CN111804619A - 一种基于计算机视觉的分选系统及分选方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于计算机视觉的分选系统及分选方法，包括机架，机架上安装有传送带及两件位于传送带上方且水平设置的第一导轨，第一导轨上滑动连接有由第一驱动装置驱动的滑动台，滑动台上安装有摄像头及由第二驱动装置驱动升降的升降台，升降台内安装有两件收卷杆，两件收卷杆之间设有纤维织物，纤维织物与收卷杆之间连接有卷簧，升降台内还安装有若干水平设置的第二导轨，第二导轨上滑动连接有由第三驱动装置驱动的滑块，滑块转动连接有能够位于纤维织物内侧的支撑杆。第三驱动装置驱动滑块运动，使每件支撑杆均位于分选线正上方；第二驱动装置驱动升降台下降，然后第一驱动装置驱动滑动台，将需要数量的工件扫下传送带，提高分选效率。

Description

一种基于计算机视觉的分选系统及分选方法

技术领域

本发明涉及分选设备技术领域，具体地说，是涉及一种基于计算机视觉的分选系统及分选方法。

背景技术

在许多的行业中需要对工件进行分选，以选取合适数量的工件进行包装或进行下一工序。现有技术中的分选装置，包括机架，所述机架上安装有能够输送工件的传送带，操作人员位于传送带左右两侧的工位上。使用时，启动传送带，所述传送带输送工件，操作人员通过目视人工计算工件的数量，并手工将其取下。

上述操作过程人工参与过多且操作人员劳动强度大，自动化程度低，导致分选效率低且分选效果不好。目前计算机技术、视觉传感摄像技术飞速发展，尤其是计算机视觉技术已发展的比较成熟。基于上述问题并借助计算机视觉技术，本案申请人结合生产实际，研发出一套分选系统和分选方法。

发明内容

本发明的目的在于克服上述传统技术的不足之处，提供一种基于计算机视觉的分选系统及分选方法，提高分选效率。

本发明的目的是通过以下技术措施来达到的：一种基于计算机视觉的分选系统，包括机架，所述机架上安装有能够输送工件的传送带及两件位于传送带上方且水平设置的第一导轨，所述第一导轨上滑动连接有由第一驱动装置驱动的滑动台，所述滑动台上安装有摄像头及由第二驱动装置驱动升降的升降台，所述升降台内安装有两件收卷杆，两件收卷杆之间设有截面呈U字形的纤维织物，所述纤维织物与收卷杆之间连接有卷簧，所述升降台内还安装有若干水平设置的第二导轨，所述第二导轨上滑动连接有由第三驱动装置驱动的滑块，所述滑块下端转动连接有能够位于纤维织物内侧的支撑杆。由于采用了上述技术方案，第三驱动装置驱动滑块运动，使每件支撑杆均位于分选线正上方；第二驱动装置驱动升降台下降，然后第一驱动装置驱动滑动台，将需要数量的工件扫下传送带。

所述支撑杆包括与滑块转动连接有转动部，所述转动部下部转动连接有两件下转杆，所述纤维织物内侧底部连接有能够位于两件下转杆之间的金属片。使用时，金属片在两件下转杆之间运动，起到支撑纤维织物的作用，当纤维织物发生偏斜时，转动部随之转动，保证金属片运动顺畅。

所述转动部下部固定连接有两件固定轴，所述固定轴上转动连接有上转杆，所述转动部下部转动连接有位于上转杆前方的前转杆及位于上转杆后方的后转杆，所述纤维织物的一侧边缘位于一件上转杆与前转杆之间，所述纤维织物的另一侧边缘位于另一件上转杆与后转杆之间，两件固定轴的下端固定连接有连接块，两件下转杆安装在连接块上。使用时，一件上转杆与前转杆夹住纤维织物前上侧边缘，另一件上转杆与后转杆夹住纤维织物后上侧边缘，避免纤维织物端部滑落，造成纤维织物变形。

所述纤维织物的每侧边缘开设有若干定位槽，所述上转杆侧面连接有若干与定位槽相对应的中间定位凸起，所述前转杆侧面连接有若干与中间定位凸起相对应的前定位凸起，所述后转杆侧面连接有若干与中间定位凸起相对应的后定位凸起。使用时，一件上转杆上的中间定位凸起与前定位凸起位于纤维织物前上侧边缘的定位槽中，另一件上转杆上的中间定位凸起与后定位凸起位于纤维织物后上侧边缘的定位槽中，避免纤维织物端部滑落，造成纤维织物变形。

所述升降台下部连接有底板，所述底板上开设有容纤维织物及收卷杆穿过的开口。使用时，减少杂物灰尘等进入升降台。

所述第一驱动装置包括安装在机架上的第一电动机，所述第一电动机的输出端连接有主动链轴，所述机架上转动连接有被动链轴，所述主动链轴与被动链轴之间缠绕有链条，所述滑动台上部与链条固定连接，所述滑动台下部开设有用于容链条通过的链条避让槽。使用时，启动第一电动机，第一电动机驱动主动链轴转动，主动链轴带动链条转动，拉动滑动台沿第一导轨运动。

所述第二驱动装置包括安装在滑动台上部的气缸，所述滑动台上开设有顶杆过孔，所述气缸的顶杆穿过顶杆过孔后与升降台上部连接，所述升降台上部连接有若干导柱，所述滑动台上开设有与导柱相配合的导柱孔。使用时，启动气缸，当顶杆伸出时，升降台下降，当顶杆缩回时，升降台上升。

所述第三驱动装置包括第二电动机，所述第二电动机的输出端连接有与滑块螺纹连接的螺杆，所述螺杆远离第二电动机的一端与升降台内壁转动连接。使用时，启动第二电动机，第二电动机驱动螺杆转动，进而驱动滑块运动。

每件滑块所对应的第二导轨的数量为两件，其中一件第二导轨位于螺杆上方，另一件第二导轨位于螺杆下方。使用时，滑块运行平稳。

一种基于计算机视觉的分选方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、摄像头对传送带上的工件进行图像采集；

S2、对图像进行预处理，当图像为彩色图像时，将采集到的颗粒图像进行二值化处理，依据图样具体颜色信息对图像进行灰度化处理，得到二值图；

S3、对二值图前端为起点对二值图前侧的待检工件进行逐行计数，当计数值达到预设的行数时，在最后一行工件后侧划定分选线；

S4、依据分选线的形状，第三驱动装置驱动各滑块运动，使各支撑杆运动到分选线正上方且沿分选线的形状排布。

S5、第二驱动装置驱动升降台下降，然后第一驱动装置驱动滑动台，将需要数量的物料扫下传送带，落入位于传送带下方的料箱中。

在步骤S2中，得到二值图后，随机选中其中一个工件并截取该工件的二值图，与预设的标准二值图蒙版进行比较，采用像素计数的方式或者面积比对的方式进行比较，当差值超过设定阈值时，判定工件不合格，发出报警信号。

综上所述，由于采用了上述技术方案，第三驱动装置驱动滑块运动，使每件支撑杆均位于分选线正上方；第二驱动装置驱动升降台下降，然后第一驱动装置驱动滑动台，将需要数量的工件扫下传送带，提高分选效率。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步说明：

附图1是本发明一种基于计算机视觉的分选系统的结构示意图；

附图2是本发明一种基于计算机视觉的分选系统的俯视结构示意图；

附图3是图1中截面A-A的结构示意图；

附图4是图3中截面B-B的结构示意图；

附图5是图4中局部C的结构示意图；

附图6是图4中截面D-D的结构示意图；

附图7是图4中局部E的结构示意图；

附图8是本发明一种基于计算机视觉的分选系统中转动部的结构示意图；

附图9是本发明一种基于计算机视觉的分选系统中纤维织物的结构示意图；

附图10是本发明一种实施例中基于计算机视觉的分选方法的流程示意图；

附图11是本发明一种实施例中基于计算机视觉的分选系统中传送带的结构示意图；

附图12是本发明另一种实施例中基于计算机视觉的分选方法的流程示意图；

附图13是本发明另一种实施例中基于计算机视觉的分选系统中传送带的结构示意图。

图中：1-传送带；2-工件；3-第一导轨；4-主动链轴；5-第一电动机；6-被动链轴；7-摄像头；8-升降台；9-气缸；10-滑动台；11-料箱；12-链条；13-导柱；14-顶杆过孔；15-顶杆；16-导柱孔；17-链条避让槽；18-第二导轨；19-螺杆；20-滑块；21-纤维织物；22-收卷杆；23-第二电动机；24-转动部；25-上转杆；26-前转杆；27-定位槽；28-后转杆；29-后定位凸起；30-底板；31-开口；32-连接块；33-金属片；34-下转杆；35-中间定位凸起；36-固定轴；37-分选线；38-前定位凸起。

具体实施方式

实施例1：如附图1、2所示，一种基于计算机视觉的分选系统，包括机架，机架上安装有能够输送工件2且水平设置的传送带1、两件位于传送带1上方且水平设置的第一导轨3及位于传送带1输出端下方的料箱11。具体的，传送带1采用现有技术，在此不再赘述，第一导轨3的截面形状为圆形，料箱11为下端封闭的矩形箱体。

第一导轨3上滑动连接有由第一驱动装置驱动的滑动台10，滑动台10前端安装有摄像头7，摄像头7采用现有技术，在此不再赘述。具体的，滑动台10左右两侧各开设有一处容第一导轨3穿过的圆形孔。

第一驱动装置包括安装在机架上的第一电动机5，第一电动机5采用现有技术，在此不再赘述。第一电动机5的输出端连接有主动链轴4，机架上转动连接有被动链轴6，主动链轴4与被动链轴6之间缠绕有两件链条12，滑动台10上部与链条12固定连接，滑动台10下部开设有用于容链条12通过的链条避让槽17。

使用时，启动第一电动机5，第一电动机5驱动主动链轴4转动，主动链轴4带动链条12转动，拉动滑动台10沿第一导轨3运动。

滑动台10下部安装有由第二驱动装置驱动升降的升降台8，具体的，第二驱动装置包括安装在滑动台10上部的气缸9，气缸9采用现有技术，在此不再赘述。滑动台10上开设有顶杆过孔14，气缸9的顶杆15穿过顶杆过孔14后与升降台8上部连接，升降台8上部连接有四件导柱13，滑动台10上开设有与导柱13相配合的导柱孔16，选优的，升降台8的形状为矩形，四件导柱13与升降台8的四个角一一对应设置。

使用时，启动气缸9，当顶杆15伸出时，升降台8下降，当顶杆15缩回时，升降台8上升。

升降台8下部连接有底板30，底板30上开设有容纤维织物21及收卷杆22穿过的开口31。

使用时，减少杂物灰尘等进入升降台8。

如附图3、4所示，升降台8为中空结构，升降台8内部左右两侧各安装有一件收卷杆22，两件收卷杆22之间设有纤维织物21，纤维织物21两端向上弯折，截面呈U字形，选优的，纤维织物21由尼龙制成。

纤维织物21端部与收卷杆22之间连接有卷簧，卷簧用于将纤维织物21张紧。

升降台8内还安装有若干水平设置的第二导轨18，第二导轨18上滑动连接有由第三驱动装置驱动的滑块20，具体的，第三驱动装置包括第二电动机23，第二电动机23采用现有技术，在此不再赘述。第二电动机23的输出端连接有与滑块20螺纹连接的螺杆19，螺杆19远离第二电动机23的一端与升降台8内壁转动连接。

如附图5、6所示，每件滑块20所对应的第二导轨18的数量为两件，其中一件第二导轨18位于螺杆19上方，另一件第二导轨18位于螺杆19下方。使用时，滑块20运行平稳。

使用时，启动第二电动机23，第二电动机23驱动螺杆19转动，进而驱动滑块20运动。

如附图7、8及9所示，滑块20下端转动连接有能够位于纤维织物21内侧的支撑杆。

选优的，支撑杆包括与滑块20转动连接有转动部24，转动部24下部转动连接有两件下转杆34，纤维织物21内侧底部连接有能够位于两件下转杆34之间的金属片33。

使用时，金属片33在两件下转杆34之间运动，起到支撑纤维织物21的作用，当纤维织物21发生偏斜时，转动部24随之转动，保证金属片33运动顺畅。

选优的，转动部24下部固定连接有两件固定轴36，固定轴36上转动连接有上转杆25，转动部24下部转动连接有位于上转杆25前方的前转杆26及位于上转杆25后方的后转杆28，纤维织物21的一侧边缘位于一件上转杆25与前转杆26之间，纤维织物21的另一侧边缘位于另一件上转杆25与后转杆28之间，两件固定轴36的下端固定连接有连接块32，两件下转杆34安装在连接块32上。

使用时，一件上转杆25与前转杆26夹住纤维织物21前上侧边缘，另一件上转杆25与后转杆28夹住纤维织物21后上侧边缘，避免纤维织物21端部滑落，造成纤维织物21变形。

纤维织物21的每侧边缘开设有若干定位槽27，上转杆25侧面连接有若干与定位槽27相对应的中间定位凸起35，前转杆26侧面连接有若干与中间定位凸起35相对应的前定位凸起38，后转杆28侧面连接有若干与中间定位凸起35相对应的后定位凸起29。

使用时，一件上转杆25上的中间定位凸起3与前定位凸起38位于纤维织物21前上侧边缘的定位槽27中，另一件上转杆25上的中间定位凸起3与后定位凸起29位于纤维织物21后上侧边缘的定位槽27中，避免纤维织物21端部滑落，造成纤维织物21变形。

本发明在使用时，当各支撑杆运动到分选线37正上方时，支撑杆拉动纤维织物21及金属片33，使纤维织物21及金属片33弯曲，最终形状与分选线37的形状相对应，纤维织物21直接与工件2接触，避免工件2从各支撑杆之间的空隙漏过或卡在各支撑杆之间的空隙内，保证分选效果，提高支撑杆的使用寿命。

卷簧拉动纤维织物21的两端，使其一直处于张紧状态，当纤维织物21完全展开时，纤维织物21端部可以卷在收卷杆22上。

金属片33支撑纤维织物21的下端，避免工件2从纤维织物21下端与传送带上1之间的空隙漏过，保证分选效果。

实施例2：如附图10、11所示，提供了本发明另一种实施方式，一种基于计算机视觉的分选方法，包括以下步骤：

S1、摄像头7对传送带上1的工件2进行图像采集。

S2、对图像进行预处理，当图像为彩色图像时，将采集到的颗粒图像进行二值化处理，依据图样具体颜色信息对图像进行灰度化处理，得到二值图。

S3、对二值图前端为起点对二值图前侧的待检工件进行逐行计数，当计数值达到预设的行数时，在最后一行工件2后侧划定分选线37，例如，每行的工件2的数量为M件，行数为N，当M与N的乘积应当等于预设的数量，选优的，再此实施例中，每行的工件2的数量为2件。

S4、关闭传送带1，依据分选线37的形状，向第二电动机23发送动作使能信号，第二电动机23转动圈数使各滑块20滑动移动不同距离，带动支撑杆移动到特定形状分选线37正上方的不同位置处，第二电动机23驱动各滑块20运动，使各支撑杆运动到分选线37正上方且沿分选线37的形状排布。

S5、气缸9装置驱动升降台8下降，当纤维织物21下侧与传送带1相接触时，气缸9停止运动，向第一电动机5发送动作使能信号，然后第一电动机5驱动滑动台10向传送带1的输出方向运动，将需要数量的工件2扫下传送带1，落入位于传送带1下方的料箱11中。

S6、气缸9装置驱动升降台8上升，然后第一电动机5驱动滑动台10向传送带1的输入方向运动，回到初始位置。

S7、启动传送带1，更换料箱11，开始下一轮分选，提高分选效率。

实施例3：如附图12、13所示，提供了本发明再一种实施方式，一种基于计算机视觉的分选方法，包括以下步骤：

S1、摄像头7对传送带上1的工件2进行图像采集。

S2、对图像进行预处理，当图像为彩色图像时，将采集到的颗粒图像进行二值化处理，依据图样具体颜色信息对图像进行灰度化处理，得到二值图。

得到二值图后，随机选中其中一个工件2并截取该工件的二值图，与预设的标准二值图蒙版进行比较，采用像素计数的方式或者面积比对的方式进行比较，当差值超过设定阈值时，判定工件不合格，发出报警信号。

例如，设定第二行以一个工件2或者第三行以一个工件2，可视之为随机选中其中一个工件2。

S3、对二值图前端为起点对二值图前侧的待检工件进行逐行计数，当计数值达到预设的行数时，在最后一行工件2后侧划定分选线37，例如，每行的工件2的数量为M件，行数为N，当M与N的乘积应当等于预设的数量，选优的，再此实施例中，每行的工件2的数量为3件。

S4、关闭传送带1，依据分选线37的形状，向第二电动机23发送动作使能信号，第二电动机23转动圈数使各滑块20滑动移动不同距离，带动支撑杆移动到特定形状分选线37正上方的不同位置处，第二电动机23驱动各滑块20运动，使各支撑杆运动到分选线37正上方且沿分选线37的形状排布。

S5、气缸9装置驱动升降台8下降，当纤维织物21下侧与传送带1相接触时，气缸9停止运动，向第一电动机5发送动作使能信号，然后第一电动机5驱动滑动台10向传送带1的输出方向运动，将需要数量的工件2扫下传送带1，落入位于传送带1下方的料箱11中。

S6、气缸9装置驱动升降台8上升，然后第一电动机5驱动滑动台10向传送带1的输入方向运动，回到初始位置。

S7、启动传送带1，更换料箱11，开始下一轮分选，提高分选效率。

综上所述，本发明不限于上述具体实施方式。本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的前提下，可做若干的更改和修饰，所有这些变化均应落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于计算机视觉的分选系统，包括机架，其特征在于：所述机架上安装有能够输送工件（2）的传送带（1）及两件位于传送带（1）上方且水平设置的第一导轨（3），所述第一导轨（3）上滑动连接有由第一驱动装置驱动的滑动台（10），所述滑动台（10）上安装有摄像头（7）及由第二驱动装置驱动升降的升降台（8），所述升降台（8）内安装有两件收卷杆（22），两件收卷杆（22）之间设有截面呈U字形的纤维织物（21），所述纤维织物（21）与收卷杆（22）之间连接有卷簧，所述升降台（8）内还安装有若干水平设置的第二导轨（18），所述第二导轨（18）上滑动连接有由第三驱动装置驱动的滑块（20），所述滑块（20）下端转动连接有能够位于纤维织物（21）内侧的支撑杆。

2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的分选系统，其特征在于：所述支撑杆包括与滑块（20）转动连接有转动部（24），所述转动部（24）下部转动连接有两件下转杆（34），所述纤维织物（21）内侧底部连接有能够位于两件下转杆（34）之间的金属片（33）。

3.根据权利要求2所述的基于计算机视觉的分选系统，其特征在于：所述转动部（24）下部固定连接有两件固定轴（36），所述固定轴（36）上转动连接有上转杆（25），所述转动部（24）下部转动连接有位于上转杆（25）前方的前转杆（26）及位于上转杆（25）后方的后转杆（28），所述纤维织物（21）的一侧边缘位于一件上转杆（25）与前转杆（26）之间，所述纤维织物（21）的另一侧边缘位于另一件上转杆（25）与后转杆（28）之间，两件固定轴（36）的下端固定连接有连接块（32），两件下转杆（34）安装在连接块（32）上。

4.根据权利要求3所述的基于计算机视觉的分选系统，其特征在于：所述纤维织物（21）的每侧边缘开设有若干定位槽（27），所述上转杆（25）侧面连接有若干与定位槽（27）相对应的中间定位凸起（35），所述前转杆（26）侧面连接有若干与中间定位凸起（35）相对应的前定位凸起（38），所述后转杆（28）侧面连接有若干与中间定位凸起（35）相对应的后定位凸起（29）。

5.根据权利要求4所述的基于计算机视觉的分选系统，其特征在于：所述升降台（8）下部连接有底板（30），所述底板（30）上开设有容纤维织物（21）及收卷杆（22）穿过的开口（31）。

6.根据权利要求1到5其中之一所述的基于计算机视觉的分选系统，其特征在于：所述第一驱动装置包括安装在机架上的第一电动机（5），所述第一电动机（5）的输出端连接有主动链轴（4），所述机架上转动连接有被动链轴（6），所述主动链轴（4）与被动链轴（6）之间缠绕有链条（12），所述滑动台（10）上部与链条（12）固定连接，所述滑动台（10）下部开设有用于容链条（12）通过的链条避让槽（17）。

7.根据权利要求1到5其中之一所述的基于计算机视觉的分选系统，其特征在于：所述第二驱动装置包括安装在滑动台（10）上部的气缸（9），所述滑动台（10）上开设有顶杆过孔（14），所述气缸（9）的顶杆（15）穿过顶杆过孔（14）后与升降台（8）上部连接，所述升降台（8）上部连接有若干导柱（13），所述滑动台（10）上开设有与导柱（13）相配合的导柱孔（16）。

8.根据权利要求1到5其中之一所述的基于计算机视觉的分选系统，其特征在于：所述第三驱动装置包括第二电动机（23），所述第二电动机（23）的输出端连接有与滑块（20）螺纹连接的螺杆（19），所述螺杆（19）远离第二电动机（23）的一端与升降台（8）内壁转动连接,每件滑块（20）所对应的第二导轨（18）的数量为两件，其中一件第二导轨（18）位于螺杆（19）上方，另一件第二导轨（18）位于螺杆（19）下方。

9.一种基于计算机视觉的分选方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、摄像头（7）对传送带上（1）的工件（2）进行图像采集；

S2、对图像进行预处理，当图像为彩色图像时，将采集到的颗粒图像进行二值化处理，依据图样具体颜色信息对图像进行灰度化处理，得到二值图；

S3、对二值图前端为起点对二值图前侧的待检工件进行逐行计数，当计数值达到预设的行数时，在最后一行工件（2）后侧划定分选线（37）；

S4、依据分选线（37）的形状，第三驱动装置驱动各滑块（20）运动，使各支撑杆运动到分选线（37）正上方且沿分选线（37）的形状排布；

S5、第二驱动装置驱动升降台（8）下降，然后第一驱动装置驱动滑动台（10），将需要数量的物料（2）扫下传送带（1），落入位于传送带（1）下方的料箱（11）中。

10.根据权利要求9所述的基于计算机视觉的分选方法，其特征在于：在步骤S2中，得到二值图后，随机选中其中一个工件（2）并截取该工件（2）的二值图，与预设的标准二值图蒙版进行比较，采用像素计数的方式或者面积比对的方式进行比较，当差值超过设定阈值时，判定工件不合格，发出报警信号。

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