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機器視覺系統的優化軟件設計與實現

時間:2022-07-06 09:03:13 所屬分類:軟件開發 瀏覽量:

近年來,機器視覺技術成為熱點研究領域,這一門檢測技術具備非接觸、快速、穩定等特點。機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷,包括機器和視覺兩部分組成,機器視覺系統由于在工控機平臺上進行工作,系統的穩定性要求特別高,而實際受檢測環境的噪聲、現場不可抗

  近年來,機器視覺技術成為熱點研究領域,這一門檢測技術具備非接觸、快速、穩定等特點。機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷,包括機器和視覺兩部分組成,機器視覺系統由于在工控機平臺上進行工作,系統的穩定性要求特別高,而實際受檢測環境的噪聲、現場不可抗力因素影響[6],采集系統的穩定性不能得到保證。在工業檢測過程中,出現檢測系統垃圾過多、系統版本需要自動升級、采集圖像數據不能自動保存等問題,浪費了大量的時間和人力成本、嚴重影響檢測效率[7]。

機器視覺系統的優化軟件設計與實現

  1硬件功能設計

  本軟件系統在計算機配置CPU-I5以上雙核、RAM-4G以上,客戶端配置要求電腦運行內存不小于2G,主要硬件功能模塊可分為系統檢測、系統垃圾清理、加速優化、快速查詢信息、采集信息轉化、五大功能,下面詳細介紹五大模塊功能。(1)系統檢測;CPU與主板模塊包括中央處理器、主板、BIOS信息等。視覺設備包括顯卡等信息。音頻設備信息。網絡設備模塊包括網絡協議、網絡適配器等功能。(2)系統垃圾清理;可以實現機器人視覺系統清理、重啟、鎖屏優化等功能。(3)加速優化;機器人視覺系統項目菜單、應用程序、加速系統版本、自動多余DLL垃圾文件清理,開機和關機優化。(4)快速查詢信息機器人視覺系統時間和日期查詢、網絡連接設置、機器人視覺系統添加刪除程序、計算機管理、機器人視覺系統注冊表管理器,以及各功能模塊的使用說明。(5)采集信息轉化可以實現機器視覺系統采集圖片信息的處理功能,可以保存到本地,還可以上傳到網絡云平臺端,進行保存,達到保存備份,方便后期處理的功能。

  2軟件系統設計

  2.1軟件算法框架機器人加速優化系統主要包括圖像采集模塊、算法處理模塊、識別系統軟件構成系統。算法流程圖如圖1所示。根據軟件處理框架攝像頭采集圖像信息,根據系統設定采集區域信息進行視覺傳感器觸發。如果成功采集可以進行下一步上位機數據處理,否則返回上一步進行再次預定區域判斷。通過采集機器人速度、位移、質量等信息,上位機可以先進行預處理、圖像去噪、二值化處理、區域信息提取等算法流程檢測當前機器人的狀態信息,根據顯示界面設定迅速識別當前狀態信息反饋給總控機,進一步優化系統后臺數據,提高機器人視覺系統運行魯棒性、穩定性。

  2.2系統界面

  機器視覺識別系統優化軟件主要包括系統檢測、系統垃圾清理、加速優化、信號處理快速查詢、信息轉化等功能,運行在工控機上或手機APP端智能系統優化操控,系統檢測主界面如圖2所示。系統檢測模塊包括檢測系統工控機信息、視覺硬件信息、視覺設備信息、通信設備信息、語音設備信息等。系統垃圾清理模塊可以清空機器人系統緩存區、清空回收站、清空垃圾文件、清空系統運行對話框等。加速優化模塊可以優化開關機、視覺系統版本加速、清除系統DLL文件等?焖俨樵兡K可以快速關機、網絡連接、注冊表信息管理等。采集信息轉化模塊可以進行采集圖像尺寸、像素、模糊度等信息預處理。

  3實驗與分析

  根據系統分析實際數據冗余問題,在上位機對機器系統數據進行技術采集、處理、分析,最終該系統可以提升機器人平臺運行速度,系統魯棒性和運行的穩定性。實驗數據處理界面如圖3所示。根據處理結果顯示,機器人系統系統IE緩存文件被清空,機器人系統垃圾被清理速度提升90%。機器視覺處理數據時,訪問網址垃圾得到清理,清空了系統冗余對話框緩存,系統運行速度提升80%。根據機器人視覺系統采集圖像信息進行處理,可以減少采集信息失真、模糊、數據丟包問題,機器人視覺系統采集信息轉化如圖4所示。系統可以根據圖像采集的分辨率、圖像類型、尺寸進行智能分類處理轉化,處理后的圖像信息相比于傳統方法采集的信息提升速度90%,在進行視覺識別后期提升系統可靠性、穩定性、準確性,有效的提升了檢測效率,提升市場應用價值。

  4結語

  本文從機器人視覺識別算法理論基礎上,解決了機器視覺的識別過程遇到的常見問題,如系統冗余、數據丟包、系統死機等。該系統在工控機或手機APP進行智能檢測優化,與此同時系統自適應運行,從而減輕了人力操控弊端,從根本上提升了機器視覺系統的魯棒性和穩定性。從檢測效率方面提升檢測速度較為方便,可以迅速提升檢測速度、精度以及數據通訊可靠性。在實際的機器視覺系統應用中,具有較強的工業應用價值。

  《機器視覺系統的優化軟件設計與實現》來源:《電子制作. 2020,(14)》,作者:李東

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