Đếm thép cây tự động bằng xử lý ảnh - Phạm Đức Long

Phạm Đức Long Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 118(04): 119 - 124 119 ĐẾM THÉP CÂY TỰ ĐỘNG BẰNG XỬ LÝ ẢNH Phạm Đức Long* Trường ĐH Công nghệ Thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên TÓM TẮT Trong bài báo này chúng tôi trình bày một ứng dụng xử lý ảnh trong công nghiệp. Nhiệm vụ cụ thể là đếm số cây thép trong một bó thép sản phẩm. Việc đếm tự động được thực hiện trong quá trình cân đóng bó. Ảnh của cây thép trên dây chuyền được thu bằng một camera tốc độ cao sau đó dùng chương trình xử lý nhận dạng và thực hiện đếm. Camera có liên hệ với một máy tính PC. Có thể thiết lập số cây thép trong một bó bằng chương trình quản lý trên máy tính. Số liệu của mỗi bó thép gồm chủng loại, số cây, trọng lượng, trưởng ca sản xuất,... được lưu trong cơ sở dữ liệu (CSDL) của máy tính và in ra mã vạch để treo móc trên bó thép giúp cho việc quản lý, bán hàng thuận tiện. Trong bài báo chúng tôi cũng trình bày một khả năng đếm số cây thép sau đóng bó dùng cho dây chuyền không có việc đếm và chia bó tự động. Từ khóa: Đếm thanh thép; xử lý ảnh trong công nghiệp. GIỚI THIỆU* Trong các nhà máy cán thép xây dựng hiện nay tại Việt Nam thường có hai loại sản phẩm phổ biến là thép cuộn và thép cây. Các cuộn thép Φ5, Φ6 hoặc Φ8 được cuốn với đường kính 1m đến 1.2 m, trọng lượng khoảng 380- 420kg. Các cây thép (thường là loại có các gân xoắn) đường kính Φ10- Φ16 thường được cắt với kích thước chiều dài 11,7 m và bó thành các bó; mỗi bó khoảng 20 cây. Tuỳ theo đường kính của cây thép mỗi cây sẽ có trọng lượng dao động trong khoảng 7- trên 10 kg. Sản phẩm thép từ nhà máy được bán cho các đại lý lớn theo đơn vị trọng lượng (tấn hàng). Các đại lý bán lẻ cho các khách hàng thường bán theo cây thép. Để tránh thất thoát trong khi vận chuyển và tăng cường quản lý kho chặt thì việc đếm chính xác số cây thép cho mỗi bó và trọng lượng tương ứng của mỗi bó là rất quan trọng. ĐÓNG BÓ THÉP TRONG NHÀ MÁY CÁN THÉP Yêu cầu và thực trạng Trên dây chuyền cán thép cây, thép thành phẩm sau khi qua khuôn cán cuối cùng được đưa lên sàn nguội (nhiệt độ lúc này còn * Tel: 0912551589; Email: pdlong@ictu.edu.vn khoảng 7000-8000C), sau đó đưa đến máy cắt theo chiều dài yêu cầu rồi đến bộ phận đóng bó, cân sản phẩm (lúc này nhiệt độ còn khoảng 3500C - 4000C); cả quá trình này là tự động. Tại khâu đóng bó hiện nay ở các nhà máy số lượng cây thép chưa kiểm soát được chính xác 100% nên số lượng cây thép mỗi bó không giống nhau gây khó khăn trong quản lý như trên đã nói. Việc quản lý thực hiện bằng nhân công ngồi đếm thủ công, ghi chép bằng tay nên dễ gây sai lệch về dữ liệu nhập - xuất. Các hệ thống đếm cơ khí thường nhanh chóng hư hỏng và không kết nối chương trình quản lý trên máy tính. Cũng đã có 1 số nghiên cứu để xây dựng hệ thống đếm tự động này trên cơ sở dùng các thiết bị điện, tuy nhiên chưa đạt được độ chính xác 100% và rất bị ảnh hưởng của nhiễu công nghiệp trong nhà máy nên chưa áp dụng được trong sản xuất. Các hệ thống nghiên cứu trước cũng chỉ là đơn giản chưa có gắn kết với máy tính, mạng máy tính để thu thập số liệu tự động phục vụ cho nhập- xuất và quản lý của lãnh đạo. Hiện nay xu thế ứng dụng công nghệ thông tin với các chương trình xử lý ảnh trong công nghiệp đã có thể giải quyết nhiều nhiệm vụ kỹ thuật mà với các phương pháp thuần túy cơ khí, điện tử riêng rẽ trước đây khó có thể giải quyết tốt [6]. Phạm Đức Long Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 118(04): 119 - 124 120 Hình 1. Thép thanh trên băng tải a), b); Đóng bó c) và sản phẩm đeo nhãn mã vạch d) Đếm thép cây tự động trong quá trình thu hồi sản phẩm Sơ đồ công nghệ Chúng tôi đã nghiên cứu thực trạng tại một số nhà máy cán thép có sản lượng trung bình 200 đến 300 nghìn tấn năm. Qua khảo sát đã đề xuất hướng sử dụng camera tốc độ cao để thực hiện khâu đếm tự động bằng xử lý ảnh trên băng tải xích trước khi đóng bó. Sơ đồ của hệ thống (hình 2). Hoạt động của hệ thống: Thép cây trên sàn cán sau khi qua sàn nguội, qua máy cắt để cắt chiều dài yêu cầu (11.7m) được chuyển đến băng xích tải cuối trước khi đóng bó. Tại đây các nhóm cây thép được đưa qua một cơ cấu dàn thép để tách rời các cây chồng lên nhau. Camera + máy tính Eye-RIS thu ảnh và tính ra số cây thép đang chạy qua ống kính. Khi đủ số cây thép trong một bó máy tính trên camera Eye-RIS sẽ điều khiển cơ cấu gạt số lượng cây thép theo yêu cầu xuống rãnh cân (hình 1 c), dừng băng tải để đóng bó. Số liệu về số cây truyền từ Eye-RIS về PC và số lượng cân trong bó truyền về PC từ “Cân và đóng bó” được sử dụng để in nhãn mã vạch treo vào mỗi bó thép. Số lượng cây thép trong một bó có thể được đặt qua phần mềm trên máy tính PC. Hình 2. Đếm thép cây bằng xử lý ảnh 4 5 6 Sản phẩm 1 3 2 Camera + máy tính Máy tính PC Cơ cấu chấp hành gạt số lượng cây thép theo yêu cầu Băng tải Cơ cấu dàn Đến đóng bó Cân và Phạm Đức Long Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 118(04): 119 - 124 121 Camera Eye-RIS Hình 3. Camera tốc độ cao Eye-RIS Đây là loại camera + máy tính xử lý song song ứng dụng công nghệ mạng nơ ron tế bào CNN (Cellular Neural Network) do hãng AnaFocus LTD thiết kế và chế tạo [7]. Máy tính bên trong Eye-RIS có mạng 25.344 bộ xử lý song song. Tốc độ bắt ảnh: 10000fps. Ngoài tính năng thu và xử lý ảnh, Eye-RIC có thể thu và xử lý video. Thiết bị có kích thước và công suất tiêu thụ nhỏ với các đặc điểm: + Kích thước: 47x47x26.53mm3, trọng lượng: 118g. + Điện áp nuôi 12VDC, công suất tiêu thụ: 2.7W. + Điều khiển và xử lý hình ảnh: Sử dụng chip Altera Nios II 32bit RISC bộ vi xử lý chạy ở 100MHz, 16MB SDRAM cho chương trình và hình ảnh/ lưu trữ dữ liệu, EPC flash 8MB. + Các cổng vào/ra: USB 2.0, UART camera + máy tính Eye-RIS có thể hoạt động độc lập thu và xử lý hình ảnh hoặc có thể ghép nối với máy tính (mạng máy tính) để thu thập số liệu và nhận các lệnh từ host PC. Để lập trình trên Eye-RIS có thể sử dụng ngôn ngữ C qua bộ phần mềm Eye-RIS ADK của hãng cung cấp. Thuật toán xử lý Hình 3. Ảnh thu được của vùng quan sát trên camera Hình 4. Thuật toán xử lý đếm thép cây ĐẾM SỐ CÂY THÉP TRONG BÓ THÉP NGẪU NHIÊN Việc đếm số cây thép trong quá trình đóng bó thu hồi sản phẩm ở mục 2 không phải được thực hiện trong mọi nhà máy cán thép. Do đặc điểm riêng về năng lực vốn và công suất với mỗi nhà máy khi xây dựng và phát triển khác nhau nên có thể tại đó nhà máy không đủ khả năng xây dựng hệ thống đếm thép tự động theo đề xuất của chúng tôi. Để có thể đếm số cây thép trong mỗi bó sau khi bó xong trong những trường hợp này chúng tôi đề xuất dùng Số thanh=0; Thiết lập số thanh trong 1 bó thép N; Bắt đầu Số thanh = Số thanh + 1; Dừng băng tải; Ghi vào CSDL Đọc trong vùng quan sát của Eye-RIS Tăng cường chất lượng ảnh Có ảnh thanh thép? Kết thúc N N Y Y Số thanh=N? Tiếp tục ? Thu ảnh Y N Phạm Đức Long Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 118(04): 119 - 124 122 giải pháp xử lý ảnh của đầu các bó thép sau khi đã bó xong. Đây là một nhiệm vụ khó khăn với yêu cầu đạt độ chính xác 100% do các đầu các bó thép không được cắt phẳng và do các bó thép khi bó có độ lỏng hoặc chặt khác nhau nên ảnh của chúng không phải lúc nào cũng tách rời như hình 5 b,c mà thực tế thường như hình 5 a,d. Hướng tiếp cận của một số tác giả đã thực hiện đếm qua ảnh đầu bó thép là tính toán khoảng cách Euclid, biến đổi Hough, sử dụng mạng nơron,... [1..5] nhưng các kết quả chưa đạt chính xác 100%. Việc thực hiện học và nhận dạng bằng mạng ron nhân tạo ảnh của đầu các cây thép sau đó đếm như một số tác giả đã thực hiện [1..5] mang tính hàn lâm hơn tính thực tế công nghiệp và cũng không cho kết quả chính xác. Chúng tôi đã thử nghiệm một phương pháp tính toán chính xác với sự thực hiện đơn giản hơn. Tất nhiên thời gian thực hiện cũng nhanh hơn (Dù yêu cầu cơ bản ở đây là độ chính xác 100% chứ không phải về thời gian thực hiện). Nội dung của phương pháp là thu ảnh từ các đầu bó thép sau đó thực hiện phân loại vùng ảnh theo diện tích là bội số diện tích đầu mỗi cây thép. Việc đếm số cây dựa trên số diện tích này với các bội số là 1, 2, .. i cây (trong thuật toán hình 7.). Để có thể thực hiện thuật toán trong hình 6, bước “Tăng cường chất lượng ảnh và thực hiện hình thái học” cần thực hiện tốt. Trong camera + máy tính Eye- RIS đã có sẵn nhiều hàm hỗ trợ cho các xử lý này nên việc thực hiện rất thuận tiện. THỰC NGHIỆM Hình 6. Mô hình thực nghiệm Mô hình thực nghiệm gồm một băng tải 2 xích do một mô tơ DC kéo có tốc độ chuyển động 5m/s tương ứng với tốc độ băng tải trong nhà máy. Các thanh thép đường kính Φ2.5 đặt trên băng xích. Khi băng tải quay các thanh thép di chuyển qua ống kính của camera. Camera Eye-RIS đặt ở chiều cao 500mm so với mặt băng tải. Camera được nối với một máy tính xách tay qua USB. Trên hình 8 là giao diện màn hình trên máy tính với 3 ảnh lần lượt qua xử lý. Ảnh cuối cùng sẽ được sử dụng để thực hiện đếm bằng thuật toán (theo hình 4). Hình 5. Ảnh đầu các bó thép a dc) b) Phạm Đức Long Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 118(04): 119 - 124 123 Hình 7. Đếm thép qua ảnh đầu bó thép Chương trình xử lý đã xác định được chính xác số cây thép như trên hình 8. Hình 8. Kết quả đếm thép bằng xử lý ảnh trên mô hình thực nghiệm Số thanh=0; M[i]=0; Bắt đầu M[i] = số vùng có diện tích Si i={1..N}; (N=số cây nhiều nhất trong 1 bó) Số thanh = ΣM[i]; inc(i) Tăng cường chất lượng ảnh Si 0? Kết thúc N N Y Y M[i] = 0 ? TIẾP TỤC ? Thu ảnh Xóa M[i] vùng Si Y N Số cây thép đếm được Phạm Đức Long Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ 118(04): 119 - 124 124 KẾT LUẬN Xuất phát từ yêu cầu thực tế tại một số nhà máy cán thép lớn trong nhu cầu xây dựng hệ thống tự động để đếm chính xác số thanh thép trong các bó thép, chúng tôi đã thử nghiệm xây dựng hệ thống đếm sử dụng xử lý hình ảnh thu từ camera tốc độ cao CNN. Mô hình thực nghiệm theo tỷ lệ thu nhỏ trong thực tế với các chỉ tiêu kỹ thuật tương ứng của dây chuyền thực. Thử nghiệm hoạt động của mô hình và phần mềm đã cho kết quả chính xác và ổn định. Thiết kế này có thể được đưa vào dây chuyền sản xuất tại nhà máy cán thép trên dây chuyền cán thép cây, đáp ứng được nhu cầu trong nhà máy cán thép. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. LUO Shan, HUANG Huan, LIU Jihong, A Counting Method of Steel Bars Bundle Based on Image Processing, Micro Computer Applications,Vol 129 No16, Jun12008, pg. 94-97. [2]. LUO San-ding, HUANG Jiang-feng, LI Yong, Method for Steel Bars Recognizing and Counting Based on Multi-camera Vision Fusion, Computer Engineering, 2008, Vol.34 No.3, pg. 231-233. [3]. KE Long-zhang, YANG Yu-qing, A Real- time system designing for automatic steel counting based on DSP and its realization, Hun an Ag ricult ural Machinery, 2009, Vol 36. No 1, pg. 40-43. [4]. SONG Qiang, XU Ke, XU Jinwu, SUN Hao, WANG Jinhua, WANG Chunmei, Automatic Counting Technique for Steel Bars based on Image Proceessing, Iron an d St eel, Vol 39, No 5, 2004, pg. 34-38. [5]. Xue Wei, Yuan Pei-xin, Han Qing-da, Chen Chang-hai, Research on an Automatic Counting Method for Steel Bars' Image, Electrical and Control Engineering (ICECE), 2010 International Conference on, 2012, pg. 1644 - 1647. [6]. Phạm Đức Long, Phạm Thượng Cát (2008), “Xử lý ảnh trong công nghiệp, nhu cầu, thách thức và giải pháp”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Thái Nguyên, tập 2, số 45, tr. 121-127. [7]. Eye-RIS V 1.3 User manual, Anafocus LTD, December 2008. SUMMARY AUTOMATICAL COUNTING STEEL BARS BY IMAGE PROCESSING Pham Duc Long* College of Information and Communication Technology – TNU In this paper we present an image processing application in industry. Specific task is to count the number of bar in a bunch of steel. The counting is automatically done ically in the process of weighting and packing. The images of steel bars are captured by a high-speed camera and then processed using a program to identify and counting. The camera is connected to a PC. One can be set up in a number of steel bar in a bunch by program management on the host PC. The data consists of a bunch of steel types, number of bars, weight of bunch, name of shift leader,... are stored in the database of the computer. This data is printed out barcode-label for hanging on each bunch of steel, which helps to manage, convenient sales. In this paper we also present an ability to count the number of steel bar in the each bunch after packing in the sections of product lines without counting the bundles and split automatically. Key words: Count steel bar; image processing in the industry. Ngày nhận bài: 13/3/2014; Ngày phản biện: 15/3/2014; Ngày duyệt đăng: 25/3/2014 Phản biện khoa học: TS. Dương Chính Cương – Trường ĐH CNTT&TT – ĐH Thái Nguyên * Tel: 0912551589; Email: pdlong@ictu.edu.vn