一种基于直方图匹配的嵌入式塑料模具保护装置

摘要

一种基于直方图匹配的嵌入式塑料模具保护装置，该装置划分为四个模块分别为：图像采集模块，计算匹配模块，人机交互模块，动作控制模块；所述的图像采集模块包括两个红外摄像头和一个白炽灯；计算匹配模块包括一个Arm开发板；人机交互模块为注塑机控制器上位机；动作控制模块为注塑机控制器下位机；图像采集模块，计算匹配模块和人机交互模块之间通过网络集线器以以太网网线进行连接控制，人机交互模块与动作控制模块之间以Can/232线进行连接控制；能够根据两张图像直方图的差异，自动判断塑料模具中是否存在未脱落的制品，从而有效保护模具，具有效率高、可靠性强、安全系数高等特点。

权利要求

1.一种基于直方图匹配的嵌入式塑料模具保护装置，该装置划分为四个模块分别为：

图像采集模块，计算匹配模块，人机交互模块，动作控制模块；其特征在于：所述的图像采集模块包括两个红外摄像头(1) 和一个白炽灯(2) ；计算匹配模块包括一个用于计算图像的直方图并进行直方图匹配计算的Arm 开发板(7) ；人机交互模块为用于显示红外摄像头所拍摄的图像并负责人机交互操作的注塑机控制器上位机(6) ；动作控制模块为用于控制注塑机动模的闭模动作的注塑机控制器下位机(9) ；图像采集模块，计算匹配模块和人机交互模块之间通过网络集线器(5) 以以太网网线(4) 进行连接控制，人机交互模块与动作控制模块之间以Can/232 线(8) 进行连接控制；

所述的两个红外摄像头(1) 通过磁力表座(3) 分别固定在定模(10) 和动模(11) 上，且红外摄像头(1) 朝向于所述的定模(10) 和动模(11) 的开口处并采集图像；所述的白炽灯(2)通过磁力表座(3) 固定在定模(10) 上，该灯口朝向于所述的定模(10) 和动模(11) 的开口处，并为提供红外摄像头(1) 采集图像所需的光源；

所述的网络集线器(5) 设有四个端口，其中两个端口分别与图像采集模块内的两个红外摄像头(1) 以以太网网线(4) 相连控制；另两个端口分别与计算匹配模块内的Arm 开发板(7) 和人机交互模块内的注塑机控制器上位机(6) 以以太网网线(4) 相连控制。

说明书

一种基于直方图匹配的嵌入式塑料模具保护装置

技术领域

[0001] 本发明涉及的是一种塑料模具保护装置，尤其是一种基于直方图匹配的嵌入式塑料模具保护装置，属于计算机视觉领域。

背景技术

[0002] 塑料由于其优良的加工和使用性能在国民经济的各个领域得到了广泛的应用，目前我国塑料制品总产量已达3000万吨并以8％～10％的增长率逐年递增。注射成型因其成型质量好，效率高，成本低等优点，而成为塑料工业特别是高性能塑料制品最主要的生产手段。据统计，注射成型的制品约占所有模塑塑料制品总产量的三分之一，注射模具约占塑料成型模具数量的一半以上。

[0003] 注射模具由动模和定模两部分组成，动模安装在注塑机的移动模板上，定模安装在注塑机的固定模板上。塑料注射成型过程是一种间歇操作的循环过程，在每一个循环周期内，首先，动模与定模闭合构成浇注系统和型腔，然后，熔融的塑料在注塑机提供的压力下，经浇注系统流入型腔并冷却固化定形，最后，动模与定模分离，由顶出机构顶出塑料制品。然而，在实际生产过程中，常常由于顶出机构失效，模具结构设计不合理或塑料制品质量波动等原因，容易造成塑料制品无法顺利顶出，而残留在模具内(特别是一模多腔的模具)，此时，如果动模和定模闭合，残留的塑料制品容易造成模具的损坏。为了避免这一情况，很多企业采用人工方式解决这一问题，即一副模具配一个员工，专门监测生产过程，在发现塑料制品顶出失败时立即关闭注塑机，阻止动模和定模闭合。这种人工方式除了人力成本高外，同时由于正常人的反应时间为0.1～0.5s，精力集中时间只有20～30min，因此，人工方式存在响应速度慢，可靠性低等问题。

[0004] 在计算机视觉领域中，直方图能够给出图像的统计信息，它反映了一幅图像不同灰度等级像素数目的多少及其分布情况，其横坐标表示灰度，其纵坐标表示像素数量。直方图的生成不需要复杂的变换和运算，图像处理速度快。直方图的匹配算法能够检测出不同图像显著的边缘和颜色的统计变化，并快速识别视频场景的差异。

发明内容

[0005] 本发明的目的在于克服上述存在的不足，提供一种基于直方图匹配的嵌入式塑料模具保护装置，该装置能够自动判断模具中是否存在未脱落的塑料制品，是计算机视觉技术在塑料注射成型过程中的一种应用。

[0006] 本发明的目的是通过如下技术方案来完成的，该装置划分为四个模块分别为：图像采集模块，计算匹配模块，人机交互模块，动作控制模块；所述的图像采集模块包括两个红外摄像头和一个白炽灯；计算匹配模块包括一个用于计算图像的直方图并进行直方图匹配计算的Arm开发板；人机交互模块为用于显示红外摄像头所拍摄的图像并负责人机交互操作的注塑机控制器上位机；动作控制模块为用于控制注塑机动模的闭模动作的注塑机控制器下位机；图像采集模块，计算匹配模块和人机交互模块之间通过网络集线器以以太网网线进行连接控制，人机交互模块与动作控制模块之间以Can/232线进行连接控制。

[0007] 作为优选，所述的两个红外摄像头通过磁力表座分别固定在定模和动模上，且红外摄像头朝向于所述的定模和动模的开口处并采集图像；所述的白炽灯通过磁力表座固定在定模上，该灯口朝向于所述的定模和动模的开口处，并为提供红外摄像头采集图像所需的光源。

[0008] 作为优选，所述的网络集线器设有四个端口，其中两个端口分别与图像采集模块内的两个红外摄像头以以太网网线相连控制；另两个端口分别与计算匹配模块内的Arm开发板和人机交互模块内的注塑机控制器上位机以以太网网线相连控制。

[0009] 本发明的有益效果为：能够根据两张图像直方图的差异，自动判断塑料模具中是否存在未脱落的制品，如果存在，则报警，指示注塑机不准闭模，从而有效保护模具。

附图说明

[0010] 图1是本发明的整体结构示意图。

[0011] 图2是本发明的工作流程图。

[0012] 图3是定模标准图像和对比图像的直方图归一化数据与相似度计算。

[0013] 图4是动模标准图像和对比图像的直方图归一化数据与相似度计算。

具体实施方式

[0014] 本发明附图中的标号分别为：1、红外摄像头，2、白炽灯，3、磁力表座，4、以太网网线，5、网络集线器，6、注塑机控制器上位机，7、Arm开发板，8、Can/232线，9、注塑机控制器下位机，10、定模，11、动模。

[0015] 下面将结合附图对本发明做详细的介绍：如附图1所示，该装置划分为四个模块分别为：图像采集模块，计算匹配模块，人机交互模块，动作控制模块；所述的图像采集模块包括两个红外摄像头1和一个白炽灯2；计算匹配模块包括一个用于计算图像的直方图并进行直方图匹配计算的Arm开发板7；人机交互模块为用于显示红外摄像头所拍摄的图像并负责人机交互操作的注塑机控制器上位机6；动作控制模块为用于控制注塑机动模的闭模动作的注塑机控制器下位机9；图像采集模块，计算匹配模块和人机交互模块之间通过网络集线器5以以太网网线4进行连接控制，人机交互模块与动作控制模块之间以Can/232线8进行连接控制。

[0016] 所述的两个红外摄像头1通过磁力表座3分别固定在定模10和动模11上，且红外摄像头1朝向于所述的定模10和动模11的开口处并采集图像；所述的白炽灯2通过磁力表座3固定在定模10上，该灯口朝向于所述的定模10和动模11的开口处，并为提供红外摄像头1采集图像所需的光源。

[0017] 所述的网络集线器5设有四个端口，其中两个端口分别与图像采集模块内的两个红外摄像头1以以太网网线4相连控制；另两个端口分别与计算匹配模块内的Arm开发板7和人机交互模块内的注塑机控制器上位机6以以太网网线4相连控制。

[0018] 如附图2所示，本发明的工作过程可以描述为，首先，将注塑机的动作模式设置为手动，设置图像的相似度阈值T，0≤T≤1，并利用图像采集模块采集不存在残留制品的动模图像和定模图像各一张(以下分别简称：动模标准图像和定模标准图像)，动模标准图像和定模标准图像自动保存在计算匹配模块中；然后，将注塑机的动作模式设置为半自动或全自动，在顶出装置回退到位并在闭模动作还没有动作之前，图像采集模块自动采集动模和定模图像各一张(以下分别简称：动模对比图像和定模对比图像)，同样保存到计算匹配模块中；接着，计算匹配模块计算动模标准图像与动模对比图像的相似度值以及定模标准图像与定模对比图像的相似度值，如果两者的相似度值都大于设定的相似度阈值，则认为动模和定模中均没有残留制品，动作控制模块执行动模的闭模动作，开始下一个循环周期。如果两者的相似度阈值有一个或两个小于设定的相似度阈值，则认为动模或定模中存在残留制品，动作控制模块停止动模的闭模动作，并发出警报。

[0019] 上述动模标准图像与动模对比图像相似度值的计算方法和定模标准图像与定模对比图像的计算方法完全相同，计算方法主要包括以下步骤：

[0020] (1)根据红外摄像头拍摄的灰度图像，生成直方图。直方图的横坐标是灰度值，纵坐标表示图像中具有该灰度值的像素数量。灰度图像的灰度值为0～255，将灰度值划分为n个区间，即0～255/n，255/n～2×255/n，……。n的取值不宜过大也不宜过小，过小会导致直方图过于平均而无法体现差异，而过大则会产生尖锐和单个效果。

[0021] (2)进行直方图的归一化操作，即将直方图中每个灰度区间的像素数量除以图像的像素总数量，这样，直方图中每个灰度区间所对应的纵坐标的和为1。

[0022] (3)根据归一化的直方图，计算两张待对比图像直方图的相似度值。本发明中直方图的匹配算法有三种，三种算法的计算公式分别如式(Ⅰ)、式(Ⅱ)和式(Ⅲ)所示，实际生产过程中用户可根据需要选择合适的匹配算法。

[0023]

[0024]

[0025]

[0026] 式中，i为直方图的第i个灰度区间，H1和H2为待对比两张图像直方图纵坐标的归一化值。

[0027] 下面通过一个生产实施例对本发明作进一步的详述，在该实施例中直方图的匹配算法选择算法1，n值取37。

[0028] 第一步：将注塑机设置为手动工作模式，采集动模标准图像和定模标准图像各一张，设置相似度阈值T为0.8。

[0029] 第二步：将注塑机设置为全自动工作模式，在顶出装置回退到位并在闭模动作还没有动作之前，图像采集模块自动采集动模和定模对比图像各一张。

[0030] 第三步：计算匹配模块计算定模标准图像与定模对比图像之间的直方图相似度。首先生成定模标准图像的直方图，定模标准图像的像素总数为305398，其中第一个灰度区间(灰度值为0～5)的像素数为307，然后将定模标准图像的直方图进行归一化操作，第一个灰度区间(灰度值为0～5)的像素值为307/305398＝0.00100525。同样，先生成定模对比图像的直方图，然后进行归一化操作。归一化操作后，定模标准图像和对比图像的直方图数据(如图3所示)。接着，按照公式(I)计算定模标准图像与定模对比图像之间的直方图相似度值为0.9936。

[0031] 第四步：计算匹配模块计算动模标准图像与动模对比图像之间的直方图相似度。计算步骤与第四步相同，动模标准图像和对比图像的归一化直方图数据(如图4所示)，同样，按照公式(I)计算动模标准图像与动模对比图像之间的直方图相似度值为0.7574。

[0032] 第五步：定模标准图像与定模对比图像之间的直方图相似度值0.9936大于相似度阈值0.8，认为定模中不存在残留制品；动模标准图像与动模对比图像之间的直方图相似度值0.7574小于相似度阈值0.8，则认为动模中存在残留制品，停止闭模动作并发出警报。