欢迎访问CN论文网,主要提供代写硕士论文服务,以及了解代写硕士论文多少钱。网站地图

硕博执笔写作,后期辅助答辩

与国内800多家优秀期刊社合作

论文写作发表咨询热线18930620780
您当前的位置:CN论文网 > 工程硕士论文工程硕士论文

航空工业导线自动识别系统设计探究

发布时间:2019-06-18
  摘 要
  
  航天中的电缆网生产都是大规模生产,其设计结构形式纷繁复杂,其中手工制造模式的低效率与人为的低层次质量问题给生产力带来巨大压力,诸如导线识别这一简单工作都需要耗费极大的人力物力,因此,本文研究设计了一套导线自动识别系统,可以提升工业生产的自动化水平,减少不必要的损失。
  
  本次课题的任务分为两部分,一是设计导线环形码的编码规则,保证环形码的符号表示覆盖标准导线号的全部字符;使用 FontCreatorProgram 软件建立环形码的符号字体库,实现标准导线号与环形码的实时转换。二是搭建一个包含光源、工业相机、镜头和工控机的机器视觉系统,获取待检测环形码的清晰图像,以 HALCON 图像处理软件为核心设计一款自动识别软件,完成图像预处理,环形码自动定位,宽度测量和数据转换工作,在完成识别后将处理结果实时显示在显示屏上。

航空工业导线自动识别系统设计探究
  
  整个识别系统的操作控制在 Visual Studio 平台上进行,建立自动识别的 MFC 应用程序,搭建人机交互窗口,把 HALCON 中图像处理算法导出的 C++程序与环形码的译码程序整合为一体加载到项目中,实现导线环形码由图像到数据的转换,完成自动识别工作。导线自动识别系统可以保证 90%以上的识别率,100%的准确率,将会引起实际生产的全新变革。
  
  关键词:  机器视觉 HALCON 图像处理 自动识别 条形码。
  
  Abstract
  
  The production of cable networks in space is a large-scale production, and its design structure is complex and complicated. Among them, the inefficiency of the manual manufacturing model and the man-made low-level quality problems have brought huge pressure on productivity. Therefore, this paper studies a kind of automatic wire recognitiontechnology, which can improve the automation level of industrial production and reduce unnecessary losses.
  
  The task of this topic is divided into two parts. One is to design the coding rules of the wire ring code, and ensure that the symbol of the ring code represents all the characters covering the standard wire number; Use Font CreatorProgram software to establish a symbol font library for the ring code and realize the real-time conversion of the standard wire number and the ring code. The second is to build a machine vision system containing light sources,industrial cameras, lenses, and industrial control machines to obtain clear images of the ring codes to be detected. Using HALCON image processing software as the core, an automatic recognition software is designed to complete image preprocessing and the ring code is automatically positioned. The width measurement and data conversion work will be displayed on the display screen in real time after completing the identification.
  
  The operation control of the entire identification system is carried out on the Visual Studio platform. The automatic recognition MFC application program is established, ahuman-computer interaction window is built, and the C++ program derived from the HALCON-image processing algorithm is integrated with the decoding program of the ring code. Load into the project. Realize the conversion of the wire ring code from image to data, and complete the automatic identification work. The wire automatic recognition system canensure more than 90 % recognition rate and 100 % accuracy, which will lead to new changes in actual production.
  
  Key Words:   MachineVision Halcon ImageProcessing AutomaticRecognition Barcode。
  
  第 1 章 绪论。
  
  1.1 课题研究背景及意义。

  
  航天技术随着时代的进步在飞速的发展,其中电缆网作为最重要的一部分,它的设计结构变得复杂,在设计电路板、电缆整体结构形式时要考虑诸多因素,并且电缆网防护材料的复杂程度加大。在实际的生产操作中,经常会出现一些人为的低层次质量问题,例如因工艺设计错误或是工艺文件编写错误导致产品质量问题、选择导线时因标示识别错误导致的混线问题、在最后焊接流程中因为点位辨识错误导致的错焊问题、后续检测时因为导线混杂凌乱导致无法检测实现排除故障,以上这些问题都对电缆网生产任务周期产生了恶劣影响。在电缆网生产车间里,操作工人工作任务繁重并且常年加班加点,导致工作状态不佳长期处于疲劳状态,工作效率降低也使得生产任务进度变得更加紧迫;另外,电缆网生产还处于手工制造模式,与现在快速增长的任务量及生产工艺难度不相匹配,难以实现工业流水线的生产制造。观察整个工作流程中,现实生产中在导线下线与标识工序中采用人工书写导线号,白胶布粘贴的传统方式,需要多人配合完成,动辄数千根导线的电缆网需要大量的时间及人力;一旦操作者误将导线号写错、贴错、识别错,在后续流程中,若未发现错误,将会导致混线问题的发生,大大影响生产效率和质量。
  
  将线号打印在导线上,目前基本已经实现。但是导线铺设仍未实现自动化或半自动化的生产。导线铺设的自动化首先面临的是线号的自动识别。随着依托计算机技术的图像识别技术的进步,使得线号的自动识别成为可能。但是目前的自动识别手段由于其局限性和不便性,难于在实际生产中获得广泛应用。
  
  因此,开发出一套导线环形码自动识别系统,将线号中所有的符号编译成环形码,并运用打印设备将其直接或间接地打印在导线上。依托机器视觉系统中的硬件设备,实现导线上的环形码的快速识别和解码,实时显示导线号,从而实现全自动导线识别,最终在源头减少了错误的出现,并提高生产效率,为未来导线的自动或半自动铺设奠定基础。
  
  1.2 国内外现状。
  
  通过对国外相关电缆及电缆网的制造资料收集与分析,目前一般航天、航空等企业使用的电缆 80%以上采用的是在电缆生产厂加工成型的半成品电缆或电缆网,较少使用多根导线经过人工绑扎加工后成型。后期生产单位会根据用户的具体需求,连接上不同规格或用途的电连接器等,形成最终的产品。电缆网毛坯制作中,因导线根数较多,大量导线铺设成网络的过程较为复杂,因此,国外对于电缆网毛坯制作是通过专业设备进行铺设成型,操作人员只辅助操作设备。经调研,国外已经配备自动下线打标设备,将下线打标设备应用在毛坯制作中,使得导线下线、导线的线号通过设备打印一次完成,充分利用了设备提高生产效率,加工速度得到了较高提升,基本可以杜绝在铺设阶段发生混线错误。
  
  而放眼国内行情,航天电缆生产准备及毛坯制作过程较为传统,导线标识采用白胶布(橡皮膏)粘贴导线号的工艺方法,将白胶布裁剪为带状,用记号笔将导线号书写在带状胶布上,在下线的同时,将带有导线号的胶布粘贴在导线上。在下线、导线标识工序中,需要多人合作共同完成,制作批量产品时,手工操作效率低,影响生产进度。经调研发现众多混线质量问题的发生,都是由于人工导线标识错误引发的,在将胶布粘贴在导线上此过程中,手工裁剪的白胶布尺寸不统一,手写导线号字体不一致导致标记清晰度差,识别错误率高;线束经过多层防护套的穿套,白胶布导线号易卷曲、脱落识别率低。导线号与导线为一一对应关系,一旦出现导线号标记错误,最终将出现混线问题。
  
  现在的工业生产中针对导线号的识别问题,有两种现有技术可供使用。一种是条形码识别系统,另一种是字符识别系统。条形码识别系统将线号转化为条形码,打印在热敏不干胶纸上,然后粘贴在导线上,通过二维码扫描枪实现线号的识别。线号的转化、打印和识别非常成熟,可以通过直接购置实现,是一种主流的线号识别方案。但是该方案并不能解决贴错的问题,粘贴也会引起相当的工作量。航天的成品线缆一般不允许热敏不干胶纸的残留,焊接完成后热敏不干胶纸的去除也会带来一定的工作量。线号除去后,给返修和检验也带来不便。在当前工业的生产条件下,该方案对效率的提升和错误率的降低是较为有限的。
  
  字符识别系统是将线号通过成品设备自动下线激光打标机,直接打印在导线上,然后通过专用的硬件设备和软件识别字符。这种方案看似理想,实则面临着相当的局限性。首先在导线较细的情况下,部分线型上的字符过小以至于不能有效识别(不能识别或识别错误)甚至不能打印。另外,由于线号打印在特定的方向,识别时需要旋转角度使得线号恰好面向摄像头,这导致了工作量的大幅增加。
  
  对国内外现状进行分析并结合现有技术,本次课题要开发一套运用机器视觉实现的导线环形码识别系统。将线号中所有的符号编译成环形码,并运用打印设备将其直接或间接地打印在导线上。依托现在成熟的机器视觉数字处理方法,使用工业相机和专业镜头对导线环形码进行高精度的图像采集,通过机器视觉软件 Halcon 对图像的处理得到环形码的相关测量数据,最终在 VisualStudio 开发平台上实现环形码的快速识别和解码,实时显示导线号,从而实现全自动导线识别。
  
  1.3 课题主要研究内容。
  
  本课题从工业机器视觉检测等方面进行考量,搭建了一个机器视觉自动识别导线环形码的系统。应用德国 MVTec 公司的机器视觉软件 HALCON 做图像处理工作,降低了本次研究软件设计的难度和开发周期。研究导线环形码的自动识别技术,包括设计一套全新导线号的编码方式,确定照明方案选择合适的光源、镜头和工业相机,对采集图像进行环形码的自动定位,宽度测量和导线号的转换,解决机器视觉工作时光照不均匀影响生产率、识别准确率低等技术难题,目前在电缆网生产制造中对导线号的精确识别有很高的要求,视觉系统必须在保证识别准确率的同时实现快速简便的操作。本文的主要研究内容包括:
  
  (1)环形编码的设计。
  
  导线自动识别系统的开发首先要建立起导线号中字符与环形码之间的联系。环形码由粗细不同的线条构成。用一定根数粗细不同的线条按照不同的方式排列表示不同的字符,最终生成字符与环形码的对应表格。本次课题中环形码编码思路是利用九个单元表示一个环形码字符,包含规则排列的五个“条”和四个“空”,其中任意选择三个为宽单元,其余为窄单元。排列组合后的表达方式种类达到 84 种,可以满足设计需求,并带有自检验功能。环形码符号包括:左右两侧空白区、起始符、环形码数据符,环形码每个字符间隔是一个“窄空”。起始符和终止符是作为确定环形码识别顺序的依据,也包含着重要信息,并且也会翻译成导线号的一部分。
  
  (2)环形码字体的设计与解码程序的编写。
  
  依据自主设计的编码方式在Photoshop软件中依次画出标准导线号每个字符对应的环形码标示,并通过 HighLogic 公司的 FontCreatorProgram 软件整合为一套新型环形码字体文件,应用在 Windows 系统中,可以轻松的实现标准导线号到环形码的转换,最后整合通用打印程序,即可实现环形码的打印。而在解码程序中,需要对微距镜头采集到的环形码图像进行图像处理与分析,对环形码的边缘进行检测,得到线条与缝隙的间距,再经过设计好的算法进行数据计算,转换为标准导线号。
  
  (3)环形码识别系统的建立。
  
  导线自动识别系统由软件和硬件共同组成。识别硬件系统包含 JAI 相机、工业镜头、光源、电源供电器、工控机、数据传输线、相机固定装置。其中工业相机为 JAIGO-5000M-USB,镜头采用微距镜头 RICOH FL-CC7528-2M 292836,用于采集导线上环形码的图像,将采集的图像传输到工控机中;工控机用于存放软件、进行编码解码和实现图像识别;相机固定装置可以根据后续测试情况的需要改进。软件运行平台为工控机,运行系统为 Windows 7 及以上操作系统,程序语言的编译环境为 Visual Studio2010,机器视觉软件为 Halcon10.0, 相机软件开发工具为 JAI_SDK_x64_Version_2.1.5(64 位)。最终,将机器视觉软件和相机软件在编译环境中集成,这就形成了完整的环形码识别软硬件系统。
  
  (4)图像处理和采集。
  

  图像处理部分是软件的核心算法及功能实现的主体。主要功能为导线环形码区域定位、环形码方向转正显示、环形码扫描测量识别,大部分识别用到的参数为比例控制,部分参数外接用于调整。大致流程为通过工业相机对导线上的环形码进行拍照,将图像进行截取并转换格式,获取导线轮廓后对环形码区域进行扫描定位,并确定转正图像和轮廓,将得到环形码线条宽度以及缝隙宽度存入数据库等待下一步的运编算处理。
  
  (5)系统测试与调试及工装设计。
  
  环形码系统搭建完成后,需要经过大量测试和调试对系统参数、编码参数等进行调整和修正。测试和调试过程中需要考虑多种情况,例如导线颜色、导线直径等。这样才能确保实际运用中识别的成功率和准确率。摄像头位置与焦距固定,意味着存在导线最佳识别位置,因此,可以设计相应的工装,用来辅助快速限定导线位置,并且减少背景变化对有效图像的干扰,便于图像采集。
  
  【由于本篇文章为硕士论文,如需全文请点击底部下载全文链接】
  
  1.4 研究的创新点
  1.5 论文组织结构安排
  
  第 2 章 数字图像处理技术
  
  2.1 图像的数字化
  2.2 图像的预处理
  2.2.1 图像增强
  2.2.2 仿射变换
  2.2.3 二值化
  2.3 数学形态学
  2.4 边缘检测
  2.5 本章小结
  
  第 3 章 自动识别硬件系统的设计
  

  3.1 系统功能及技术要求
  3.2 光源
  3.3 镜头
  3.4 工业相机
  3.5 本章小结
  
  第 4 章 自动识别软件系统设计
  
  4.1 导线环形码设计
  4.1.1 环形码编码规则设计
  4.1.2 TRUE TYPE 字形技术简介
  4.1.3 绘制环形码字稿
  4.1.4 字稿的封装
  4.1.5 环形码字库的安装和使用
  4.2 识别系统软件设计
  4.2.1 图像采集模块
  4.2.2 图像保存和读取模块
  4.2.3 图像处理模块
  4.2.4 数据分析模块
  4.2.5 显示输出模块
  4.3 应用软件介绍
  4.3.1 机器视觉软件 HALCON
  4.3.2 环境开发平台 Visual Studio 2010
  4.4 本章小结
  
  第 5 章 系统调试及实验.
  
  5.1 识别系统硬件调试
  5.1.1 调试光源
  5.1.2 调试镜头
  5.1.3 调试工业相机参数
  5.2 识别系统实验

  结论

  论文首先介绍了电缆网生产中遇到的诸多难题,导线识别的难点和实际应用现状,在此基础上引出了本课题的研究内容,即通过搭建机器视觉系统来实现导线的自动识别;接着对机器视觉的应用现状和发展方向进行了介绍,并对本文研究内容的必要性和可实施性做出了论证和肯定;然后提出了一套全新导线环形码的编码规则,摒弃原有条形码的编码方式,订立一种简单高效并可人工识别的方案,让环形码的识别实现多样性,不会受到环境和设备的约束,随时可以准确读取;接着设计了环形码的识别系统,对识别系统所涉及的图像处理算法进行了介绍,并分硬件和软件两部分对导线环形码自动识别系统设计过程进行了详细说明;最后对系统进行测试并检测识别成果,对系统中存在的漏洞进行修复和处理。

  本文所设计的导线环形码自动识别系统具有很好的实用性和灵活性,应用在实际生产操作中将对传统的电缆网生产作业产生重大影响,改变以往纷繁复杂的生产检测步骤,实现功业的自动化,提高工厂的生产效率和经济效益。目前导线环形码自动识别系统并未投入实际应用,这次的研究是导线识别作业中的一次创新改革。本此研究运行结果已真实的验证了自动识别系统的实用性、灵活性及创新性,机器视觉系统能够满足工业生产中实时、快速、高准确度的要求,必将在未来的工业生产中有更大的发展空闲。

  本系统虽然在实验测试中取得了很好的检测效果,但也仍存在如下不足:

  (1)系统的设备工装还需要重新设计,本次研究中用到的工装设备是实习单位里的机器,沿用前者的工装设计方案,虽然实现了预期的识别要求和标准,但在测试操作中并不是很方便,因为导线容易扭曲弯折,所以在使用系统识别导线时要特别注意导线要保证处于直线状态,要通过设计新的工装固定导线的状态。

  (2)出于实际应用的考虑,还要对机器视觉的硬件选择标准进行调整,本次设计的镜头焦距过长,应该选择更小巧参数更符合实际应用的镜头和相机,压缩整个系统的体积;系统对应用环境的要求比较高,采集图像的质量受到环境因素的影响较大,要获取更稳定的光源以达到采光的标准。

  (3)可在系统中增加自动检测数据统计和缺陷数据分类功能,以便实时统计识别错误数据并生成图表,及时发现问题以保证识别准确率。

  (4)本次研究只是在工控机的 Visual Studio2010 开发环境中实现了导线环形码的自动识别,可以整合开发环境中的所有程序参数打包成为一个识别软件,提升系统在实际应用中的实用性和灵活性。

  (5)为方便现实中的工业生产,可以在做解码工作的同时,建立一个数据查询库,不仅要完成自动识别工作,还可以通过查询调取此型号导线的所有参数指标,这样更有利于电缆网的生产制造。

  本研究提出了一种精准高效的导线环形码自动识别方案,搭建了基于 HALCON 的机器视觉系统,具有良好的识别效果以及合理的操作界面,提高了电缆网生产的自动化水平。随着工业生产水平的不断提高,机器视觉的不断发展,导线环形码自动识别系统终会应用到实际生产中,为提升电缆网生产企业的市场竞争力做出贡献。

  参考文献

点击下载全文