陳丹陽 ,曹 麗 ,林一高 ,張秋坤 ,鐘舜聰,3*
(1.漳州職業(yè)技術學院,現(xiàn)代教育技術中心,福建漳州363000;2.福州大學機械工程及自動化學院光學/太赫茲及無損檢測實驗室,福建福州350108;3.福建省醫(yī)療器械和生物技術重點實驗室,福建福州350000)
軸承是在機械傳動過程中起固定和減小載荷摩擦系數(shù)的部件,對機器的精度以及使用壽命有重要影響。因此,軸承的生廠商對于軸承滾子表面加工的質量的測量是必不可少的?,F(xiàn)有的生產(chǎn)實踐中針對于軸承滾子的表面加工質量的檢測無專門的檢測技術,多數(shù)仍采用目視法,依靠經(jīng)驗豐富的技工用眼睛一個一個對軸承滾子進行識別。測試者的主觀因素會影響測試的結果;另外這種人工視覺檢測方法檢測速度和工作效率低,因此并不適用于大規(guī)?,F(xiàn)代工業(yè)的要求[1,2]。
黃昊等[2]介紹了一種基于圖像處理器的圓錐滾子表面缺陷的在線檢測系統(tǒng)。徐?。?]提出一種利用離線樣本學習實現(xiàn)軸承外側表面缺陷在線快速檢測的方法。陳廉清等[4]采用計算機視覺識別技術對微小軸承端蓋上的缺陷進行了自動識別,設計了一套適合于檢測微小軸承表面缺陷的系統(tǒng). 該系統(tǒng)可以采集到高質量的圖像信息.利用SUSAN 算子實現(xiàn)了對圖像的分割和微小軸承表面缺陷的快速檢測。蘇俊宏等[5]針對圓柱型零件高曲率表面缺陷及外形尺寸不能同時進行在線檢測的問題,設計并實現(xiàn)了基于機器視覺的在線檢測系統(tǒng)。Yang 等[6]利用機器視覺的方法實時在線檢測圓錐滾子的表面缺陷。以上基于機器視覺的方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度,易于實現(xiàn)信息集成,但在檢測微小圓錐滾子表面缺陷有一定的局限性,往往受到CCD 相機的光學物理參數(shù)、光學投射器特征參數(shù)、傳感器本身的結構參數(shù)及外界干擾源等等的影響。Jena[7]提出采用振動方法來檢測缺陷,但是這種基于振動的方法對小缺陷的檢測效果比較不明顯。
本研究采用光學單縫衍射原理搭建圓錐滾子外觀缺陷檢測系統(tǒng),可以提高缺陷的檢測精度和效率。
為了使得到的衍射條紋更清晰,通過采用形態(tài)學運算算法,可有效平滑條紋邊緣、去除噪點。形態(tài)學運算是一種根據(jù)形態(tài)學思想發(fā)展起來的圖像處理方法,主要的處理對象是二值圖像。其主要內(nèi)容是根據(jù)設計的運算、算法、概念,描述圖像的基本特點。根據(jù)形態(tài)學的基本算法,處理和觀察圖像,可以達到改善圖像質量的目的。描述圖像的各種幾何特征,如面積、骨架、周長等,這些數(shù)據(jù)可用于判斷缺陷。最基本的形態(tài)學運算有開運算和閉運算[10]。
形態(tài)學開運算是指先對圖像進行腐蝕操作后膨脹處理,以達到移除獨立的小區(qū)域、小目標、平滑較大目標的邊緣的目的,同時不明顯改變圖像的面積。
開運算的數(shù)學表達式為:
式中:S—開運算后的圖像;X—二值化后的圖像;B—用來表示開運算的結構,每一個結構元素的值為0或1。
利用開運算可以有效去除衍射條紋中存在的噪點。
形態(tài)學閉運算是指先對圖像進行膨脹操作后腐蝕處理,以達到填充物體目標圖像內(nèi)部微小的縫隙和孔洞,連接相鄰目標以及平滑目標邊緣的目的,同時不明顯改變目標圖像的面積。
閉運算的數(shù)學表達式可以表示為:
式中:SB—閉運算后的圖像;X—二值化后的圖像;B—用來表示閉運算的結構,每一個結構元素的值為0或1。
當光通過與波長相比限度足夠小的障礙物時,理論上的陰影區(qū)域會觀察到光,且光的強度并非均勻分布,這就是光的衍射現(xiàn)象[8]。
夫瑯禾費單縫衍射如圖1 所示。
圖1 夫瑯禾費單縫衍射
單縫A-B 面上的子波源發(fā)出的平行光經(jīng)聚焦在觀察屏上的透鏡焦點O。由透鏡近軸光線的等光程性可知,A-B 上個子波源發(fā)出的光到O 點的光程相等,因此各光線在O 點相互疊加呈現(xiàn)出明亮條紋,即中央明紋。
根據(jù)菲涅爾半波帶法,單縫兩端的子波源發(fā)出的光到P 點的光程差滿足下式:
式中:a—單縫寬度;φ—衍射角;m—半波帶數(shù);λ 為平行光波長。
當m 為偶數(shù)時,相鄰兩個半波帶上相應的子波源發(fā)出的光的光程差為半波的奇數(shù)倍,在觀察屏上干涉相消,呈現(xiàn)出暗條紋。同理,當m 為奇數(shù)時,將會剩下一個半波帶無法被消除,在觀察屏上呈現(xiàn)出明條紋。對于其他無法滿足式(3)的任意衍射角,此時的衍射光束介于明暗之間的中間區(qū)域[9]。
衍射光路是圓錐滾子外觀缺陷檢測系統(tǒng)的基礎,衍射條紋的清晰與否直接影響后續(xù)圖像處理算法的難易程度和處理效果,因此光路的搭建至關重要。
檢測系統(tǒng)如圖2(a)所示,光路主要由5 個部分組成:激光器、透鏡、單縫、觀察屏、以及帶有透鏡的CMOS 攝像頭。單縫是利用一個靜止的圓柱靠近圓錐滾子表面產(chǎn)生的。另外,由于要檢測圓錐滾子的整個表面,所以需要讓圓錐滾子轉動的裝置。該系統(tǒng)采用一個轉動的圓柱帶動圓錐滾子轉動,從而實現(xiàn)對圓錐滾子表面曲面的檢測。圓錐滾子轉動的驅動裝置如圖2(b)所示。為了檢測圓錐滾子錐面所有區(qū)域的缺陷,這個旋轉的圓柱是通過摩擦力帶動圓錐滾子的轉動,從而實現(xiàn)錐面所有區(qū)域的缺陷。從上述的單縫產(chǎn)生的衍射條紋,照射到如圖2(a)所示的觀察屏上,再利用CMOS 攝像頭可以拍攝一系列不同圓錐滾子表面位置的衍射條紋實現(xiàn)圖像的采集。
圖2 圓錐滾子外觀缺陷檢測系統(tǒng)
當圓錐滾子表面不存在缺陷的時候,衍射條紋基本是平行的如圖3(a)所示。當滾子表面存在缺陷時(相當于單縫寬度發(fā)生變化),此時檢測系統(tǒng)可以將圓錐滾子表面上的缺陷轉化為相應的衍射條紋,此時衍射條紋將會在圓錐滾子相應部位會產(chǎn)生彎曲現(xiàn)象,如圖3(b)箭頭所示的地方。利用CMOS 攝像頭可以實時捕捉條紋,一旦條紋發(fā)生變化就說明該處存在缺陷。這是檢測系統(tǒng)的基本原理。
圖3 實驗采集到的衍射條紋
為了便于提取上述因缺陷存在導致衍射條紋發(fā)生的局部變化,該系統(tǒng)利用有缺陷和無缺陷圓錐滾子衍射條紋圖像的差運算來突出這種變化,從而實現(xiàn)對缺陷的有效檢測。圖像的差運算也稱為差分運算,是一種常用于檢測物體運動及圖像變化的圖像處理方法。處理原理是將一個圖像矩陣中的像素值減去另一個圖像矩陣中對應的像素值,并將得到的差值取絕對值依次賦值到另一個矩陣中,最后得到的便是兩幅圖像進行差運算后的圖像。
有表面缺陷和無表面缺陷圓錐滾子的衍射條紋圖像分別如圖4(a)和(b)所示。對有表面缺陷圓錐滾子表面缺陷衍射條紋圖像和無缺陷圖像進行差運算結果如圖4(c)所示,從圖中可以看出在圓錐滾子缺陷處存在一些條紋,同時在非缺陷出也存在不同程度的噪聲。
本研究利用形態(tài)學運算平滑條紋邊緣并去除噪點,結果如圖4(d)所示。從圖中可以清晰準確得到圓錐滾子表面缺陷的存在。在實際工程應用中,利用CMOS 攝像頭可以實時捕捉條紋,一旦經(jīng)過差運算和形態(tài)學運算的增強條紋有存在就說明該圓錐滾子存在缺陷,從而實現(xiàn)對有缺陷產(chǎn)品的篩選,可以實現(xiàn)檢測的自動化。
圖4 圓錐滾子的衍射條紋圖像處理
為了解決目前基于目視法的軸承滾子表面加工質量檢測效率低,且容易受人為因素影響的問題,基于光學單縫衍射原理,本研究搭建了圓錐滾子外觀缺陷檢測系統(tǒng)。筆者利用CMOS 攝像頭采集了一系列不同圓錐滾子表面位置的衍射條紋圖像,并將這些圖像和沒有缺陷圓錐滾子的衍射條紋圖像進行差運算,然后再利用形態(tài)學運算算法,有效去除噪點,并增強衍射條紋,便于軸承滾子表面缺陷有效檢測和識別。
該系統(tǒng)可以實現(xiàn)對圓錐滾子存在表面缺陷產(chǎn)品的篩選,可以高效可靠地實現(xiàn)檢測的自動化,可推薦應用于實際的軸承工業(yè)中。
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