基于機(jī)器視覺(jué)的活塞桿端表面瑕疵檢測(cè)研究

蘇春陽(yáng)，孫曉幫，陳樂(lè)輝，蔡景月，李歡，邱亞男

（1.遼寧工業(yè)大學(xué)汽車與交通工程學(xué)院，遼寧 錦州 121001；2.深圳市特瑞吉科技有限公司，廣東 深圳 518110；3.天津莫森睿自動(dòng)化設(shè)備有限公司，天津 301709；4.錦州萬(wàn)友機(jī)械部件有限公司，遼寧 錦州 121000）

引言

目前，很多制造行業(yè)都進(jìn)入到自動(dòng)化生產(chǎn)行列中，甚至是智能制造生產(chǎn)的行列中，汽車零部件的生產(chǎn)也不例外。隨著科技的發(fā)展，汽車行業(yè)一直在迭代更新，但迭代更新的主要是控制與驅(qū)動(dòng)方面，對(duì)于汽車硬件改動(dòng)不是很大，因此對(duì)汽車硬件的需求也在增加，例如減振器中的活塞桿，在減振器活塞桿的制造過(guò)程中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)一些瑕疵品，之前都是人工檢測(cè)，但是由于人工檢測(cè)成本高、效率低，并且隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的成熟，本人聯(lián)合幾名機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的能手對(duì)活塞桿端表面的檢測(cè)進(jìn)行了研究。

1 減振器活塞桿端表面瑕疵的介紹

1.1 減振器活塞桿表面瑕疵的形成原因

圖1 活塞桿端面加工后展示

目前的活塞桿制造中，均是靠自動(dòng)化設(shè)備來(lái)完成的，而自動(dòng)化設(shè)備有時(shí)由于種種原因會(huì)出現(xiàn)不穩(wěn)定的情況，例如活塞桿端表面的形成，正常是通過(guò)加工后，由圓表面形成外六方表面，但有時(shí)由于設(shè)備的不穩(wěn)定，會(huì)造成加工兩次或一次也沒(méi)有，加工兩次，端表面會(huì)形成不規(guī)則外十二方，一次也不加工則會(huì)是原來(lái)的模樣。三種情況用工業(yè)相機(jī)經(jīng)過(guò)打光后的效果圖如圖1 所示，可以看出，合格品正面投影為正六邊形的樣件與其余非合格品樣件之間差別明顯。

1.2 檢測(cè)方案選取

根據(jù)以上介紹可知，在加工后去檢測(cè)活塞桿端表面的形狀是非常有必要的，考慮到檢測(cè)需求，即快速穩(wěn)定的檢測(cè)以及能夠很容易嵌入到產(chǎn)線當(dāng)中，且機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)具有檢測(cè)速度快，檢測(cè)穩(wěn)定及占用體積小等特點(diǎn)。因此，基于機(jī)器視覺(jué)的檢測(cè)方案正適合于此。

2 檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 檢測(cè)系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

因?yàn)榇隧?xiàng)檢測(cè)為金屬表面視覺(jué)檢測(cè)，所以最重要的就是被檢測(cè)體的特征提取，此項(xiàng)檢測(cè)最明顯的特征就是被加工后留下的輪廓，而輪廓處的端表面與其背景存在明顯差異，端面較為光鮮，而北京較為暗沉。對(duì)此，本人選取45°白色環(huán)形光源，45°的白色環(huán)形光源對(duì)于表面光鮮的物體具有光鮮程度增強(qiáng)作用，光源控制器選用的是OSe 的PW-2024 型號(hào)的光源控制器?？紤]到經(jīng)過(guò)打光后的特征非常明顯，為了增加檢測(cè)速度與檢測(cè)質(zhì)量，工業(yè)相機(jī)選取大恒科技的網(wǎng)口500 萬(wàn)黑白相機(jī)，其型號(hào)為：MER-500-14GC，網(wǎng)口傳輸具有抗干擾性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。因?yàn)楸粰z測(cè)點(diǎn)與鏡頭距離穩(wěn)定，綜合考慮到使用性能與經(jīng)濟(jì)性，因此鏡頭選用Computar 定焦鏡頭，其型號(hào)為M0814-MP2。

2.2 檢測(cè)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

2.2.1 圖像處理

此研究當(dāng)中，最為重要的就是系統(tǒng)軟件的設(shè)計(jì)，在機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)的過(guò)程中主要由圖像采集、圖像處理、圖像識(shí)別、結(jié)果輸出組成。對(duì)于本研究，圖像采集與結(jié)果輸出易于實(shí)現(xiàn)，因此圖像處理與圖像識(shí)別為本研究重中之重。本研究圖像處理用的是Labview 視覺(jué)模塊中的二值化[1]模塊與輪廓提取模塊，二值化的算法公式為：

其中，g(x,y)為點(diǎn)（x,y）二值化后的像素值，f(x,y)為原圖點(diǎn)（x,y）的像素值，k 為二值化的閾值，i 為二值化后的取代值。本系統(tǒng)中，k 取251，i 取255。圖像處理的程序框圖與處理后效果如圖2 所示。

圖2 圖像處理程序框圖與處理后效果

2.2.2 圖像識(shí)別

由圖2 可以看出，中間的六邊形合格品與其他的非合格品之間特征差別非常明顯，因此，利用合格的六邊形作為模板匹配[2]中的模板進(jìn)行學(xué)習(xí)，然后運(yùn)用學(xué)習(xí)后的模板與每一張被測(cè)圖片進(jìn)行模板匹配來(lái)進(jìn)行圖像識(shí)別，模板匹配的匹配分值滿分為1000 分，此檢測(cè)中，設(shè)定閾值，當(dāng)模板匹配分?jǐn)?shù)大于800 分時(shí)即可判定出活塞桿的端表面是否為合格品。其中，在視覺(jué)模塊中，模板學(xué)習(xí)VI 為IMAQ Learn Pattern 6 Vi模板匹配Vi 為IMAQ Match Pattern 4 Vi。

3 結(jié)論

（1）活塞桿端表面檢測(cè)可利用機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行檢測(cè)。

（2）圖像處理與圖像識(shí)別在此檢測(cè)中是異常重要的環(huán)節(jié)。

（3）此檢測(cè)應(yīng)用到制造流程中將會(huì)明顯的提升工作效率與檢測(cè)質(zhì)量。