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基于线阵CCD的烟叶杂质剔除系统的研究

基于线阵CCD的烟叶杂质剔除系统的研究

[摘要]介绍了彩色线阵CCD检测技术在烟叶杂质剔除系统中的应用,给出了系统的工作原理和总体结构,详细讨论了白平衡调整、标准烟叶颜色提取、杂质图像识别等主要的图像处理算法。模拟仿真实验表明,系统能够满足实时性要求,剔除准确率达到98%以上。 [关键词]线阵CCD,颜色识别,图像处理 1 引言   烟叶杂质剔除系统是卷烟工业制丝生产线中烟丝质量控制的关键设备。烟叶杂质剔除是指在烟叶切丝前,将其中的麻绳、纸片、塑料等非金属杂质剔除。电荷耦合器件(CCD)技术的发展为烟叶杂质剔除提供了新的可行方法。基于线阵CCD的烟叶杂质剔除是一种在线实时检测与剔除技术,它采用彩色线阵CCD摄像机拍摄传送带上的烟叶图像,在计算机中通过对烟叶图像和杂质图像的颜色特征的识别,分辨出烟叶中的杂质,控制气动阀剔除杂质。 2 系统原理结构   基于线阵CCD的烟叶杂质剔除系统是一个光、机、电一体化的组合设备,其原理结构如图1所示。
  其中的机械和电控部分主要是烟叶的高速传送带及其控制系统。光学及图像处理部分是烟叶杂质剔除系统的关键部分,由照明子系统、图像采集与处理子系统和电磁气动剔除阀子系统组成。 照明子系统由照明电源及四根三基色荧光灯组成,显色性能良好,为线阵CCD摄像机提供稳定的照度。   图像采集与处理子系统由彩色线阵CCD摄像机、图像采集卡和工业计算机组成。烟叶在高速传送带的末端以5米/秒的速度被平抛出去,线阵CCD摄像机在此处拍摄烟叶的图像,通过图像采集卡传送到计算机中进行处理。CCD摄像机的彩色为RGB三原色,每种颜色由8位数字量表示,每线像素有1024个,对应传送带宽度为1.5米,因此CCD摄像机的颜色和空间的分辨率都很高。计算机将采集到的烟叶图像的每个像素的颜色与预先设置的烟叶颜色范围进行比较,即可识别出其中的杂质。   电磁气动剔除阀子系统由开关量I/O卡、驱动电路和128个高速电磁气动阀组成。计算机检测到杂质的像素点后,转换成电磁气动阀的坐标,通过开关量I/O卡打开相应的电磁气动阀,用高压气流将杂质剔除。 3 图像处理算法 3.1 白平衡调整 物体色彩是由物体本身表面对光的反射和吸收特性以及物体所处环境光源的光谱成分(即光源的色温)和人眼的光谱敏感度所决定的。若物体属性和人眼的光谱敏感度特性决定之后,物体所表现出来的色彩便主要由它所处环境的光源所决定,即同一个物体如果环境光源发生变化它所表现出来的色彩也一定会发生变化,只不过是由于大脑的适应性,人眼有时不能觉察而己。为了使彩色线阵CCD摄像机所拍摄到的图像颜色不失真,在每次使用摄像机之前,或者光源色温发生变化时,都要对摄像机进行白平衡调整。 当摄像机摄取一个标准白色的物体时,根据色度学原理,只有当三基色电信号相等时,才能在显示器上再现标准白色。然而,实际上由于诸多的因素例如,外部照明光源的色温变化,红、绿、蓝图像传感器的光/电转换特性不一致,放大处理电路中各电子元件的离散性等,造成最后输出的红、绿、蓝信号幅度不相等。这样,彩色线阵CCD摄像机所拍摄到的图像颜色会出现不白而偏向某种彩色的情况。因此在拍摄白色参照物时,以绿路输出的视频信号幅度作为基准,而控制红路及蓝路视频可控增益放大器的放大倍数,使此时的红、绿、蓝三基色信号幅度相等,从而达到白平衡。
4 结束语   模拟仿真实验表明,基于线阵CCD的烟叶杂质剔除系统能够有效识别烟叶中的麻绳、纸片、塑料等非金属杂质,准确率达到98%以上。从线阵CCD摄像机拍摄烟叶图像并识别出其中的杂质到打开气动阀剔除杂质,系统的响应时间小于30毫秒,能够满足实时性的要求。整个系统具有很好的实用价值。 参考文献: 1.王雪晶,彩色线阵CCD遥感图像的校正[D],长春,中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,2002年。 2.雷志勇,刘群华,姜寿山等,线阵CCD图像处理算法研究[J],光学技术,2002年,第28卷第5期,475~477。 3.王克瑜,叶关荣,线阵 CCD 在多通道颜色测量中的应用研究[J],浙江大学学报,1998年,第32卷第2期,176~182。 4.李长贵,刘敬海,林幼娜等,线阵CCD用于实时动态测量技术研究[J],光学技术,1999年,第2期,5~8。 5.王庆友,孙学珠,CCD应用技术[M],天津,天津大学出版社,1993年,99~118。
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