
4. 降低運(yùn)維成本:減少因誤剔導(dǎo)致的物料浪費(fèi),降低翻板機(jī)構(gòu)的無(wú)效動(dòng)作頻率,延長(zhǎng)設(shè)備使用壽命;同時(shí),系統(tǒng)具備自診斷功能,可實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)相機(jī)、光源的工作狀態(tài),及時(shí)預(yù)警故障。
四、 系統(tǒng)部署與調(diào)試要點(diǎn)
1. 硬件安裝:相機(jī)與光源需安裝在輸送帶的無(wú)振動(dòng)區(qū)域,確保與輸送帶的垂直距離穩(wěn)定;鏡頭焦距需根據(jù)物料尺寸調(diào)整,保證物料在圖像中占比適中(30%~60%)。
2. 參數(shù)標(biāo)定:初次使用前需進(jìn)行手眼標(biāo)定,建立圖像像素坐標(biāo)與物理坐標(biāo)的映射關(guān)系;同時(shí)標(biāo)定翻板機(jī)構(gòu)的觸發(fā)閾值、翻轉(zhuǎn)角度等參數(shù),適配不同物料的剔除需求。
3. 算法優(yōu)化:針對(duì)不同物料特性,調(diào)整圖像分割閾值、輪廓檢測(cè)參數(shù);對(duì)于反光物料,可更換偏振光源或調(diào)整相機(jī)角度,避免高光干擾。
基于機(jī)器視覺(jué)的翻板式金屬檢測(cè)機(jī)輔助定位系統(tǒng),通過(guò)“視覺(jué)感知-動(dòng)態(tài)定位-精準(zhǔn)觸發(fā)”的技術(shù)路徑,解決了傳統(tǒng)設(shè)備剔除精度低、適應(yīng)性差的痛點(diǎn),為高要求的物料金屬剔除提供了智能化解決方案。未來(lái),結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法的目標(biāo)檢測(cè)模型,可進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)金屬雜質(zhì)的類型識(shí)別與定位,推動(dòng)翻板式金屬檢測(cè)機(jī)向“檢測(cè)-識(shí)別-定位-剔除”一體化的智能設(shè)備升級(jí)。
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