基于颜色特征的物料识别方法在烟包解包中的应用

烟包解包在香烟自动化生产中是一项关键的技术,它对解包的每个过程要求很高的精确度和实时性。论文采用固定的Basler摄像头获取烟包状态的原始图像,充分利用彩色图像的信息,提出了一种在不同的颜色空间中基于物料颜色特征的识别算法。该算法能针对烟包不同状态,通过对RGB三通道分析、滤波、边缘提取,能够识别出带有纸板的烟包与去除塑料薄膜烟包的两种状态;基于HSV模型,通过对物料不同状态的颜色矩分析,能够区分出带有塑料袋的两种不同状态,然后对这两种状态采用图像分块的理论,利用RGB的颜色特征,能够识别这两种不同的状态。该算法实现了对烟包四种状态的区分。

基于平行直线的三自由度云台摄像机标定

针对卷烟厂中机器人烟包解包系统的三自由度云台摄像机,提出一种基于平行直线的摄像机自标定方法。根据三自由度云台建立相应的摄像机成像模型,确定需要标定的摄像机内外参数;利用烟包上平行直线在图像中对应的坐标,求出需要的消失点的图像坐标,结合几何关系以及相关的成像原理计算摄像机的内外参数。该方法利用烟包上表面的平行直线实现摄像机的标定,不需要制作特定的标靶,能进行实时标定。