鑄件表面缺陷自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備的系統(tǒng)設(shè)計(jì)

雷 艇

(武漢東湖學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院， 湖北 武漢 430212)

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鑄件表面缺陷自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備的系統(tǒng)設(shè)計(jì)

雷 艇

(武漢東湖學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院， 湖北 武漢 430212)

鑄件成形后會(huì)在表面形成砂眼和裂紋等表面缺陷，而傳統(tǒng)的鑄件表面缺陷檢測(cè)方法為人工通過(guò)肉眼檢測(cè)，這種檢測(cè)手段效率低、易受工人的主觀情緒影響，已不適應(yīng)現(xiàn)代化的大規(guī)模自動(dòng)化生產(chǎn)，因此開(kāi)發(fā)出一套自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備，完成對(duì)鑄件的表面缺陷檢測(cè)具有很重大的現(xiàn)實(shí)意義，本文采用的檢測(cè)方法為機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)，分析機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備的系統(tǒng)組成，簡(jiǎn)述系統(tǒng)的工作原理，重點(diǎn)研究系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)和軟件設(shè)計(jì)，完成主要硬件的選型和參數(shù)計(jì)算，并利用Matlab軟件對(duì)缺陷樣本處理分析。

鑄造件 表面缺陷 自動(dòng)化檢測(cè) 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 硬件設(shè)計(jì) 軟件設(shè)計(jì)

0 引言

常用的表面缺陷檢測(cè)方法有超聲波檢測(cè)[1]和機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)[2]，超聲波檢測(cè)是根據(jù)超聲波的反射原理檢測(cè)工件，但由于超聲波檢測(cè)對(duì)缺陷的顯示不直觀，檢測(cè)技術(shù)難度大，要求富有經(jīng)驗(yàn)的檢驗(yàn)人員才能辨別缺陷種類(lèi)，因而其具有一定的局限性。機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)是由攝像頭對(duì)工件拍照取像，經(jīng)由圖像采集卡處理和傳輸，導(dǎo)入到計(jì)算機(jī)的圖像處理軟件，計(jì)算分析處理辨別出工件的表面缺陷，其具有檢測(cè)準(zhǔn)確、效率高、易上手等特點(diǎn)，目前廣泛應(yīng)用于各類(lèi)工件的表面缺陷檢測(cè)。

1 系統(tǒng)分析

考慮鑄件形狀復(fù)雜、表面缺陷易于觀察，系統(tǒng)采用基于機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)方法，因而該自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備除了具有機(jī)械單元、伺服及其驅(qū)動(dòng)單元、控制單元和檢測(cè)單元外，還應(yīng)具有圖像處理單元、照明單元等。

1.1 檢測(cè)對(duì)象

1) 鑄件質(zhì)量：5kg

2) 鑄件外形尺寸：100×120×80(mm)

3) 鑄件材質(zhì)：灰鐵

1.2 檢測(cè)指標(biāo)

需檢測(cè)鑄件的澆鑄不足、破損、砂眼和裂紋等表面缺陷，如下兩圖分別為鑄件澆鑄不足和破損的情形。

圖1 澆鑄不足Fig.1 Shortage of pouring

圖2 破損Fig.2 Breakage

1.3 系統(tǒng)組成

需檢測(cè)的鑄件的表面缺陷種類(lèi)復(fù)雜，各種缺陷隨機(jī)出現(xiàn)，毫無(wú)規(guī)律，因而視覺(jué)檢測(cè)的重點(diǎn)和難點(diǎn)即在于：(1) 準(zhǔn)確的獲取工件各個(gè)表面的圖像；(2) 識(shí)別并提取出工件圖像里的表面缺陷；(3) 每一種表面缺陷對(duì)應(yīng)一種圖像處理算法。第1個(gè)問(wèn)題決定組成系統(tǒng)的機(jī)械單元的復(fù)雜性，機(jī)械單元除應(yīng)具有傳動(dòng)裝置外，還應(yīng)具有限位裝置，翻轉(zhuǎn)裝置等，以此來(lái)保證攝像頭能對(duì)工件的各個(gè)表面拍照取像，第2個(gè)和第3個(gè)問(wèn)題決定系統(tǒng)應(yīng)開(kāi)發(fā)出先進(jìn)的圖像處理算法，這需要在試驗(yàn)中不斷地測(cè)試和修補(bǔ)。

整個(gè)系統(tǒng)按照功能可以劃分為儲(chǔ)料箱、傳送裝置、翻轉(zhuǎn)裝置、檢測(cè)裝置、控制裝置和剔除裝置等。整個(gè)系統(tǒng)模型如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)模型Fig.3 System model

1) 儲(chǔ)料箱

儲(chǔ)料箱用于放置鑄件，采用鈑金結(jié)構(gòu)，便于工人拾取工件。

2) 傳送裝置

傳送帶在工廠的流水線生產(chǎn)中運(yùn)用的相當(dāng)廣泛，其具有傳動(dòng)平穩(wěn)、傳遞速率可控的特點(diǎn)，鑄件形狀復(fù)雜采用傳送帶傳送較為合適。傳送裝置主要由輸送帶、滾筒、架體等零部件組成，采用步進(jìn)電動(dòng)機(jī)+滾筒的驅(qū)動(dòng)方式。

3) 翻轉(zhuǎn)裝置

設(shè)計(jì)翻轉(zhuǎn)裝置一方面是因?yàn)殍T件形狀復(fù)雜，若只固定一個(gè)位置和姿態(tài)，CCD攝像頭無(wú)法檢測(cè)到鑄件的每一個(gè)部位，另一方面是因?yàn)殍T件要從待檢區(qū)域運(yùn)動(dòng)到檢測(cè)區(qū)域再到檢測(cè)完畢區(qū)域。翻轉(zhuǎn)裝置要與檢測(cè)裝置配合使用，每一個(gè)翻轉(zhuǎn)工位都要有一個(gè)攝像頭與之匹配，根據(jù)檢測(cè)效率和實(shí)際使用情況，考慮使用3個(gè)翻轉(zhuǎn)工位，工件經(jīng)過(guò)3個(gè)翻轉(zhuǎn)工位后，6個(gè)面都能被檢測(cè)。翻轉(zhuǎn)裝置由旋轉(zhuǎn)機(jī)械手和夾具組成。

4) 檢測(cè)裝置

檢測(cè)裝置包括CCD攝像頭、鏡頭、照明部件、各類(lèi)傳感器和圖像采集卡等組成。檢測(cè)裝置獲取圖像質(zhì)量的好壞主要是由CCD攝像頭的分辨率、光源的安裝方式以及動(dòng)態(tài)抓拍技術(shù)等決定的，具體每一個(gè)元件的參數(shù)如何選取需要在后續(xù)的試驗(yàn)中不斷驗(yàn)證。

5) 控制裝置

控制裝置主要由工控機(jī)和PLC組成，PLC作為下位機(jī)與步進(jìn)電機(jī)和伺服電動(dòng)機(jī)通信，工控機(jī)作為上位機(jī)與PLC和圖像采集卡通信。

2 系統(tǒng)工作過(guò)程

自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備的工作過(guò)程可分為3個(gè)步驟[3]：

1) 人工將鑄造件從料庫(kù)中取出放在傳送帶

2) 翻轉(zhuǎn)裝置拾取工件，CCD攝像頭拍照取像

圖4 翻轉(zhuǎn)和拍照過(guò)程Fig.4 Process of turning over and taking photos

3) 剔除裝置將不合格工件剔除

3 檢測(cè)系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

下位機(jī)PLC控制步進(jìn)電機(jī)、剔除裝置的氣缸、翻轉(zhuǎn)裝置、以及CCD攝像頭和照明部件，上位機(jī)為工控機(jī)與下位機(jī)PLC相連，且作為人機(jī)交互設(shè)備。表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的參數(shù)和基本性能如下[4]：

圖5 圖像處理和剔除過(guò)程Fig.5 Process of image-processing and removing

1) 相機(jī)：德國(guó)Basler 線陣工業(yè)相機(jī)6臺(tái)，并配置6個(gè)近焦鏡頭。

2) 光源：LED光源。

3) 測(cè)量速度：平均5s/工件，完成對(duì)工件6個(gè)面的檢測(cè)，每個(gè)面至少5次，總共25次的圖像采樣處理，單次圖像采樣處理的時(shí)間范圍為：100-120ms。

4) 監(jiān)視器：監(jiān)視生產(chǎn)過(guò)程和調(diào)試診斷時(shí)提供人機(jī)交互接口的作用。

5) 環(huán)境適應(yīng)性：在環(huán)境溫度50攝氏度以下可保證不間斷連續(xù)可靠工作。

6) 使用壽命：加裝防塵系統(tǒng)，通過(guò)在風(fēng)扇系統(tǒng)加過(guò)濾裝置向設(shè)備內(nèi)部空氣加壓的方法，防止污染物進(jìn)入設(shè)備污染鏡頭和光源等部件。光源只有在工件到位后才被點(diǎn)亮，減緩它的衰減。

如圖6所示為檢測(cè)系統(tǒng)硬件示意圖，CCD攝像頭和光源安裝在工件的同一側(cè)，采用前向照明的方式，直射光照明，這種方式便于安裝，采光效果好有利于成像，且在明、暗的陰影之間產(chǎn)生對(duì)比度相對(duì)較高的圖像。

選擇相機(jī)時(shí)要考慮滿足零件的精度檢測(cè)要求，相機(jī)的分辨率是影響檢測(cè)質(zhì)量的重要因素，精度是圖像中一個(gè)像素對(duì)應(yīng)目標(biāo)代表的尺寸，單位為mm/像素[5]。

分辨率(對(duì)應(yīng)方向)像素個(gè)數(shù)=

工件的最大外形尺寸為100×120×80(mm)，取檢測(cè)視場(chǎng)的最大面積為120×150(mm)，精度為0.03mm/像素，則相機(jī)在對(duì)應(yīng)方向的像素個(gè)數(shù)分別為4000個(gè)和5000個(gè)，則相機(jī)的分辨率為4000×5000=2000萬(wàn)像素。

根據(jù)實(shí)際使用情況，我們選擇嵌入式圖像采集和處理單元，在嵌入式機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中，通過(guò)專(zhuān)門(mén)的硬件模塊組合將圖像采集、圖像處理以及數(shù)據(jù)的通訊輸出接口整合在一起，將光源和鏡頭也一并集成為一個(gè)整體，因而能避免圖像采集和圖像處理以及外部PC軟硬件環(huán)境間的兼容問(wèn)題。

圖6 檢測(cè)系統(tǒng)硬件Fig.6 hardware of detection system

4 檢測(cè)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

軟件部分開(kāi)發(fā)環(huán)境運(yùn)用Visual C++ 6.0高級(jí)計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言，VC6.0是運(yùn)行于Windows上的交互式可視化集成開(kāi)發(fā)環(huán)境。為節(jié)省開(kāi)發(fā)時(shí)間本課題中的圖像處理算法均采用Matlab程序語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)模擬。

軟件系統(tǒng)的的主要任務(wù)是配合硬件系統(tǒng)完成圖像采集、圖像處理、圖像存儲(chǔ)、圖像顯示以及圖像打印等功能[6]。本程序設(shè)計(jì)采用“自頂向下”的設(shè)計(jì)原則，將預(yù)期實(shí)現(xiàn)的功能劃分成不同的功能模塊，對(duì)每一個(gè)功能模塊編程完畢后再合并成為一個(gè)整體。軟件設(shè)計(jì)的好壞關(guān)系到整個(gè)系統(tǒng)的性能，因而要不斷調(diào)試。

圖像處理的一般步驟為圖像增強(qiáng)、圖像去噪、邊緣銳化、特征參數(shù)提取、系統(tǒng)計(jì)算和判決，在試驗(yàn)中我們采取的是CCD攝像頭+Matlab軟件測(cè)試方法，將獲取的圖像導(dǎo)入到Matlab軟件里面，然后分析缺陷樣本，發(fā)現(xiàn)缺陷所在的砂眼的灰度值明顯低于其周?chē)鷧^(qū)域，因此先采用梯度濾波算法對(duì)圖像的噪聲、圖像的邊緣、圖像的內(nèi)部信息點(diǎn)分別處理，保留圖像的原始信息且有較好的信噪比，然后采用小波濾波的方式增強(qiáng)圖像，既可以增強(qiáng)圖像的紋理也可以增強(qiáng)圖像的表面缺陷，最終缺陷樣本處理的效果如圖7所示。

5 總結(jié)

本文根據(jù)鑄件的特點(diǎn)，討論采用基于機(jī)器視覺(jué)

圖7 圖像處理后效果圖Fig.7 Effect after defect sample being processed

的檢測(cè)方法，分析完成視覺(jué)檢測(cè)的自動(dòng)化檢測(cè)設(shè)備的系統(tǒng)組成，并將系統(tǒng)的工作過(guò)程劃分為3個(gè)階段。重點(diǎn)設(shè)計(jì)檢測(cè)系統(tǒng)的硬件和軟件，對(duì)CCD相機(jī)和光源進(jìn)行選型和相關(guān)參數(shù)設(shè)計(jì)計(jì)算，決定選用硬件模塊組合搭建圖像采集與處理單元；系統(tǒng)軟件考慮采用VC6.0開(kāi)發(fā)，并利用Matlab軟件對(duì)缺陷樣本測(cè)試和處理，最終得出采用梯度濾波算法和小波濾波算法能得到比較好的效果。

[1] 朱丹，曾效舒. 鑄鐵件超聲波檢測(cè)方法的應(yīng)用和發(fā)展[J]. 現(xiàn)代鑄鐵，2005，(9)：76-79.

[2] 韓芳芳. 表面缺陷視覺(jué)在線檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 天津：天津大學(xué)，2011.

[3] 王波. 基于機(jī)器視覺(jué)的產(chǎn)品外觀檢測(cè)機(jī)研發(fā)[D]. 哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2013.

[4] 周龍. 汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)連桿表面缺陷機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)[D]. 浙江：浙江工業(yè)大學(xué)，2005.

[5] 都吉鋼. 小型精密鑄件快速檢測(cè)設(shè)備研制[D]. 遼寧：大連理工大學(xué)，2014.

[6] 朱杰. 數(shù)字圖像處理技術(shù)在螺紋檢測(cè)中的應(yīng)用研究[D].河北：河北科技大學(xué)，2010.

The system design of automatic testing equipment for the defects on the surface of the casting

LeiTing

(SchoolofMechatronicEngineering,WuhanDonghuUniversity,Hubei,Wuhan430212)

After being formed, sand hole, sand inclusion, damage and defects will appear on the surface of the casting But the traditional casting surface detecting method is eye testing by people, which is a method with low efficiency and easy to affected by the worker’s subjective emotion. It can’t be adapt to the modern large-scale automatic production. Therefore, developing an automatic testing equipment and finishing the surface detection of the casting own great realistic significance. This paper adopts the method of machine vision inspection, analyzing the system composition, descripting the working principle. Focusing on the hardware and software design of the system, completing the main hardware selection and parameter calculation, then we can use Matlab to analyze and dispose the defect sample.

Casting surface defect automatic detecting system design hardware design software design

1006-8244(2016)03-030-03

TG247

B