用偏心桶来储藏和运输液体是比较常见的现象。像石油和一些化工原料,甚至是食品工业也或多或少用到偏心桶。单对灌装液体本身,品种各异,选择的灌装方式也不尽相同,其中包括一些有渗透能力的有毒液体。像氢氟酸和氰化钠等。在灌装的同时,工人难免和这些液体有直接的接触,而由此带来的伤害也是难免的。但能否设计一种全新的灌装方式,能实现工厂的自动化生产,无需工人直接参与生产,而智能化的远程监控基本可以减少或避免有毒液体对工人的侵害。在灌装的难度方面,由于加注口是偏心的,导致运动到灌装工位的偏心桶口在圆周上的分布是随机的,机械手无法重复同一工序完成灌装。需要将视觉技术引用到该灌装系统,先对加注口进行识别定位,并将其位置信息输送到计算机进行处理和分析,然后完成对机械手的实时控制,实现灌装。可以看出,其关键技术就是加注口的自动定位。在国内,灌装机械品种各异,其功能与实现方式也不尽相同,课题组在对其进行研究的同时,开发了一种全新的自动定位系统进行偏心桶加注口的识别。该系统以计算机视觉理论为基础,将视觉系统的优势充分发挥,在降低工人劳动强度的同时,也避免了有毒液体和渗透物对身体的侵害。偏心桶加注口的图像边缘获取以及对二值边缘图像参数的拟合是本论文研究的核心内容。首先本文介绍了检测系统的硬件构成及软件流程图,并采用张正友法进行摄像机标定,完成对摄像机参数的畸变校正,分析误差产生的主要原因；然后选择高斯滤波完成了图像的平滑处理,在保证目标轮廓边缘不变模糊的前提下,很好的去除掉噪声对识别过程的干扰；对于图像分割,在固定阈值分割的基础上进行改进,开发了一种动态阈值分割方法,实现了阈值的自动化选取,解决了因图像位置不同以及光照条件变化引起的图像灰度值变化问题。采用Sobel算子完成边缘检测。而为了加快系统的识别过程,本文引进了NCC模板匹配算法,在对其算法进行改进的同时,与金字塔分层搜索策略相结合,完成了偏心桶加注口的快速定位；最后采用具有鲁棒性的圆拟合算法对加注口进行拟合以及圆心的识别。经试验验证,该系统的构建满足自动化灌装过程中偏心桶加注口的快速自动定位需求。且自动定位系统的定位精度能达到0.085-0.090mm。