軸承外觀缺陷檢測算法設(shè)計與仿真

王琮寒

大連產(chǎn)品質(zhì)量檢驗檢測研究院有限公司 遼寧大連 116300

使軸承表面缺陷檢測工序?qū)崿F(xiàn)自動化，提高出廠產(chǎn)品的總體質(zhì)量，目前機器視覺檢測被廣泛應(yīng)用于軸承外觀缺陷檢測。論文專門針對CCD工業(yè)攝像頭采集到的軸承外觀圖像，綜合了中值濾波、圓心標定、最小誤差分割法、canny算子邊緣檢測等機器視覺圖像檢測方法，設(shè)計了一套缺陷檢測算法并且對此算法進行仿真。仿真結(jié)果表明，該算法通過對機器視覺圖像進行一系列分析處理，可順利實現(xiàn)對軸承表面缺陷的自動檢測，提高了軸承外觀檢測精度和檢測效率。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計及原理

軸承外觀缺陷檢測系統(tǒng)硬件平臺以TMS320-DM642為核心，主要包含CCD相機、視頻編解碼模塊、存儲器模塊及CPLD模塊。當系統(tǒng)通電后，首先完成對DM642芯片的初始化，DM642通過I2C總線進行視頻編解碼芯片中寄存器的配置，使其分別初始化為編碼狀態(tài)和解碼狀態(tài)，當軸承到達指定檢測工位，此時攝像機對待檢測軸承進行一幀的圖像采集，視頻解碼電路將采集到的模擬視頻信號解碼為數(shù)字視頻信號，并傳送輸入到SDRAM中的圖像采集緩沖區(qū)，當此幀圖像數(shù)據(jù)采集完成后，CPU對采集的這一幀圖像進行分析和處理，外部設(shè)備可根據(jù)此檢測結(jié)果進行分料操作，將有缺陷的軸承剔除，處理完成后，將圖像數(shù)據(jù)存入SDRAM顯示緩沖區(qū)，此時通過視頻編碼芯片將顯示緩沖區(qū)中的數(shù)字視頻信號編碼為模擬視頻信號，并傳輸?shù)絃CD液晶顯示器顯示，從而完成一次軸承外觀缺陷檢測[1]。

2 軸承的故障機理

2.1 軸承的故障機理

軸承在多數(shù)機械設(shè)備中都較為常見，具有較高的使用率，同時也存在較高的損壞率。軸承具有起動性能好、可靠性較高、維護方便諸多優(yōu)點，被廣泛應(yīng)用于機械設(shè)備中。軸承在設(shè)備處于等速度狀態(tài)時，具有較高的承載力，長期受力作用，導(dǎo)致軸承相對其他機件，跟容易發(fā)生故障，在各類機械故障類型中，軸承故障占據(jù)較大比例。

相比而言，滾動軸承比滑動軸承的徑向尺寸大且減振能力比較差，機械設(shè)備處于高速狀態(tài)下滾動軸承要比滑動軸承的壽命低，噪音也比較高。其中的向心軸承的主要作用是承受徑向力，其組成包括四部分，即內(nèi)、外圈、滾動體與保持架。內(nèi)圈緊緊套在軸頸上隨軸同步旋轉(zhuǎn)，而外圈則在軸承座孔中。當內(nèi)外圈做相對轉(zhuǎn)動的運動時，滾動體會在內(nèi)圈外周與外圈內(nèi)周的滾道上滾動，為防止摩擦保持架將二者隔開。多數(shù)情況下軸承之所以會出現(xiàn)問題，主要是由于運行過程中密封軸套以及固定螺栓等零件松動，造成滾動體及滾動體保持架磨損，或軸承壓蓋，軸套等處有縫隙，水或粉塵等雜質(zhì)從這些縫隙中進入軸承箱，潤滑油變臟造成潤滑不良，最終導(dǎo)致軸承的故障。

2.2 軸承的損傷

正常情況下，只要正常使用，軸承都可以使用到疲勞壽命為止。軸承出現(xiàn)不耐用、過早損傷、和疲勞壽命相對的早期損傷，被稱為軸承故障。究其原因，軸承故障一般都是由于安裝或使用時，不注意軸承的潤滑，導(dǎo)致從外部有異物侵入，或者是由軸承外殼的熱影響導(dǎo)致潤滑不良，從而過早損壞[2]。

軸承一般存在擋邊卡傷、套圈卡傷等不同的損傷狀態(tài)，損傷原因一般可考慮為：異物侵入、安裝存在較大誤差、軸承供排油存在結(jié)構(gòu)缺陷、潤滑劑不適合、潤滑劑不足、軸的繞曲度過大等等，不排除各類原因的重合。僅僅從軸承的損傷方面很難得知軸承損壞的真正原因，要深入分析損壞原因，需要結(jié)合事故發(fā)生的前后過程、軸承結(jié)構(gòu)、軸承周圍構(gòu)造、軸承使用條件等多方面進行考察。

3 軸承外觀缺陷檢測算法設(shè)計與仿真

3.1 圓心標定

由于軸承在生產(chǎn)流水線上擺放的位置是隨機的，所以我們無法保證所有軸承都在所采集到的圖像正中央，為了方便進一步的區(qū)域分割以及圖像旋轉(zhuǎn)，所以必須將所采集到的圖像裁剪成圖像中心即為軸承圓心的圖像。本文設(shè)計的圓心標定思路如下：首先根據(jù)預(yù)處理圖像的實際情況，在預(yù)處理圖像中任意選取一個確定在軸承內(nèi)圈內(nèi)部的像素點N作為參考點；其次，以參考點N為中心，向左、右、上、下四個方向分別尋找到軸承內(nèi)圈上的四個像素點A、B、C、D；然后求取A、B兩點中點的橫坐標，以此作為軸承圓心O的橫坐標，求取C、D兩點中點的縱坐標，以此作為軸承圓心O點的縱坐標；最后，為了提高圓心標定結(jié)果的準確性，重新選取參考點N的位置并計算圓心O，如此重復(fù)計算五次，取其中相近的三組數(shù)據(jù)，并求取平均值，從而最終確定軸承圓心O點的坐標。

3.2 改進的快速中值濾波

在軸承圖像信息采集與傳送過程中，會受到各類環(huán)境噪聲的干擾或其他因素的影響，使得圖像的質(zhì)量下降，易導(dǎo)致在缺陷檢測過程中出現(xiàn)錯判、漏判，因此為提高檢測質(zhì)量與精度，需對采集到的軸承原始圖像進行濾波處理，以抑制噪聲對有用圖像信息的干擾。通過反復(fù)實驗驗證，本系統(tǒng)采用中值濾波算法對軸承圖像進行濾波處理。中值濾波可在消除噪聲干擾的同時，很好地保留圖像的原始細節(jié)信息。中值濾波的算法思想是將濾波窗口中的所有像素點按灰度值大小從小到大進行排序，以排序序號中間的灰度值代替窗口中心像素灰度值[3]。

4 結(jié)語

基于DM642的軸承外觀缺陷檢測系統(tǒng)是運用DSP數(shù)字信號處理的硬件檢測平臺，結(jié)合實時缺陷檢測算法，旨在提高軸承外觀質(zhì)量、企業(yè)生產(chǎn)效率及自動化水平，經(jīng)實驗驗證，該方法可有效檢測出軸承外觀缺陷，并具有檢測效率高、精度高及穩(wěn)定性好等特點。