MVTEC HALCON

机器视觉为包装增加可追溯性 - VISION SORT

Vision Sort 开发了一种自动化系统,能够识别、分析并为每分钟超过 60 个水果纸箱在输送带上贴上独特的 GS1-128 条形码。 该系统采用了 MVTec HALCON 和多种形状模型。
HALCON
包装和物流
条形码和二维码读取
匹配-Matching

一些产品包装箱的条形码贴标比其他产品更容易。例如,在几小时内将尺寸、重量和种类一致的单一类型水果打包时,可以将相同的条形码重复贴在这些箱子上。

然而,桃子、李子和油桃等核果却并非如此。生产线上的箱子类型或尺寸会随机变化,水果的大小和品级也是一样。条形码贴标过程必须与包装生产线一样动态。

为了能够在整个供应链中跟踪水果,必须以动态方式制作条形码并将其贴在每箱水果上。该条形码将包含有关水果的信息,包括其品种、相对大小和包装、生产农场、包装公司和包装日期。因此,任何自动化系统都必须分析每个箱子的大小,以及操作员贴在箱子上用以指示箱内水果数量和种类的识别标记。

New Leaf Produce 的 Mike Jost 需要一套能够在其核果箱上贴上可追踪条形码标签的系统。Jost 请 Vision Sort 开发了一套在线视觉系统,可以识别箱子的类型、产品尺寸和包装的产品数量。然后,使用这些数据生成 GS1-128 条形码标签,在箱子以大约每分钟 60 箱的速度沿着传送带移动的同时,将这些标签贴在箱子上。

智能视觉

当一箱水果移动经过检测系统时,Banner Engineering 的光电探测器会检测其存在情况,触发一对以 30° 角放置的 12 英寸 Smart Vision Lights LC300 LED 频闪灯,以及一台单色 200 万像素、2/3 英寸格式、50 帧/秒的 Basler Ace 相机。

来自相机的图像通过 GigE 接口传输到基于 Intel 的多核 PC。为了确定箱子类型,Gaddy 使用了 MVTec Software 的 HALCON 11 视觉软件包。为了让 HALCON 软件识别成箱水果,必须先对系统进行训练。当要识别的每种类型的箱子通过系统时,首先采集它们的图像,并通过分析箱子的物理尺寸和印刷在其上的图样来创建形状模型文件(见图)。在实践中,对于一些箱子,为了将其彼此区分开来,需要系统对每个箱子采集多达六个形状模型。

接着,将箱子的形状模型与之前训练的模型进行比较,以便对找到的潜在匹配进行排序或评分。然后,对所有分数结果高于设定最小值的模型都运行一个评分算法,确保软件识别出正确的箱子。如果两个箱子除颜色外的所有方面都相似,则对图像执行灰度分析以加以区分。

识别箱子类型后,分析标记的复选框位置,从而确定箱中水果的数量和大小。如果箱中的水果类型已通过在箱子上粘贴标签或手动盖章的方式确定,则通过光学字符识别 (OCR) 功能读取这些字符。

系统可以搜索 100 多个形状模型,还可以对箱子类型进行分类,在大约 65 毫秒内确定包装人员勾选过的复选框,然后打印标签并将其贴在箱子上。识别标签并将标签粘贴到箱子上总共需要的时间约为 0.5 秒。

识别出箱子模型之后,使用 SICK CLV620-0120 条形码读取器读取之前贴在箱子背面的条形码标签,以识别水果的包装人员。将这些数据与箱子的识别数据一起记录到数据库中,之后可以调用以便统计生产效率、生成报告或发放工资。

识别出子产品的箱类型、尺寸和数量之后,使用数据创建条形码标识符标签。这些数据通过以太网链路传输到 Sato S84 打印引擎,由其打印条形码标签,再由 IDTechnology 250 标签贴标机将条形码标签粘贴到箱子上。

系统控制

图形用户界面 (GUI) 使用 Microsoft Visual Studio C# 编写,可帮助用户通过一块触摸面板控制系统的所有参数,操作视觉检测软件接口、标签打印和贴标任务以及数据记录、报告生成和警报处理功能。

除了识别水果箱子和粘贴条形码标签外,系统还有一个 Microsoft SQL 关系数据库,其中包含许多参数,例如视觉软件应在何处检查每种类型箱子上复选框的图像,以及条形码应放在何处。该软件还可以按需生成 Excel 文件,其中包含相关的报告信息,如系统统计数据、工人生产效率、计件工资和装箱总数。

自定义 Visual Studio C# 软件还可以监视关键系统参数,例如打印机墨水不足或标签用尽。如果这些参数超出报警水平,会向维护人员发送一条文本消息。由于沿传送带向下移动的不同尺寸箱子类型各异,系统需要能够根据箱子的类型将条形码标签定位在特定位置。由一套定制的定位系统在贴标工具前沿垂直和水平方向对齐箱子,以便将标签粘贴在准确的位置。

未来型号

目前已发货的系统仅使用一台相机来识别和标记箱子,但未来的系统将会使用两台甚至三台相机来进一步增加系统的功能。例如,当箱子沿传送带移动时,第二台相机会采集箱子正面的图像,以便自动识别包装人员贴在箱子上的标签。放置在视觉系统防护罩中的第三台相机会采集打开的箱子中的水果的图像。然后,可以对这些图像进行分析,以识别其中盛装的水果类型,如此包装人员就不需要在箱子上实际标记复选框。

Vision Sort 系统的开发是为了最大限度减少对用户流程的影响,并且速度要足够快,平均每条包装生产线只需要一套而不是多套系统。目前的两套单相机系统自 2012 年 6 月以来一直在 New Leaf Produce 正常使用。2012 年夏末,美国加利福尼亚州另外两处种植与运输设施也安装了这套系统。多相机系统预计将在 2013 年交付给客户。

作者:Garth Gaddy

感谢Vision Systems Design提供本文。产品/商标的所有产品名称、商标和图片版权均属于其持有者。
保留所有权利。

发布日期: 九月 09, 2013

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