基于机器视觉的智能快递分拣系统设计_邢雪景.pdf

Application 创新应用电子技术 第 52 卷 第 2 期（总第 555 期）2023 年 2 月 145STM32控制舵机进而控制机械臂使得本系统可以定位抓取包裹。（3）从快递图像中提取信息。首先使用仿射变换对快递图像进行倾斜校正，再使用阈值分割、二值化处理、中值滤波法进行去噪。（4）使用舵机模块驱动六自由度机械臂抓取包裹并进行分类推送。1 硬件结构的设计本系统由以STM32为核心的主控模块、OpenMV模块、串口通信模块、电机驱动、按键及LCD显示模块、接口电路组成1。1.1 电机驱动模块根据RS380电机的需求，本驱动电路需要输出的电压为7.2V，驱动电流峰值为70mA,采用2片BTN7971组成一个完整的H桥驱动电路,为了得到平滑的电压，在输出取样部分添加滤波电容。图2所0 引言随着电商的快速发展快递行业物流量与日俱增，人工分拣效率较低带来货物积压，无法及时派送等问题，在此背景下，本文设计了一种基于视觉和无线网络快递分拣系统，专门用于分拣包裹，提升了工作效率，降低了人工分拣成本，延长快递分拣产业链，促进了物流的智能化，实现智能、精准且高效化的分拣。本项目设计了基于机器视觉和无线网络的智能分拣系统。智能快递分拣系统结构框图如图1所示。主要组成包括：（1）使用RS380电机、OpenMV摄像头、STM32作为主控芯片构建了智能快递分拣系统，并在串口通信的基础上，设计一套通信协议。（2）通过OpenMV对包裹进行边缘检测，通过基金项目：大学生创新创业项目（202110361067）。作者简介：邢雪景，安徽理工大学；研究方向：电气工程及其自动化。收稿日期：2022-05-12；修回日期：2023-02-12。摘要：阐述基于机器视觉的智能快递分拣系统设计，包括系统机械结构、硬件电路、控制算法，探讨摄像头支架的安装与固定的优化，以模块形式的分类，主板、接口电路、电机驱动模块的设计。系统通过合理设计，实现了快递物品信息的识别处理，自动分拣，具有便捷灵活的优点。关键词：控制技术，PID控制，机器视觉，OpenMV，STM32，ZBAR算法。中图分类号：TP273，TP368.1，TP391.41文章编号：1000-0755(2023)02-0145-03文献引用格式：邢雪景，郑凌，陈雨梦.基于机器视觉的智能快递分拣系统设计J.电子技术,2023,52(02):145-147.基于机器视觉的智能快递分拣系统设计邢雪景，郑凌，陈雨梦(安徽理工大学，安徽 232001)Abstract This paper describes the design of intelligent express sorting system based on machine vision,including system mechanical structure,hardware circuit and control algorithm,discusses the optimization of camera bracket installation and fixation,classification in the form of modules,and the design of main board,interface circuit and motor drive module.Due to the reasonable design,the system realizes the identification and processing of express goods information,automatic sorting,and has the advantages of convenience and flexibility.Index Terms control technology,PID control,machine vision,OpenMV,STM32,ZBAR algorithm.Design of Intelligent Express Sorting System Based on Machine VisionXING Xuejing,ZHENG Ling,CHEN Yumeng(Anhui University of Technology,Anhui 232001,China.)图1 总体结构图图2 BTN7971电机驱动电路图Application 创新应用146 电子技术 第 52 卷 第 2 期（总第 555 期）2023 年 2 月示为BTN7971电机驱动电路图。1.2 电源部分系统稳定工作的前提是电源稳定2。本系统中设计了多路电源，7.2V，5.4V，5V，3.3V。7.2V电池电压直接接到电机驱动模块，5.4V为转向舵机供电，5V为无线串口通信模块供电，3.3V为STM32核心板、编码器模块、OLED 液晶屏、按键开关、蜂鸣器等供电。5V电源采用的是LM2940,LM2940是输出电压固定的低压差三端稳压器。图3所示为5V电源电路图。驱动舵机电压基本为6V，选用的开关电源器件AS1015。新型高效率电源稳压芯片，内部采用P-MOSFET取代了老式的LM2576、LM2596、LM2941等芯片,AS1015内部电容简化后是BUCK电路，输出电压由PWM控制UO=(ton/T)E，对比芯片技术手册原理图可在输出端增加一个反馈电阻，用于调节PWM占空比3。图4所示为舵机电源电路图。1.3 循迹及目标位置确定在道路上粘贴黑色线进行引导，在图像的上、中、下、左、右各划出一个细长条的区域，在各自区域内检测是否有指定大小的黑色色块，再根据五个部分黑色色块的有无以及直线的倾角和偏移量即可判定是直线还是路口。图5所示为引导线图。利用OpenMV4对于路径进行识别并运送货物，可以大大减少因日光的影响，也降低了路径铺设的成本，是一种较为经济的方式。1.4 机械结构设计本系统底部设计在基于智能车B车模的基础上进行搭建，底盘采用2.5mm厚的纤维材料制作，具有较高的弹性和刚性，在遇到撞击或加速时，整体稳定性较好，轮胎使用发泡橡胶材料，增加了摩擦力，舵机采用立式安装，转向对称，占用空间小，转向相应速度快，安装方便，由于在货物运输过程中要求有较好的平稳性，所以采用四轮系，可以较为方便的进行转向。经过一系列测试，将电池置于后轮，主板置于前部的结构较为稳定。安装摄像头时，为了方便后续调试过程中更改摄像头的角度，我们以碳素杆为支架，通过搭建一个简易的平台使摄像头位置固定，用热熔胶将不可旋转部分固定。1.5 接口电路设计图6所示为ADC接口。通过ADC接口将采集到的模拟信号电压值进行模数转换，STM32精度为12位，即采样值为04 096，通过ADC采集接口将模拟信号转换为数字信号输出并进行归一化处理，单片机根据数据进行下一条指令。图7所示为无线串口接口。通过无线串口接口，可以使用串口通信协议来传输数据，为了提高信号的穿透能力和绕射能力，本系统选择通信频点为2.4GHz的无线串口收发模块。2 软件部分的设计通过OpenMV对包裹上的二维码进行识别，STM32控制舵机进而控制机械臂对包裹进行抓取，然后对二维码进行识别，确定目标位置。2.1 二维码信息识别ZBAR算法是现在网上开源的条形码二维码检测算法5，ZBAR算法对于QR码进行识别与检测流程图如8所示。二维码特征识别的思路是：首先寻找二维码的三个角的定位角点，对图片进行平滑滤波，二值化，筛选轮廓中有两个子轮廓的特征，找到面积最接近的3个即是二维码的定位角点。然后通过判断3个角点处于什么位置对图片进行者仿射校正。三个角点围成的三角形的最大的角就是二维码左上角的点。然后根据这个角的两个边的角度差确图3 5V电源电路图图4 舵机电源电路图图5 引导线图图6 ADC接口图7 无线串口接口Application 创新应用电子技术 第 52 卷 第 2 期（总第 555 期）2023 年 2 月 147定另外两个角点的左下和右上位置。最后是根据这些特征识别二维码的范围。2.2 舵机与电机控制舵机采用的是位置式PI控制6，通过对比列参数和积分参数的整定联系上误差的变化，对舵机进行闭环控制，其中还包括对PI参数的动态整定，以及误差的限幅。电机采用位置式PID控制，反馈得到电机的位置，位置环作为外环，速度环作为内环的串级PID控制，增加了系统的阻尼。2.3目标边缘检测本系统采用Canny特征7检测算法包裹的边缘进行检测，Canny算子在一阶微分的基础上，增加了非最大值抑制和双阈值检测，是边缘检测算子中最常用的一种。首先运用高斯函数对输入图像做平滑处理，二维高斯函数为式（1）。（1）根据标准差计算高斯核大小，对其进行归一化，与原始像素值进行卷积后，高斯滤波处理完毕，去除图像在数字化过程中产生的干扰信号，然后计算图像的梯度强度和角度方向，由于实际检测图像中的像素点可以看作二维矩阵，因此可以用一阶偏导的有限差分来得到最接近X点梯度方向两侧的像素值或Y点的梯度值。然后对图像的梯度强度进行非极大值抑制，即只保留边缘点，最后利用双阈值检测和连接边缘，通过设定一个高阈值H来提取有限的强边缘，将对比明显的背景与目标分开，设定一个低阈值L来控制边缘的连接,从而得到单像素的边缘。3 测试与优化 3.1 调试部分当系统脱离路径时，通过蜂鸣器发出报警声，可以准确分析错误来源，按键可以控制不必重复正常运行的路径，减少了调试时间。调试常用的外设为五向按键和蜂鸣器，原理图具体设计如图9按键蜂鸣器电路图。3.2 弯道控制优化在弯道行驶时，需要对三个参数进行设定：切弯路径、转向角度、入弯速度。切弯路径取决于车辆是选择内道还是外道过弯。切内道，曲率半径小，地面摩擦系数过小会导致车辆出现侧滑，较大的舵机角度会影响速度。切外道，路径会略长，曲率半径增加可以拥有更高的过弯速度。转向角度决定了车辆过弯的稳定性。合适的转向角度会减少车辆在转弯时的调整时间，而且可以使路径最短运动状态也会稳定。4 结语本文介绍了系统机械结构、硬件电路的搭建以及控制算法等。在机械结构方面，我们分析了摄像头支架的安装与固定以及在其他细节方面的优化。在电路方面，我们以模块形式分类，在主板、接口电路、电机驱动等模块分别设计。本系统通过合理设计实现了快递信息的识别处理并进行分拣，具有便捷灵活等优点，有较强的实用价值，可用于中小型快递企业中。参考文献1 王盼宝.智能车制作M.北京：清华大学出版社，2017.2 卓晴，黄开胜，邵贝贝.学做智能车M.北京：北京航空航天大学出版社，2007.3朱铝芬,羊井广.基于视觉技术的智能快递分拣小车的研制J.物联网技术,2021,11(09):7-8+10.4 栗世尧,谭宇良,吴何畏.智能快递分拣系统设计J.机械工程师,2018(03):108-110.5张锋.基于条形码识别的快递包裹智能分拣系统设计D.辽宁：辽宁科技大学,2021.6 杨丽,范江波.基于STM32F103的智能快递分拣系统设计J.三门峡职业技术学院学报,2019,18(03):139-143.7姜玲燕,李俊,王嘉琦.基于Canny算子的图像边缘检测优化算法J.深圳信息职业技术学院学报,2022,20(01):63-68.图8 二维码识别流程图图9 按键蜂鸣器电路图