線束端子在線檢測(cè)系統(tǒng)

李秀娟 李貝貝 于心俊

(河南工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院，河南 鄭州 450001)

線束端子在線檢測(cè)系統(tǒng)

李秀娟 李貝貝 于心俊

(河南工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院，河南 鄭州 450001)

線束端子應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛，對(duì)其質(zhì)量的檢測(cè)非常重要，結(jié)合機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù),研發(fā)了一套線束端子在線檢測(cè)設(shè)備。通過計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)采集端子圖像，利用機(jī)器視覺軟件HALCON中的相關(guān)算子測(cè)量端子圖像中部分幾何量，進(jìn)而對(duì)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行分析比較，判斷端子是否合格。實(shí)際應(yīng)用表明，端子在線檢測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定，檢測(cè)效率和檢測(cè)精度大大提高，驗(yàn)證了在線檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)思想的正確性，可以應(yīng)用于其他產(chǎn)品的檢測(cè)。

線束端子 機(jī)器視覺 HALCON 在線檢測(cè) 幾何量

0 引言

線束廣泛用于家電、無線電通信設(shè)備，汽車、列車、航空航天等領(lǐng)域。端子是線束的重要組成部分，通過壓接等工藝實(shí)現(xiàn)與導(dǎo)線的連接。如果端子質(zhì)量不達(dá)標(biāo),將直接影響線束的可靠性，因此端子質(zhì)量的檢測(cè)尤為重要。

端子的壓制已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模、大批量的高速自動(dòng)化生產(chǎn)，采用常規(guī)手段很難發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的一些微小畸變的端子，或者不合格的端子。然而，近年來隨著機(jī)器視覺技術(shù)和數(shù)字圖像處理技術(shù)的迅速發(fā)展，利用機(jī)器視覺實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品無接觸自動(dòng)檢測(cè)的技術(shù)已逐漸變得切實(shí)可行。機(jī)器視覺技術(shù)的應(yīng)用不僅大大提高了產(chǎn)品的檢測(cè)精度和速度，而且可以避免人工視覺檢測(cè)所帶來的偏差和誤差[1-5]。

基于機(jī)器視覺的線束端子在線檢測(cè)系統(tǒng)通過HALCON機(jī)器視覺算法檢測(cè)關(guān)鍵部位的長(zhǎng)度、寬度、角度等幾何尺寸，從而判斷端子是否符合生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)，檢測(cè)效率和精度大大提高。實(shí)際運(yùn)行表明，系統(tǒng)安全、穩(wěn)定、可靠。

1 端子檢測(cè)

端子在壓接部位的包圍展開長(zhǎng)度L應(yīng)與線束規(guī)格匹配。L過大，會(huì)造成一部分線股被壓得過緊，而另一部分則完全處于未受壓狀態(tài)，導(dǎo)致致密度變差；L過小，則包不住線束，影響壓接質(zhì)量[6-7]。因此，圖1所示端子圖像中部位1的檢測(cè)十分重要，它直接影響線束端子壓接體的質(zhì)量。線束端子壓接體通過部位2與護(hù)套實(shí)現(xiàn)插接，因此部位2的尺寸規(guī)格是保證線束是否連接牢靠的關(guān)鍵，對(duì)部位2的檢測(cè)要求十分嚴(yán)格。

圖1 端子結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of the terminal

2 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)

基于機(jī)器視覺的線束端子在線檢測(cè)系統(tǒng)的硬件部分主要由2臺(tái)CCD工業(yè)攝像機(jī)、白色面光源、步進(jìn)電機(jī)及電機(jī)驅(qū)動(dòng)器、光纖傳感器及一些輔助設(shè)備等部分組成，如圖2所示。

圖2 端子檢測(cè)設(shè)備結(jié)構(gòu)框圖Fig.2 Structure of the terminal detection equipment

基于機(jī)器視覺的端子在線檢測(cè)設(shè)備工作臺(tái)如圖3所示。

圖3 檢測(cè)設(shè)備工作臺(tái)Fig.3 Workbench of the detection equipment

步進(jìn)電機(jī)帶動(dòng)端子傳動(dòng)機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)，當(dāng)光纖傳感器

檢測(cè)到某個(gè)端子時(shí)，主機(jī)讀取開關(guān)信號(hào)，控制電機(jī)停止轉(zhuǎn)動(dòng)。2臺(tái)攝像機(jī)同時(shí)采集到高分辨率的端子部位圖像，然后利用HALCON視覺算法處理圖像，計(jì)算端子關(guān)鍵部位的幾何尺寸，通過分析比較，判斷端子是否合格。如端子物理尺寸超出誤差范圍，蜂鳴器報(bào)警提示，同時(shí)檢測(cè)設(shè)備和端子生產(chǎn)機(jī)床同時(shí)停止工作，等待工作人員處理。

檢測(cè)設(shè)備采用機(jī)器視覺專用背光源(LED白色面光源)。這種光源采用高密度LED陣列面，可提供高強(qiáng)度背光照明，能突出物體的外形輪廓特征。CCD采用德國(guó)AVT Guppy PRO系列工業(yè)數(shù)字?jǐn)z像機(jī)，攝像機(jī)在可見光譜的響應(yīng)非常靈敏，可瞬間獲取高分辨率的端子圖像，配套的多通道圖像采集卡將圖像實(shí)時(shí)傳輸?shù)街鳈C(jī)并通過界面顯示。此外，設(shè)備應(yīng)用的光纖傳感器由反射型光纖探頭和光纖放大器組成，輸出信號(hào)為PNP型，響應(yīng)時(shí)間小于200 μs，非常適合在高速在線檢測(cè)系統(tǒng)中應(yīng)用。

調(diào)理控制電路如圖4所示。其主要實(shí)現(xiàn)光纖傳感器、啟動(dòng)、停止等開關(guān)信號(hào)的采集、步進(jìn)電機(jī)的控制、蜂鳴器報(bào)警提示；并通過控制輸出繼電器的動(dòng)作，控制液壓端子機(jī)床的工作狀態(tài)。為了防止信號(hào)干擾，部分信號(hào)采用光電隔離。

圖4 調(diào)理控制電路Fig.4 Conditioning control circuit

3 軟件設(shè)計(jì)

HALCON是德國(guó)MVtec公司開發(fā)的一套完善的標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)器視覺算法包，其中包含了幾何、數(shù)學(xué)轉(zhuǎn)換、形態(tài)學(xué)計(jì)算分析、校正、分類辨識(shí)、形狀搜尋等基本的幾何以及影像計(jì)算功能。其交互式的程序設(shè)計(jì)界面Hdevelop中的程序代碼可以直接輸出C++、VB、C#等程序代碼，并套入開發(fā)者的程序中，大大縮短了機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)的軟件開發(fā)周期，降低了成品成本。HALCON還為大量的圖像獲取設(shè)備提供接口，保證了硬件的獨(dú)立性[8-11]。

3.1 圖像采集

調(diào)用HALCON中的open_framegrabber訪問圖像采集設(shè)備，通過set_framegrabber_param算子設(shè)置攝像機(jī)參數(shù)，grab_image_async算子實(shí)現(xiàn)圖像采集，使用disp_obj算子顯示圖像。本系統(tǒng)采用兩個(gè)相同規(guī)格的攝像機(jī)同時(shí)獲取同一端子兩個(gè)角度的圖像信息。VB實(shí)現(xiàn)代碼如下。

CallOp.OpenFramegrabber("1394IIDC", 1, 1, 0, 0, 0, 0, "progressive", 8, "default", -1, "false", "default", "000A4701120AB649", 0, -1, hv_AcqHandle1)

//打開圖像采集設(shè)備

CallOp.SetFramegrabberParam(hv_AcqHandle1, "camera_type", "0:5:6")

//設(shè)置 hv_AcqHandle1的圖像采集

設(shè)備參數(shù)camera_type的值為0:5:6

CallOp.SetFramegrabberParam(hv_AcqHandle1, "shutter", 400)

//設(shè)置 hv_AcqHandle1的

圖像采集設(shè)備參數(shù)shutter的值為400

CallOp.GrabImageStart(hv_AcqHandle1, -1)

//開始獲取圖像

CallOp.GrabImageAsync(ho_Image1, hv_AcqHandle1, -1)

//獲取hv_AcqHandle1圖像采集設(shè)備的圖像ho_Image1

CallOp.DispObj(ho_Image1, window1)

//顯示圖像

3.2 圖像處理

根據(jù)端子圖像信息，設(shè)計(jì)了3種方案來測(cè)量端子尺寸，即點(diǎn)點(diǎn)檢測(cè)、寬度檢測(cè)、角度檢測(cè)。

3.2.1 點(diǎn)點(diǎn)檢測(cè)

使用Harris 算子提取點(diǎn)特征。Harris 算子具有計(jì)算簡(jiǎn)單、提取的點(diǎn)特征均勻且合理、穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)，十分適用于本系統(tǒng)中采集到的簡(jiǎn)單端子圖像。確定ROI后，首先使用points_harris算子找到兩個(gè)點(diǎn)，gen_cross_contour_xld算子標(biāo)記出兩點(diǎn)。distance_pp算子計(jì)算出兩點(diǎn)距離值，angle_lx算子計(jì)算出兩點(diǎn)連線與x軸的角度值。VB實(shí)現(xiàn)代碼如下。

CallOp.PointsHarris(ho_ImageReduced, 0.7, 2, 0.1, 10000, hv_Row, hv_Column)

//獲取檢測(cè)區(qū)域中點(diǎn)的坐標(biāo)

CallOp.GenCrossContourXld(ho_Cross, hv_Row, hv_Column, 6, 0.785398)

//根據(jù)點(diǎn)的坐標(biāo)標(biāo)記點(diǎn)

CallOp.DistancePp(Tuple.TupleSelect(hv_Row, 0), Tuple.TupleSelect(hv_Column, 0), _

Tuple.TupleSelect(hv_Row, 1), Tuple.TupleSelect(hv_Column, 1), hv_Distance)

//計(jì)算兩點(diǎn)的距離

CallOp.AngleLx(Tuple.TupleSelect(hv_Row, 1), Tuple.TupleSelect(hv_Column, 1), Tuple.TupleSelect(hv_Row, 0), Tuple.TupleSelect(hv_Column, 0), hv_Angle)

//計(jì)算兩點(diǎn)連線與x軸之間的角度

3.2.2 寬度檢測(cè)

確定ROI后，gen_measure_rectangle2算子獲得檢測(cè)句柄，然后使用measure_pairs算子計(jì)算得到兩邊的水平距離，即寬度。VB實(shí)現(xiàn)代碼如下。

Call Op.SmallestRectangle2(ho_Rectangle, hv_Row, hv_Column, hv_Phi, hv_Length1, hv_Length2)

//獲取矩形區(qū)域的參數(shù)值

Call Op.GenMeasureRectangle2(hv_Row, hv_Column, hv_Phi, hv_Length1, hv_Length2, _

hv_Width, hv_Height, "bicubic", hv_MeasureHandle)

//獲取檢測(cè)句柄

CallOp.MeasurePairs(Ho_Image, hv_MeasureHandle, 1, 30, "all", "all", hv_RowEdgeFirst,hv_ColumnEdgeFirst, hv_AmplitudeFirst, hv_RowEdgeSecond, hv_ColumnEdgeSecond, hv_AmplitudeSecond, hv_IntraDistance, hv_InterDistance)

//計(jì)算檢測(cè)句柄指向的兩條邊的間距

3.2.3 角度檢測(cè)

確定ROI后，首先通過select_contours_xld算子獲得區(qū)域中直線輪廓，select_obj、get_contour_xld和tuple_length算子獲得輪廓中點(diǎn)的信息，最后angle_lx算子計(jì)算得到直線輪廓與x軸的角度。VB實(shí)現(xiàn)代碼如下。

CallOp.LinesColor(ho_ImageReduced, ho_Lines, 3.5, 0, 12, "true", "false")

//提取檢測(cè)區(qū)域中的線

CallOp.SelectContoursXld(ho_Lines, ho_LongLines, "contour_length", 1, 500, 0,0)

//提取符合滿足條件的線ho_LongLines

CallOp.SelectObj(ho_LongLines, ho_Line, 1)

//在ho_LongLines中選擇一條線ho_Line

CallOp.GetContourXld(ho_Line, hv_Row, hv_Col)

//提取ho_Line線上的所有像素坐標(biāo)

CallOp.TupleLength(hv_Row, hv_Number)

//獲取數(shù)組個(gè)數(shù)

CallOp.AngleLx(Tuple.TupleSelect(hv_Row, 0), Tuple.TupleSelect(hv_Col, 0), Tuple.TupleSelect(hv_Row, Tuple.TupleSub(hv_Number, 1)), Tuple.TupleSelect(hv_Col, Tuple.TupleSub( hv_Number, 1)), hv_Angle)

//計(jì)算所選線條與x軸之間的角度

3.3 判斷端子是否合格

判定端子是否合格，首先需要選取一個(gè)合格的端子對(duì)其各部位尺寸進(jìn)行檢測(cè)，將檢測(cè)結(jié)果保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中，作為判定標(biāo)準(zhǔn)。在系統(tǒng)檢測(cè)中，每一個(gè)端子的測(cè)量結(jié)果都要同標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果比較，超出誤差范圍就視為不合格。

例如，測(cè)量得到的像素值為78.635，而標(biāo)準(zhǔn)端子在此部位的測(cè)量值為5.40 mm，像素值為78.379，通過比例關(guān)系計(jì)算得到圖片中端子的實(shí)際值為5.42 mm，超過誤差范圍0.01 mm，因此判斷這個(gè)端子是不合格的。

4 現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用

本文設(shè)計(jì)的線束端子在線檢測(cè)設(shè)備已應(yīng)用在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，端子生產(chǎn)與檢測(cè)同步進(jìn)行，檢測(cè)效率高，檢測(cè)精度小于0.1 mm，完全符合工廠檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。此外，設(shè)備檢測(cè)速度可以調(diào)節(jié)。

5 結(jié)束語(yǔ)

基于機(jī)器視覺的線束端子在線檢測(cè)設(shè)備采用無接觸式在線檢測(cè)，具有檢測(cè)精度高、速度可調(diào)、可靠性好、操作簡(jiǎn)單和抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，完全解決了人工視覺檢測(cè)方法存在的弊端，大大提高了生產(chǎn)線自動(dòng)化程度。線束端子在線檢測(cè)設(shè)備的設(shè)計(jì)思想完全可以應(yīng)用于其他自動(dòng)化檢測(cè)領(lǐng)域，具有良好的社會(huì)效益。

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Online Detection System of the Wiring Harness Terminal

Applications of wiring harness terminals are very extensive, so detecting their quality is extremely important. Thus, the online detection equipment based on machine vision detection technology has been researched and developed. The images of terminals are collected through computerized vision system, partial geometric quantities in image of terminal are measured by adopting related operators in machine vision software HALCON, then the measurement results are analyzed and compared, to judge whether the terminal is qualified or not. The practical application indicates that this online detection system runs stably, the detection efficiency and accuracy are greatly improved, the correction of the design concept of the online detection system is verified, and it can be applied in detection of other products.

Wiring harness terminal Machine vision HALCON Online detection Geometric quantity

李秀娟(1961-)，女，1998年畢業(yè)于湖南大學(xué)計(jì)算機(jī)應(yīng)用專業(yè)，獲碩士學(xué)位，教授；主要從事智能微系統(tǒng)與圖像處理的研究。

TH865

A

10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201506019

修改稿收到日期：2014-12-02