Разработка метода уменьшения эффекта размытия снимков объектов на конвейерных линиях с помощью подвижных камер

Цель исследования. В статье исследуется предлагаемый авторами метод уменьшения размытия снимков объектов, движущихся с высокой скоростью на конвейерной ленте, с использованием подвижной камеры, скорость которой синхронизируется с движением конвейерной ленты. Применение этого метода повышает качество получаемых изображений и, как следствие, эффективность автоматизированных систем контроля качества и идентификации объектов на конвейере. Для оценки величины размытости изображений использована метрика на основе анализа частотного спектра получаемого изображения.

Методы. Разработан метод для уменьшения эффекта размытия снимков объектов, основанный на использовании автоматической синхронизирующей системы, уравнивающей скорости движения камеры и объекта на конвейере в момент получения снимка. Для обеспечения возвратно-поступательного движения камеры закреплены на ползунах самоуравновешенного двойного кривошипно-ползунного механизма (КПМ). В статье представлена структура автоматической синхронизирующей системы и приведено описание алгоритма ее работы. Получено условие синхронизации движения камеры и конвейера. Для тестирования системы технического зрения с подвижной камерой, установленной на ползуне КПМ, построен тестовый образец механизма, обеспечивающий возвратно-поступательное движение камеры.

Результаты. Используя тестовый образец механизма, выполнено сравнение между системой технического зрения со статической камерой и системой с подвижной камерой при различных скоростях конвейерной ленты. Полученные результаты показывают, что подвижная камера обеспечивает существенное снижение эффекта размытия, особенно при высоких скоростях.

Заключение. Предложенный метод позволяет значительно уменьшить или полностью устранить эффект размытия, что приводит к существенному улучшению качества получаемых изображений и повышению эффективности работы системы технического зрения в целом. Отмечено, что система требует обеспечения точности синхронизации движения камеры и конвейера, а также ее реализация может быть сопряжена с определенными техническими сложностями. Тем не менее, полученные результаты открывают широкие перспективы для дальнейшего развития и применения метода в различных областях, требующих высокоточной и надёжной визуальной информации о движущихся объектах.

1. Огурцов С.Н., Краснопёров Н.С., Бушуев Д.А. Сравнительный анализ способов построения системы технического зрения: неподвижная, широкоугольная и подвижная камеры // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2024. № 5. С. 482-486.

2. Огурцов С.Н., Бушуев Д.А. Обзор методов построения систем автоматической сортировки объектов на конвейере с использованием экстремального и нейросетевого управления // Уральский научный вестник. 2023. № 6. С. 3-12.

3. Огурцов С.Н., Бушуев Д.А. Автоматизация подсчёта яиц птицы при помощи системы технического зрения // Наукоемкие технологии и инновации (XXV научные чтения): сборник докладов Международной научно-практической конференции. Белгород, 2023. С. 843-847.

4. Savelyev N., Ermolaev K. Automation of poultry egg counting through neural network processing of the conveyor video stream // AIP Conference Proceedings. 2022. № 2486. P. 020026. https://doi.org/10.1063/5.0106117.

5. Classification of Overlapping Eggs Based on Image Processing / B. Purahong, W. Krungseanmuang, V. Chaowalittawin, T. Pumee, T. Kanjanasurat, A. Lasakul // Journal of Physics Conference Series. 2022. №2261. P. 012023. https://doi.org/10.1088/17426596/2261/1/012023.

6. Sulistiyowati I., Ichsan H. M., Anshory I. Object Sorting Conveyor with Detection Color Using ESP-32 Camera Python Based on Open-CV // JEECS. Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences. 2024. 9(1): 61-68. https://doi.org/10.54732/jeecs.v9i1.7.

7. A Faster and Lighter Detection Method for Foreign Objects in Coal Mine Belt Conveyors. / B. Luo, Z. Kou, C. Han, J. Wu, S. Liu // Sensors. 2023. Vol. 23, № 14. Р. 6276. https://doi.org/10.3390/s23146276.

8. Smart Counting System Based on Object Detection Using Deep Learning / J. Moon, S. Lim, H. Lee, S. Yu, K.-B. Lee // Remote Sens. 2022. Vol. 14, №15. P. 3761. https://doi.org/10.3390/rs14153761.

9. Temporal-Quality Ensemble Technique for Handling Image Blur in Packaging Defect Inspection / G.-J. Son, H.-C. Jung, Y.-D. Kim // Sensors. 2024. Vol. 24, №14. P. 4438. https://doi.org/10.3390/s24144438.

10. Vision-Based Sorting Systems for Transparent Plastic Granulate / T. Peršak, B. Viltužnik, J. Hernavs, S. Klančnik // Applied Science. 2020. Vol. 10 №12. P. 4269. https://doi.org/10.3390/app10124269.

11. Research on Belt Deviation Fault Detection Technology of Belt Conveyors Based on Machine Vision / X. Wu, C. Wang, Z. Tian, X. Huang, Q. Wang // Machines. 2023. Vol. 11, №12. P. 1039. https://doi.org/10.3390/machines11121039.

12. Huseynova G. H., Mammadov J. F. Mathematical and algorithmic support of the technical vision system of flexible production system // Vestnik of Astrakhan State Technical University. Series: Management, computer science and informatics. 2023. №4. P. 26-32. https://doi.org/10.24143/2072-9502-2023-4-26-32.

13. Coal Gangue Target Detection Based on Improved YOLOv5s. / S. Wang, J. Zhu, Z. Li, X. Sun, G. Wang // Applied Science. 2023. Vol. 13, №20. P. 11220 https://doi.org/10.3390/app132011220.

14. Патент США 17/119336, 31.01.2023 «Method and electronic device for deblurring blurred image» // United States Patent №11568518B2 / T. Gollanapalli, K. Marupalli.

15. Murakami K., Hayakawa T., Ishikawa M. Hybrid surface measuring system for motion-blur compensation and focus adjustment using a deformable mirror // Applied Optics. 2022. Vol. 61, № 2. P. 429-438. https://doi.org/10.1364/AO.442987.

16. Angle of View Switching Method at High-Speed Using Motion Blur Compensation for Infrastructure Inspection / Y. Ezaki, Y. Moko, T. Hayakawa, M. Ishikawa // Journal of Robotics and Mechatronics. 2022. Vol. 34, № 5. P. 985-996. https://doi.org/10.20965/jrm.2022.p0985.

17. Hayakawa T., Watanabe T., Ishikawa M. Real-time high-speed motion blur compensation system based on back-and-forth motion control of galvanometer mirror // Opt. Express. 2015. Vol.23, № 25. P. 31648-31661.

18. High-speed Imaging Technology Using Motion-blur Compensation for Infrastructure Inspection / T. Hayakawa, Y. Kubota, Y. Moko, Y. Ke, M. Ishikawa // Japanese Journal of Optics. 2021. Vol. 50, № 2. P. 61-67.

19. Extension of the Capture Range Under High-Speed Motion Using Galvanometer Mirror / Y. Ezaki, Y. Moko, H. Ikeda, T. Hayakawa, M. Ishikawa // 2020 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics. P. 1854-1859. https://doi.org/10.1109/AIM43001.2020.9159039.

20. High-speed motion blur compensation system in infrared region using galvanometer mirror and thermography camera / Y. Kubota, T. Hayakawa, Y. Ke, Y. Moko, M. Ishikawa // SPIE Sensors and Smart Structures Technologies for Civil, Mechanical, and Aerospace Systems. 2020. P. 1137919. https://doi.org/10.1117/12.2558450.