基于机器视觉的汽车钢印识别系统

简要描述：本系统针对汽车车体钢印标记颜色接近、位置与形状不同、车体生产线处于运动过程中的特点，本项目采用传统的视觉系统结合人工智能与机器学习技术，对汽车车体钢印进行图形抓取...

更新时间：2021-12-01 17:21
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详细介绍

背景及现状

汽车生产过程中，可以通过特定位置的钢印标记进行识别。但是，由于钢印颜色与车体金属颜色接近，钢印位置与形状根据车型不同而有所区别，加上车体在生产线上通常处于运动状态，采用传统的机器视觉系统进行抓取和识别钢印图形有很大困难。

本系统针对上述汽车车体钢印标记颜色接近、位置与形状不同、车体生产线处于运动过程中的特点，本项目采用传统的视觉系统结合人工智能与机器学习技术，对汽车车体钢印进行图形抓取与字符识别。

系统分为工业视觉与人工智能两部分。其中，工业视觉部分包括工业相机与镜头、光源、控制单元、图像处理与算力设备几部分，人工智能部分主要由工业计算机与相应的人工智能计算引擎组成，此外，系统还包括了用于固定工业相机、光源的支架以及用于检测汽车状态的传感器等辅助部分。

系统功能

本系统在分析汽车钢印特征基础上，设计了一种采用机器视觉与人工智能的检测系统，利用辅助定位传感器结合高速相机进行钢印图像抓取及特征识别，为了适应汽车钢印图像的复杂性，系统采用了以深度学习为基础的人工智能技术，以解决图像内容受光照、角度、姿态、遮挡影响大，特征维度高等问题，从而实现汽车钢印特征检测的功能。

系统通过高速照相机进行图像采集，然后通过高速数据采集卡传输至计算机，经过图像处理系统预处理后，经过人工智能引擎进行深度学习，为解决图像复杂性问题提供有效途径。目前，深度学习算法在行业普遍技术水平已经能够达到95%以上准确率，通过多次识别，可以基本保证钢印图像识别的准确性。

系统优势

图像定位： 图像定位主要通过固定在设备流水线两侧的位置传感器进行汽车定位，在汽车运行至流水线指定位置时，传感器触发高速摄像机进行拍照，以获取包含汽车钢印的范围图像
图像抓取：为保证图像捕获的均一性与稳定性，系统采用3台照相机，从正对以及正负15度3个位置对汽车钢印进行拍照，并通过布置在顶部的光源提供均匀稳定的拍照环境。通过多台相机捕获的不同维度的图像，可以为后续图像识别与人工智能系统提供充分的训练与对比素材
图像识别：图像识别部分采用传统的工业视觉技术手段，通过去噪、增强、配准、融合、拼接等预处理措施，对图像进行预处理。并通过直方图、锐化等方式进行特征增强，在经过上述预处理错时候，对图形通过人工智能引擎进行训练、分析与识别，逐步提高识别率