книги / Оптоэлектронные сенсорные системы

Рис. 31. Структура системы программирования M1RECS.

ного объединения программ в модули используют язык высокого уровня FORTHVS.

Страничный уровень позволяет* используя отдельные стандарт­ ные программы, вызывать операционные модули уровня методов (процедур), осуществлять тестовые операции и распознавание оши­ бок, коммуникационные связи с объектом и с вышестоящей ЭВМ.

Уровень методов охватывает программы, реализующие относи­ тельно сложные математические процедуры, направленные на ре­ шение отдельных (выделенных) частей задачи обработки изображе­ ний. Программы этого уровня могут вызывать программы следую­ щего уровня-функций, который включает также отдельные специфические программы коммуникаций. Программы этого уров­ ня реализуют базовые алгоритмы автоматической обработки и рас­ познавания изображений, такие, как, например, определение призна­ ков, классификация, построение гистограммы и др. Эти алгоритмы могут быть реализованы .не только чисто программным путем, но и моделироваться специализированными аппаратными средствами, как, например, в процессоре признаков. Отдельные модули функ­ ций, дополненные соответствующими признаками, могут быть от-

61

несены и к вышестоящему уровню процедур. Однако взаимное об­ ращение модулей функций не допускается.

Для работы со специализированными аппаратными средствами необходимо использовать управляющую программу-формирователь сигналов (драйвер), которая обеспечивает реализацию всех потенци­ альных возможностей этих средств при минимальных затратах вре­ мени и сигнализирует о сбоях и ошибках.

Для организации взаимодействия всех драйверов выделяется участок в ЗУ, в котором хранятся все необходимые переменные. Стандартные математические операции кодируются при помощи символов. Для работы процессора признаков изображений драйвер должен организовывать обмен данными и указывать задания.

62

Функциональный уровень

Модули этого уровня вычисляют внутренние элементы и харак­ теристики изображения: площадь, центр тяжести, момент 2-го по­ рядка, главный момент инерции, центры тяжести отверстий, длину вектора отверстий, контур, окружность и прочие морфологические признаки изображений.

Уровень драйверов

СС1021 управление камерой ZFK 1021

СС1040 управление камерой ZFK 1040

Стандартные и вспомогательные модули

Указатели ошибок и реакции на обращение, загрузочный модуль для изображений, модули арифметических операций с плавающей и фиксированной точкой, а также для вывода текстовой ин­ формации.

Подробно система программирования MIRECS описана в работе [19].

4.4. Сервисные программы

Распознавание объекта основано на сравнении его образа с обра­ зом объекта (его моделью), принятым за опорный (образцовый). Предпосылками для распознавания1являются определенные призна­ ки образцового объекта. Важным условием экономической эффек­ тивности сенсорных систем является возможность быстрого и прос­ того изменения моделей образцов при изменении контролируемого объекта, что достигается обучением системы. Обучение можно определить как приобретение новых или совершенствование уже имеющихся свойств и способностей к обмену информацией с окру­ жающей средой. Критериями обучаемости являются временнбй и результативный факторы. Результат обучения оценивают по реак­ ции системы по указанным критериям, как это условно отображено на модели (рис. 32).

Различают различные ступени обучения. В их числе обучение ре­ акции на внешние факторы (примером может служить установле­ ние порога срабатывания компаратора соответственно определен-

63

ной освещенности) и обучение распознаванию образов, основанное на классификации признаков.

Программное обеспечение самообучающейся системы основыва­ ется на использовании программных модулей функций, которые вызываются из программного уровня процедур для обработки изо­ бражений. Процедурные программы ограничиваются тем, что, ис­ пользуя программно заданные критерии успеха либо заданное по командам оператора изображение объекта, представляют его в виде соответствующего вектора признаков. Обучающие программы мо­ гут быть использованы и в сенсорной системе минимальной конфи­ гурации [14]. Подобные программные средства позволяют сравни­ тельно просто изменять параметры распознавания.

Выбор признаков

О бработ ка

Реш ение

Рис. 32. Модель обучения распознавания образов.

Сенсорные системы часто используют для автоматизации изме­ рений и контроля в серийном производстве продукции, что предъ­ являет к ним серьезные требования в части надежности и долговре­ менной точности. Плохая работа сенсорной системы, в частности из-за влияния помех, может приводить к снижению выпуска про­ дукции. Простейшим способом проверки функционирования систе­ мы является контроль на достоверность используемой модели изо­ бражения. В простейшем случае это тест заданного числа строк разложения объекта. Более достоверным является тест по отдель­ ным признакам. Часто изменения признаков взаимозависимы в определённых границах. Признаки, выходящие за нормы заданной погрешности, фиксируются при подобном тестовом контроле.

64

5. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ОПТОЭЛЕКТРОННЫХ СЕНСОРНЫХ СИСТЕМ

5.1. Выбор оптимального варианта системы

Проектирование систем измерения и контроля должно осущест­ вляться в рамках комплексного проектирования автоматизирован­ ного объекта (процесса) [13]. Исходя из этого положения, при со­ здании системы автоматизированного контроля необходимо отве­ тить на ряд вопросов, в том числе:

1.Достаточно ли высок уровень автоматизации объекта, чтобы было оправдано использование автоматизированного контроля?

2.Окупятся ли затраты за время амортизации?

3.Каким образом будет обеспечена непрерывность производства продукции в случае отказа системы контроля? Ее резервированием или иными мероприятиями?

4.Каким образом будет осуществлен контроль за работой са­ мой сенсорной системы? Автоматически программно-техническими средствами?

5.Какова должна быть достоверность контроля? Какой должна быть его точность, чтобы не пропустить ни одного бракованного изделия?

6.Какой требуется размер растра изображения?

7.Какой должна быть задана скорость развертки кадра в соот­ ветствии с производственным циклом? Учитывая время этого ци­ кла, достаточно использовать в этом случае одну или необходимо иметь несколько (параллельно действующих) систем контроля?

8.Какие мероприятия необходимы для создания требуемой осве­ щенности объекта?

9.Какими следует ожидать затраты на обработку данных исхо­ дя из используемого метода распознавания?

10.Система предназначается для решения одной задачи или ком­ плекса задач (контроля одного или нескольких видов продукции)?

11.Является система автономной или должна в качестве подсис­ темы входить в более сложный комплекс контроля?

12.Какие возможности расширения системы необходимо преду­ смотреть?

13.Какова должна быть квалификация обслуживающего пер­ сонала?

14.Какой должна быть организация обслуживания и контроля?

15. Какие организационные мероприятия, в том числе по подго­ товке обслуживающего персонала, необходимо предусмотреть?

Ответы на поставленные вопросы выступают в качестве условий оптимизации решений и определяют число их возможных вариан­ тов. Можно перечислить основные факторы и требования, которые необходимо учитывать при оптимизации сенсорных систем.

Внешние, в том числе производственные факторы: исполнение (носимый или транспортируемый вариант), допускаемые габариты, необходимая освещенность, «диалог» с обслуживающим персона­ лом и требования к его квалификации, стоимость.

Внутрисистемные требования: преобразование изображения в электрические сигналы, оценка признаков изображения, определен­ ная архитектура системы, необходимый объем памяти, восстанов­ ление изображения.

Требуемые свойства и возможности: точность измерений (кон­ троля), достоверность контроля, разрешение, скорость (частота) развертки кадра, размер кадра, совместимость с системой сбора и обработки данных более высокого уровня, контроль отказов и ре­ зервирование, обслуживание.

Необходим вариантный анализ затрат, обусловленных перечис­ ленными факторами и требованиями. При этом наблюдается опре­ деленная закономерность. Чем лучше система удовлетворяет внеш­ ним условиям, например оптимальная по освещенности проекция изображения на матрицу, тем проще удовлетворить требования к построению системы в целом, и наоборот. Плохая освещенность объекта изображения приводит к необходимости использования вы­ сокочувствительных сенсоров. Обработка данных программными средствами увеличивает реакцию системы в целом, а обработка сигналов аппаратным путем уменьшает время решения задачи.

5.2.Этапы проектирования

Впроектировании оптоэлектронной сенсорной системы можно выделить следующие этапы.

1.Формулирование задачи распознавания объекта, систематиза­ ция и классификация его типовых свойств и признаков.

2.Установление измеряемых и контролируемых параметров и выбор принципа их выделения из оптического изображения.

3.Выбор видеокамеры (матрицы, линейки) и задание ее вре­ менного режима работы.

66

Рис. 33. Блок-схема алгоритма проектирования оптоэлектронной сенсорной системы.

Программы: TEACH 1 — автоматическое установление порогов; GWK — кривая градаций яркости; HIS — гистограмма строк; ВВМ — мониторинг двоичного изображения объекта; ZKMS 256 — измерительная система с линейчатой видеокамерой.

4.Разработка алгоритма классификации.

5.Проектирование программных и технических средств.

Блок-схема алгоритма проектирования оптоэлектронной сенсор­ ной системы приведена на рис. 33, а на рис. 34 представлен общий вид системы автоматизированного проектирования (САПР).

67

пороговое компарирование видеосигналов, что позволяет миними­ зировать размеры изображения.

При перемещении объекта со скоростью у возникает дополнитель­ ная неопределенность в распознавании элементов изображения, обусловленная временем интегрирования U, Эту погрешность мож­ но уменьшить уменьшением времени интегрирования при использо­ вании импульсного освещения объекта. Допустима такая погреш­ ность, при которой различается объект длиной />, перемещающий­ ся со скоростью у, при выбранном времени интегрирования. В случае квадратного растра (rx ~ гу) ti ~ txz в соответствии с вы­ ражениями (2) (4) и (5) имеем

где s — длина линейки ПЗС.

После того как будут выбраны (кг или у, определяют зависимые от них величины.

Аналогично выражению (27) минимально, различимая длина объ­ екта по вертикали составит

5.2.2. Выбор условий освещенности

Выбор источников освещения

Как отмечалось выше, построение сенсорных систем качествен­ ного контроля изделий во многом зависит от того, каким образом будет освещаться объект. В отличие от электронных систем сбора

69

и обработки данных, для проектирования которых используют обычно типовые решения, обеспечение условий освещенности в сен­ сорных оптоэлектронных системах в каждом отдельном случае тре­ бует чаще всего новых разработок.

Обычно для освещения объекта применяют галогенные лампы накаливания. Поле объекта должно быть освещено в максимальной степени равномерно.

Для освещения малогабаритных объектов обычно используют фару с галогенной лампой, снабженной рассеивающим стеклом, что обеспечивает требуемые условия равномерности. Линейчатый фото­ приемник на ПЗС имеет щелевое поле обзора, поэтому для освеще-

‘ния объектов шириной до 10 см используют источники узкополос­ ного света. Примерами являются галогенная лампа накаливания Тесла НХ7 и люминесцентная лампа. Правда, с увеличением шири­ ны объекта резко возрастает требуемая энергия излучения. Для ее экономии используют рефлекторы и другие эффективные средства.

Неравномерность освещенности, возрастающая на краях изобра­ жения, приводит к росту погрешности квантования по уровню (уменьшается число различимых градаций яркости при обработке) либо к появлению ошибок из-за ухудшения контрастности при об­ работке двоичных представлений изображений. Использование ре­ флектора позволяет осветить^края объекта ярче, чем его централь­ ную область, и, скомпенсировав тем самым погрешность, нелиней­ но возрастающую по закону cos4 (разд. 2.2), добиться равномернос­ ти амплитуд видеосигналов.

.Вопросы обеспечения геометрических размеров пучка излучения (разд. 5.2.1) и равномерности освещенности объекта должны ре­ шаться с учетом спектрального распределения излучения, отража­ тельных свойств объекта и необходимости добиваться требуемой контрастности изображения с использованием соответствующих светофильтров (разд. 2.4).

Тип освещенности

Решение вопросов освещенности зависит от прозрачности объек­ та, т. е. от того, просвечивается ли объект или используется отра­ женное от него излучение. Однако в обоих случаях используют свойство контрастирования темных и светлых областей и возмож­ ность выбора тех или иных областей для освещения. При этом про­ свечивание испытуемого объекта имеет ряд преимуществ: большая контрастность изображения, возможность четкого выделения кон­

70