CN107886499A - 一种物体表面检测照明系统及照明方法 - Google Patents

一种物体表面检测照明系统及照明方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开的一种物体表面检测照明系统，包括计算机，计算机分别连接工业相机和驱动器，驱动器连接照明装置，照明装置和工业相机下方有待测物体，照明装置包括多个不同半径的环形LED阵列，多个环形LED阵列按照不同高度差组合装配；解决了现有照明系统对复杂曲面照明不均匀的问题；本发明的照明系统能够根据待测物体的不同自适应改变LED发光强度，从而达到均匀的照明；本发明的照明方法采用模拟退火的GMV‑模糊PID的控制算法，减少了计算时间，既利用PID控制的优点，又利用广义最小方差自校正方法与模糊控制器的特点提高其鲁棒性，而且通过有效地减少模糊规则，增强了控制的实时性。

Description

一种物体表面检测照明系统及照明方法
技术领域
本发明属于光电检测技术领域，具体涉及一种物体表面检测照明系统，本发明还涉及使用该照明系统进行照明的方法。
背景技术
目前用于缺陷检测装置上的照明系统大多都是一些比较传统的设计，例如单环形或多环形的平面LED阵列的照明设计，以及菱形和蜂窝形平面LED阵列，虽然都能够通过调节特定参数获得在平面上的较为均匀的照明，但针对一些复杂的反射面则得不到较为理想均匀性的照明，而且每个照明装置仅仅针对特定的反射平面，如果改变待测表面，则得不到要求的照明效果，适应性较差；一些动态调节的照明系统，仅仅是针对全局的照明的总体照度的调节，例如，有一些发明就是通过调节整体的光照角度和光照强度等参数来获得要求的照明，这就解决传统式照明普适性差的问题，但仅仅只能从整体上改变整体照明参数，并不能改变照明区域内局部的照明参数，也无法消除由于局部造成的照度过高或过低；也有一些照明系统是针对特定工件检测来设计的，例如针对钢球的穹顶式照明，针对轧钢的漫射光和直射光的组合式照明，针对于特定工件往往能够达到很好的照明效果，但对于检测工件有很大的局限性，并不适用于其他检测对象。
模拟退火算法是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。不同于一般的全局优化算法，模拟退火算法是通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，从而可有效避免陷入局部极小并最终趋于全局最优的串行结构的优化算法。
广义最小方差(GMV)控制原理，是为了克服在非最小相位系统中使用最小方差控制时,自校正调节系统可能出现不稳定以及过大控制量的问题而提出的，可以根据GMV原理，推导出PID中参数KP、KI、Kd关于一个未知参数k的表达式。而模糊PID控制，是根据系统的输入，即偏差e和偏差变化率ec，输入量经模糊化和模糊推理之后得出模糊控制器的输出值，PID控制则根据模糊控制的输出值对自身参数进行调节，以达到较为理想的控制效果。
发明内容
本发明的目的在于提供一种物体表面检测照明系统，能够对复杂曲面均匀照明。
本发明的另一个目的在于提供一种照明方法。
本发明所采用的技术方案是，一种物体表面检测照明系统，包括计算机，计算机分别连接工业相机和驱动器，驱动器连接照明装置，照明装置包括多个相同圆心、不同半径的环形LED阵列，多个环形LED阵列按照不同高度差组合装配。
本发明的特征还在于：
驱动器连接每个环形LED阵列。
本发明的另一技术方案为，一种照明方法，其特征在于，该方法使用了如权利要求1所述的一种物体表面检测照明系统，具体按照以下步骤实施：
步骤1、通过计算机设置LED初始发光强度的初始值、待测物体表面照度期望初始值，并预先设置图像分区参数、待测物体的三维尺寸信息、待测物体表面材料的菲涅尔系数以及匹配LED的阈值w；
步骤2、针对步骤1中预先设置待测物体的三维尺寸信息、待测物体表面材料的菲涅尔系数以及匹配LED的阈值w，选出该分区的匹配LED；
步骤3、打开照明装置，使照明装置在被测物体上方水平放置，同时采用工业相机对被测物件进行图像采集，并将采集到的图像信息传输至计算机；
步骤4、按照步骤1中预先设置好的分区参数，将步骤3中采集的图像分割成为不同的矩形子区域，并计算每个矩形子区域的平均照度；
步骤5、根据步骤2中参数选出步骤4中每个矩形子区域的匹配LED，将步骤4所有存在相同匹配LED的矩形子区域合并，并将合并后的区域称为合并区域；
步骤6、对于步骤5所得各合并区域采用模拟退火算法，算出合并区域内每个LED发光强度期望值；
步骤7、将步骤6计算出的每个LED发光强度期望值作为GMV-模糊PID自适应系统的期望值，根据GMV原理和系统的数学模型计算PID的参数，将PID的参数输入PID控制器能够输出LED控制信号；
步骤8、将步骤7中的LED控制信号输入到驱动器中，从而改变LED的发光强度；
步骤9、将经过步骤8调整后待测物体表面的实际照度与步骤1中设置的照度期望值进行比较；
若没有达到步骤1中设置的照度期望值的合理范围，返回步骤4；
若在预设的合理范围内，则结束。
步骤1预先设置图像分区参数具体方法为：预先将图像划分成不同的矩形区域。
具体计算方法如下：
步骤2.1、选取照明装置最大LED环的圆心为零点，以最小LED环圆心到最大LED环圆心的方向为z轴的负方向，建立直角坐标系；
步骤2.2、选取分割后的矩形子区域中心坐标(x,y,z)，则此区域任意LED产生的照度如下：
式中，a表示环形LED层数，b(i)表示第i层的LED个数，ri表示每环的半径，zi表示第i层LED的z轴的坐标，Imax为LED光轴方向最大发光强度，E(x,y,z)是照明装置中所有LED在以(x,y,z)为中心坐标的矩形子区域的所产生的理论照度值，Eik(x,y,z)是第i层中第k个LED在以(x,y,z)为中心坐标的矩形子区域所产生的理论照度值；
当Eik(x,y,z)/E(x,y,z)>w时，则认为第i层中第k个LED为该矩形子区域的匹配LED。
步骤7所述PID的参数的具体计算方法为：
步骤7.1、每个LED发光强度期望值与实际发光强度的偏差为e；
步骤7.2、偏差e除以最小允许误差h以及偏差变化量ec除以最小允许误差变化量p后的结果取对数，并将其模糊化为两个新的模糊输入变量E与EC，即:
步骤7.3、利用E及EC根据模糊规则在线估计k的值；
步骤7.4、根据GMV原理和系统的数学模型得出PID的参数的表达式：
kp＝-k(e1+2e2) (5)；
式(5)、式(6)、式(7)中，e0、e1和e2的值根据最小二乘法在线估计。
本发明的有益效果是：
(1)本发明一种物体表面检测照明系统能够根据待测物体的不同自适应改变LED发光强度，从而达到均匀的照明；
(2)本发明一种物体表面检测照明系统采用模拟退火的GMV-模糊PID的控制算法，分区并行处理信息，减少了计算时间，既利用PID控制的优点，又利用广义最小方差自校正方法与模糊控制器的特点提高其鲁棒性，而且通过有效地减少模糊规则，增强了控制的实时性；
(3)本发明一种物体表面检测照明系统整体结构简单，装置造价低、装配使用简便，经济和社会效益显著。
附图说明
图1是本发明一种物体表面检测照明系统的结构示意图；
图2是本发明一种物体表面检测照明系统的照明装置的结构示意图；
图3是本发明一种物体表面检测照明系统的照明装置的结构示意图；
图4是本发明一种物体表面检测照明系统某一矩形子区域有两个匹配LED时的控制原理图；
图5是本发明一种物体表面检测照明系统中GMV-模糊PID控制的原理图。
图中，1.计算机，2.工业相机，3.驱动器，4.照明装置。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明一种物体表面检测照明系统，如图1所示，包括计算机1，计算机1分别连接工业相机2和驱动器3，驱动器3连接照明装置4，照明装置4和工业相机2下方有待测物体，如图2及图3所示，照明装置4包括多个相同圆心、不同半径的环形LED阵列，多个环形LED阵列按照不同高度差组合装配。
驱动器3连接每个环形LED阵列。
一种照明方法，其特征在于，该方法使用了如权利要求1所述的一种物体表面检测照明系统，具体按照以下步骤实施：
步骤1、通过计算机1设置LED初始发光强度的初始值、待测物体表面照度期望初始值，并预先设置图像分区参数、待测物体的三维尺寸信息、待测物体表面材料的菲涅尔系数以及匹配LED的阈值w；
匹配LED的阈值w取值0-0.2。
步骤2、针对步骤1中预先设置图像分区参数，选出该分区的匹配LED；
选出该分区的匹配LED具体方法如下：
步骤2.1、选取照明装置4最大LED环的圆心为零点，以最小LED环圆心到最大LED环圆心的方向为z轴的负方向，建立直角坐标系；
步骤2.2、选取分割后的矩形子区域中心坐标(x,y,z)，则此区域任意LED产生的照度如下：
式(1)、式(2)中，a表示环形LED层数，b(i)表示第i层的LED个数，ri表示每环的半径，zi表示第i层LED的z轴的坐标，Imax为LED光轴方向最大发光强度，E(x,y,z)是照明装置4中所有LED在以(x,y,z)为中心坐标的矩形子区域的所产生的理论照度值，Eik(x,y,z)是第i层中第k个LED在以(x,y,z)为中心坐标的矩形子区域所产生的理论照度值；
当Eik(x,y,z)/E(x,y,z)>w时，则认为第i层中第k个LED为该矩形子区域的匹配LED。
步骤3、打开照明装置4，使照明装置4在被测工件上方水平放置，同时采用工业相机2对被测工件进行图像采集，并将采集到的图像信息传输至计算机1；
步骤4、按照步骤1中预先设置好的分区参数，将步骤3中采集的图像分割成为不同的矩形子区域，并计算每个矩形子区域的平均照度；
步骤5、根据步骤2中计算的每个矩形子区域中的匹配LED，将步骤4所有存在相同匹配LED的矩形子区域合并，并将合并后的区域称为合并区域；
步骤6、对于步骤5所得各合并区域采用模拟退火算法，算出合并区域内每个LED发光强度期望值；
步骤7、将步骤6计算出的每个LED发光强度期望值作为GMV-模糊PID自适应系统的期望值，如图4及图5所示，根据GMV原理和系统的数学模型计算PID的参数，将PID的参数输入PID控制器能够输出LED控制信号；
GMV-模糊PID控制的基本原理是：首先利用广义最小方差原理推导出PID自校正控制器各参数KP、KI、Kd的表达式；然后，以偏差e和偏差变化量ec为输入建立模糊规则,对PID控制器中的未知变量k进行求解；最后在k确定的条件下,通过KP、KI、Kd的表达式分别计算PID控制器的3个控制参数。而且在模糊控制中，为了避免偏差e和偏差过小，分别对偏差e除以最小允许偏差差以及偏差变化量ec除以最小允许偏差变化量后的结果取对数,并将其模糊化为两个新的模糊输入变量E与EC，每个输入的模糊集包含3个元素,为{A,B,C},即{大,中,小}。模糊规则如下表1：
表1模糊规则
具体计算方法为：
步骤7.1、每个LED发光强度期望值与实际发光强度的偏差为e；
步骤7.2、偏差e除以最小允许误差h以及偏差变化量ec除以最小允许误差变化量p后的结果取对数，并将其模糊化为两个新的模糊输入变量E与EC，即:
步骤7.3、利用E及EC根据模糊规则在线估计k的值；
步骤7.4、根据GMV原理和系统的数学模型得出PID的参数的表达式：
kp＝-k(e1+2e2) (5)；
式(5)、式(6)、式(7)中，e0、e1和e2的值根据最小二乘法在线估计。
步骤8、将步骤7中的LED控制信号输入到驱动器3中，从而改变LED的发光强度；
步骤9、将经过步骤8调整后待测物体表面的实际照度与步骤1中设置的照度期望值进行比较；
若没有达到步骤1中设置的照度期望值的合理范围，返回步骤4；
若在预设的合理范围内，则结束。
通过上述方式，本发明基于模拟退火GMV-模糊PID表面检测照明系统能够根据待测物体的不同自适应改变LED发光强度，从而达到均匀的照明；采用模拟退火的GMV-模糊PID的控制算法，分区并行处理信息，减少了计算时间，既利用PID控制的优点，又利用广义最小方差自校正方法与模糊控制器的特点提高其鲁棒性，而且通过有效地减少模糊规则，增强了控制的实时性；还具有整体结构简单、装置造价低、装配使用简便、经济和社会效益显著的优点。

Claims (6)

1.一种物体表面检测照明系统，其特征在于，包括计算机(1)，所述计算机(1)分别连接工业相机(2)和驱动器(3)，所述驱动器(3)连接照明装置(4)，所述照明装置(4)包括多个相同圆心、不同半径的环形LED阵列，多个所述环形LED阵列按照不同高度差组合装配。
2.如权利要求1所述一种物体表面检测照明系统，其特征在于，所述驱动器(3)连接每个环形LED阵列。
3.一种照明方法，其特征在于，该方法使用了如权利要求1所述的一种物体表面检测照明系统，具体按照以下步骤实施：
步骤1、将待测物体放置于照明装置(4)和工业相机(2)的下方，随后通过计算机(1)设置LED初始发光强度的初始值、待测物体表面照度期望初始值，并预先设置图像分区参数、三维尺寸信息、待测物体表面材料的菲涅尔系数以及匹配LED的阈值w；
步骤2、通过步骤1中预先设置待测物体的三维尺寸信息、待测物体表面材料的菲涅尔系数以及匹配LED的阈值w，选出该分区的匹配LED；
步骤3、打开照明装置(4)，使照明装置(4)在被测物体上方水平放置，同时采用工业相机(2)对被测物件进行图像采集，并将采集到的图像信息传输至计算机(1)；
步骤4、按照步骤1中预先设置好的分区参数，将步骤3中采集的图像分割成为不同的矩形子区域，并计算每个矩形子区域的平均照度；
步骤5、根据步骤2中参数选出步骤4中每个矩形子区域的匹配LED，将步骤4所有存在相同匹配LED的矩形子区域合并，并将合并后的区域称为合并区域；
步骤6、对于步骤5所得各合并区域采用模拟退火算法，算出合并区域内每个LED发光强度期望值；
步骤7、将步骤6计算出的每个LED发光强度期望值作为GMV-模糊PID自适应系统的期望值，根据GMV原理和系统的数学模型计算PID的参数，将PID的参数输入PID控制器能够输出LED控制信号；
步骤8、将步骤7中的LED控制信号输入到驱动器(3)中，从而改变LED的发光强度；
步骤9、将经过步骤8调整后待测物体表面的实际照度与步骤1中设置的照度期望值进行比较；
若没有达到步骤1中设置的照度期望值的合理范围，返回步骤4；
若在预设的合理范围内，则结束。
4.如权利要求3所述照明方法，其特征在于，步骤1所述预先设置图像分区参数具体指预先将图像划分成不同的矩形区域。
5.如权利要求3所述照明方法，其特征在于，步骤2的具体计算方法如下：
步骤2.1、选取照明装置(4)最大LED环的圆心为零点，以最小LED环圆心到最大LED环圆心的方向为z轴的负方向，建立直角坐标系；
步骤2.2、选取分割后的矩形子区域中心坐标(x,y,z)，则此区域任意LED产生的照度如下：
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式(1)、式(2)中，a表示环形LED层数，b(i)表示第i层的LED个数，ri表示每环的半径，zi表示第i层LED的z轴的坐标，Imax为LED光轴方向最大发光强度，E(x,y,z)是照明装置(4)中所有LED在以(x,y,z)为中心坐标的矩形子区域的所产生的理论照度值，Eik(x,y,z)是第i层中第k个LED在以(x,y,z)为中心坐标的矩形子区域所产生的理论照度值；
当Eik(x,y,z)/E(x,y,z)>w时，则认为第i层中第k个LED为该矩形子区域的匹配LED。
6.如权利要求3所述照明方法，其特征在于，步骤7所述PID的参数的具体计算方法为：
步骤7.1、每个LED发光强度期望值与实际发光强度的偏差为e；
步骤7.2、偏差e除以最小允许误差h以及偏差变化量ec除以最小允许误差变化量p后的结果取对数，并将其模糊化为两个新的模糊输入变量E与EC，即：
步骤7.3、利用E及EC根据模糊规则在线估计k的值；
步骤7.4、根据GMV原理和系统的数学模型得出PID的参数的表达式：
kp＝-k(e1+2e2) (5)；
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式(5)、式(6)、式(7)中，e0、e1和e2的值根据最小二乘法在线估计。
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