CN107833202A - 一种涂布浸渍辊在供料盘浸没深度的机器视觉检测方法 - Google Patents

一种涂布浸渍辊在供料盘浸没深度的机器视觉检测方法 Download PDF

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冉燮
武占福
黄学佳
薛艳芬
王克岩
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Abstract

本发明实施例公开了一种涂布浸渍辊在供料盘浸没深度的机器视觉检测方法，包括以下步骤：S1：采集供料盘中没有涂布液时的浸渍辊侧面图片；S2：获取所述浸渍辊的外轮廓；S3：采集供料盘中填充涂布液时的所述浸渍辊侧面图片；S4：选择涂布方向相对的一侧液面交界为感兴趣区域；S5：获所述液面的轮廓；S6：计算所述浸渍辊的外轮廓的圆心至所述液面的轮廓的距离，获得所述浸渍辊浸没深度。通过在线对涂布浸渍辊在供料盘浸没深度进行机器视觉检测，以便准确控制涂布层的厚度，达到更好的涂布质量。

Description

一种涂布浸渍辊在供料盘浸没深度的机器视觉检测方法
技术领域
本发明涉及涂布复合技术领域与机器视觉领域，尤其涉及一种涂布浸渍辊在供料盘浸没深度的机器视觉检测方法。
背景技术
辊式涂布是一种将无溶剂涂布涂液覆于基材表面的技术，是无溶剂复合的关键步骤，无溶剂复合因在整个复合过程中不使用挥发性有机溶剂而得名，是一项国际公认的绿色复合工艺，是软包装复合薄膜的一种重要的加工方法。本专利以目前国内最常用的浸辊涂布机为对象，通过机器视觉的方法来检测涂布辊在供料盘中的浸没深度。
浸渍辊涂布的原理如图1所示，涂布辊逆时针方向旋转从供料盘中将涂布液带起，以和背辊相同的方向进入狭小的辊间隙中，最终通过和背辊的相互作用将涂布液涂覆到基材上。
浸渍辊浸没在液体中的深度与最终涂在基材上的厚度呈数学关系。在先前江家武的《辊式无溶剂涂布施涂过程的建模与分析》中推到出了该关系式为：
式中H为最终涂布厚度，σ为表面张力，μ为涂布液的动力粘度，ρ为涂布液密度，g为重力加速度，u2为涂布辊的线速度，R为涂布辊的半径，hd为涂布辊浸在供料盘中的深度。
所以涂布辊在供料盘中的浸没深度，在涂布工艺中起着至关重要的作用。涂布质量好坏的表现形式为涂布层度的厚度与质量，而浸没深度直接影响最终涂层厚度，是重要的参数。目前国内还没有在线检测浸没深度的相关论文或专利。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种涂布浸渍辊在供料盘浸没深度的机器视觉检测方法。可用机器视觉的方法检测辊式涂布中浸辊在涂布液中的浸没深度。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种涂布浸渍辊在供料盘浸没深度的机器视觉检测方法，
包括以下步骤：
S1：采集供料盘中没有涂布液时的浸渍辊侧面图片；
S2：获取所述浸渍辊的外轮廓；
S3：采集供料盘中填充涂布液时的所述浸渍辊侧面图片；
S4：选择涂布方向相对的一侧液面交界为感兴趣区域；
S5：获所述液面的轮廓；
S6：计算所述浸渍辊的外轮廓的圆心至所述液面的轮廓的距离，获得所述浸渍辊浸没深度。
进一步地，步骤S1之前还包括使用张正友标定方法对相机进行标定的步骤。
更进一步地，步骤S2、步骤S5均包括使用Canny检测算子提取轮廓的方法。
更进一步地，步骤S2、步骤S5还包括将相邻的检测轮廓连接的方法。
更进一步地，步骤S2还包括对轮廓进行曲线拟合圆的方法。
更进一步地，步骤S5还包括对液面的轮廓使用最小二乘法实现直线拟合的方法。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：本发明通过在线对涂布浸渍辊在供料盘浸没深度进行机器视觉检测，以便准确控制涂布层的厚度，达到更好的涂布质量。
附图说明
图1是现有的涂布设备的结构示意图；
图2是本发明的方法的流程图；
图3是浸渍辊侧面的采集图片；
图4是浸渍辊侧面轮廓的识别示意图；
图5是本发明感兴趣区域的示意图；
图6是识别液面轮廓的识别示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
本发明实施例的一种涂布浸渍辊在供料盘浸没深度的机器视觉检测方法，通过以下步骤进行。
如图2所示。
1、首先进行相机标定，本检测采用张正友标定方法对相机进行标定，该方法模板制作容易，使用方便，成本低，鲁棒性好，准确率高。标定后校正了相机畸变，同时获得内外标定参数，通过内外参数可以把像素距离转化为物理距离。
2、当供料盘中没有涂布液时采集辊子图片，如图3所示。
3、使用Canny检测算子提取辊子外轮廓。
4、因为Canny检测算子，检测的轮廓线为很多离散曲线，所以需要把相邻的检测轮廓连接。如图4所示
首先把相对长的轮廓作为参考轮廓，拟合出俩轮廓的回归线段，另一条回归线端点投影到参考轮廓的回归线上，参考轮廓端点也投影到回归线上，两个投影之间的距离就是另轮廓的绝对距离。在合并轮廓时设置一个阈值距离，超过阈值就不能合并在一起。
5、因为轮廓的边缘并不平整，存在许多小的凸起和断点，若直接检测会导致误检。所以需要根据提取的轮廓曲线拟合圆。本发明采用最小二乘原理拟合圆。拟合的具体方法如下：
以Ri为测点半径，θi是测点位置的相角。此时，测点的直角坐标(Xi,Yi)为：
Xi＝Ricosθi；Yi＝Risinθi。拟合圆示意图假设理想圆心为(X0，Y0),圆半径为R，建立偏差值目标函数为：
从而得到：
可得出二乘估计算值为：
该圆即为辊子轮廓，同时得到拟合圆圆心坐标(XR,YR)与半径信息R。
6、在供料盘中填充涂布液，采集此时图片。
7、手动选择左侧液面清晰处为感兴趣区域。如图5所示。
8、在感兴趣区域内，同样使用Canny检测算子提取出涂布液液面的轮廓线。
9、同样因为Canny检测算子检测的轮廓线为很多离散曲线，所以需要把相邻的检测轮廓连接。连接方法与步骤4相同。
10、因为提取的轮廓线边缘并不平整，存在许多小的凸起和断点，若直接进行计算会导致误检。本发明使用最小二乘法实现直线拟合，如图6所示。
欧式距离被广泛地应用于向量间的距离度量。设两个像素的坐标分别为(X0，Y0)、(X1，Y1)，则欧式距离可定义为最小二乘直线拟合是利用离散分布，且总体呈直线轨迹的坐标点来求出直线参数。设直线带参方程为y＝ax+b，利用直线轨迹上某个区间离散点的坐标(Xi,Yi)(i-1,…,n),定义误差项S(a,b)＝∑(Yi-aX-b)2，最小二乘法原理要求S达到最小值，S最小的条件为：可得：
直接解方程可求出参数a，b：
拟合线及为近似液面线ax-y+b＝0。
11、求取辊子圆心坐标(XR,YR)到液面直线ax-y+b＝0的像素距离D。
12、最终浸辊在涂布液中的浸没像素深度为H＝R-D。
13、使用相机标定时得到的内外参数，将像素距离H转化为物理距离H＇。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (6)

1.一种涂布浸渍辊在供料盘浸没深度的机器视觉检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：采集供料盘中没有涂布液时的浸渍辊侧面图片；
S2：获取所述浸渍辊的外轮廓；
S3：采集供料盘中填充涂布液时的所述浸渍辊侧面图片；
S4：选择涂布方向相对的一侧液面交界为感兴趣区域；
S5：获所述液面的轮廓；
S6：计算所述浸渍辊的外轮廓的圆心至所述液面的轮廓的距离，获得所述浸渍辊浸没深度。
2.根据权利要求1所述的涂布浸渍辊在供料盘浸没深度的机器视觉检测方法，其特征在于，步骤S1之前还包括使用张正友标定方法对相机进行标定的步骤。
3.根据权利要求2所述的涂布浸渍辊在供料盘浸没深度的机器视觉检测方法，其特征在于，步骤S2、步骤S5均包括使用Canny检测算子提取轮廓的方法。
4.根据权利要求3所述的涂布浸渍辊在供料盘浸没深度的机器视觉检测方法，其特征在于，步骤S2、步骤S5还包括将相邻的检测轮廓连接的方法。
5.根据权利要求4所述的涂布浸渍辊在供料盘浸没深度的机器视觉检测方法，其特征在于，步骤S2还包括对轮廓进行曲线拟合圆的方法。
6.根据权利要求5所述的涂布浸渍辊在供料盘浸没深度的机器视觉检测方法，其特征在于，步骤S5还包括对液面的轮廓使用最小二乘法实现直线拟合的方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112215825A (zh) * 2020-10-19 2021-01-12 杭州百子尖科技股份有限公司 新能源电池制造中基于机器视觉的质量分析方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201271624Y (zh) * 2008-07-04 2009-07-15 华南理工大学 一种用于橡胶膏剂涂布的自动化装置
CN201807502U (zh) * 2010-09-17 2011-04-27 嵊州市新化科技有限公司 一种光伏组件背板的涂覆设备
CN102147281A (zh) * 2011-01-12 2011-08-10 湖南大学 一种基于机器视觉的液位检测装置及其方法
CN202061774U (zh) * 2011-04-22 2011-12-07 常州华威反光材料有限公司 反光膜在线测厚涂布装置
CN103302253A (zh) * 2013-07-05 2013-09-18 田志恒 液位检测方法及系统
CN104549940A (zh) * 2013-10-22 2015-04-29 株式会社村田制作所 涂液观察方法、涂布方法、涂液观察装置及涂布装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201271624Y (zh) * 2008-07-04 2009-07-15 华南理工大学 一种用于橡胶膏剂涂布的自动化装置
CN201807502U (zh) * 2010-09-17 2011-04-27 嵊州市新化科技有限公司 一种光伏组件背板的涂覆设备
CN102147281A (zh) * 2011-01-12 2011-08-10 湖南大学 一种基于机器视觉的液位检测装置及其方法
CN202061774U (zh) * 2011-04-22 2011-12-07 常州华威反光材料有限公司 反光膜在线测厚涂布装置
CN103302253A (zh) * 2013-07-05 2013-09-18 田志恒 液位检测方法及系统
CN104549940A (zh) * 2013-10-22 2015-04-29 株式会社村田制作所 涂液观察方法、涂布方法、涂液观察装置及涂布装置

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112215825A (zh) * 2020-10-19 2021-01-12 杭州百子尖科技股份有限公司 新能源电池制造中基于机器视觉的质量分析方法及系统

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