基于視覺的環(huán)形密封件在線檢測

宋 薇，陳 興，沈林勇

(上海大學(xué)機電工程與自動化學(xué)院，上海 200444)

0 引言

本文檢測的對象是圓環(huán)橡膠密封件，分別是環(huán)形圈和薄型墊片，實物外觀如圖1所示。其具有價格低廉、制造工藝簡單、拆裝方便、互換性強等優(yōu)點，被廣泛應(yīng)用于各種機械設(shè)備中，是目前最常用的機械密封件之一。在特定的溫度、濕度、壓力以及不同液體和氣體介質(zhì)中起密封和減震作用，確保其尺寸合格對生產(chǎn)安全意義重大。

工業(yè)上對環(huán)形圈和薄型墊片的加工尺寸精度要求較高，分別是0.1 mm和0.5 mm，目前通常采用人工抽樣的方式對其尺寸進行檢測。檢測方式主要有2種：設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)量具將待測件夾住、定位，對比；用簡單量具人工測量，如游標(biāo)卡尺、千分尺等。人工檢測缺陷在于：檢測速度慢、精度低，無法滿足高速自動化生產(chǎn)線需求；且檢測質(zhì)量受人為因素影響，錯誤、誤檢率較高[1]。另外，人工檢測屬于接觸式測量，對于在接觸力下易變形的零件，測量誤差較大。本文針對這些問題，提出了基于視覺的環(huán)形密封件在線檢測系統(tǒng)。

圖1 零件實物圖

1 系統(tǒng)總體方案設(shè)計

本文所檢測的2個零件的實際待測標(biāo)準(zhǔn)尺寸如圖2所示。根據(jù)測量數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)尺寸之間的絕對誤差來判斷密封件是否滿足要求，繼而對合格零件和不合格零件進行分揀。

(a)環(huán)形圈 (b)薄型墊片

1.1 系統(tǒng)總體構(gòu)成

圖3為系統(tǒng)總體構(gòu)成，圖4為其實物場景圖。工作流程為：待測零件經(jīng)振動分料斗散落到傳送帶上，光電傳感器感知到零件位于相機正下方時反饋給相機自動采集的信號，觸發(fā)采集；計算機將采集的圖像進行處理分析，計算出目標(biāo)特征的尺寸，判斷產(chǎn)品是否合格；合格的密封件經(jīng)傳送帶滑落儲物箱中，對于不合格的密封件，計算機通過IO卡給剔除機構(gòu)輸出信號，剔除機構(gòu)將不合格品從生產(chǎn)線剔除。

圖3 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

本系統(tǒng)中，待測的薄型墊片很薄，厚度為2.5 mm，由于傳送帶在運動過程中有輕微震動，僅使用傳感器1無法準(zhǔn)確感應(yīng)到薄型墊片，因此本設(shè)計采用多傳感器多工位的檢測方案，在零件的上方加裝傳感器2和傳感器3，使傳感器發(fā)射的光斑位于密封件外邊緣。為避免傳感器在零件孔洞處感應(yīng)數(shù)次，將傳感器2和傳感器3的輸出信號邏輯與，結(jié)果為真時表明薄型墊片位于相機正下方。傳感器2和3固定在360°旋轉(zhuǎn)的萬向十字連接件上，可根據(jù)密封件尺寸調(diào)整角度。

圖4 實物場景圖

本文選用白色LED環(huán)形光源，安裝于待測零件正上方，垂直照射，白色傳送帶作為背景突出待測件的特征。相機型號是MER-50279U3M/C，為黑白相機，其分辨率為2 248×2 048，傳感器類型為全局曝光CMOS，像素500萬，配備的鏡頭焦距8 mm。IO卡是32通道的隔離數(shù)字量DI/O卡，型號為PCI-1730U，安裝在工控機的卡槽中，為方便接線，外接一個型號為ADAM-3937接線端子。

1.2 軟件框架設(shè)計

根據(jù)被測對象的不同特征和測量需求，采用模塊化設(shè)計，如圖5所示。用戶選擇待測密封件，當(dāng)零件位于相機正下方時，傳感器的觸發(fā)信號通過I/O控制傳輸?shù)接嬎銠C，將所有信號邏輯運算后利用圖像采集模塊觸發(fā)相機采集。圖像處理模塊對圖像處理分析，將其結(jié)果在終端顯示。通過相機標(biāo)定將測量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為實際物理尺寸，輸出保存到以時間戳和檢測批次命名的Excel中。對于不合格零件，通過I/O控制給剔除裝置發(fā)送分揀信號，從而控制剔除裝置將不合格品剔除。

圖5 軟件整體框架設(shè)計

軟件主界面設(shè)計如圖6(a)所示，用戶在主界面點“初始化設(shè)置”按鈕后進入設(shè)置界面，如圖6(b)所示，可進行采集方式、信號源觸發(fā)方式、觸發(fā)極性選擇和曝光時間的設(shè)置以及相機標(biāo)定。采集方式分為連續(xù)采集和觸發(fā)采集。當(dāng)選擇觸發(fā)采集時，需要設(shè)置信號源觸發(fā)方式，分為外部傳感器觸發(fā)和內(nèi)部控件觸發(fā)，控件觸發(fā)的作用是系統(tǒng)調(diào)試時便于操作，單擊主界面中手動測試按鈕觸發(fā)相機采集一次。在主界面選擇待測零件，輸入檢測批次編號和檢測精度，點擊“開始采集”按鈕進行密封件在線測量。

(a)軟件主界面設(shè)計

(b)設(shè)置界面設(shè)計

軟件的處理速度影響著密封件的檢測速度，在整個檢測過程中，數(shù)據(jù)保存到硬盤的過程會消耗更多的時間，采用多線程的思路使數(shù)據(jù)的保存過程不影響下一個零件的檢測。密封件隨機運動到相機下方，因此需要實時讀取光電傳感器接入IO卡針腳的狀態(tài)量。密封件位于視場范圍內(nèi)，為避免傳感器重復(fù)多次觸發(fā)相機采集，需要將首次觸發(fā)后的信號阻塞，在傳感器首次觸發(fā)信號后，重新讀取對應(yīng)IO卡針腳的狀態(tài)量，若邏輯與后仍為真則等待，直到邏輯與為假。

2 密封件尺寸測量

2.1 相機標(biāo)定

密封件檢測任務(wù)為尺寸檢測，不需要進行復(fù)雜的攝像機內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定，只需要標(biāo)定出物面分辨率即可，即每像素代表多少mm[2]。對于二維平面測量，采取工程中常見的二元一次標(biāo)定法來標(biāo)定本文的測量系統(tǒng)[3]。在保證標(biāo)定件的尺寸在相機整個視野范圍內(nèi)時，通過測量5、10、15、20、25、30 mm的標(biāo)準(zhǔn)量塊，根據(jù)兩坐標(biāo)系下若干組物理尺寸和像素尺寸的實驗數(shù)據(jù)，采用最小二乘法擬合直線，求出坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換系數(shù)達到標(biāo)定目的。本文標(biāo)定系數(shù)k=0.039 4，即1個像素代表0.039 4 mm。

2.2 位置分析

環(huán)形圈是高度約為7.06 mm的圓臺形零件，其截面是梯形。相機拍照時，理想的情況是環(huán)形圈左側(cè)下輪廓位于圖7中A1處所示，相機的光軸過環(huán)形圈的中心。但傳感器的安裝誤差和相機的響應(yīng)時間會影響環(huán)形圈偏離中心位置，當(dāng)其左側(cè)下輪廓位于圖7中A2處時，偏離相機光軸的一側(cè)上輪廓與下輪廓重合，圖像中環(huán)形圈下方輪廓如圖8所示。當(dāng)環(huán)形圈繼續(xù)偏離相機光軸時，其偏離軸線一側(cè)的上輪廓會遮擋其下輪廓，此時采集的零件圖像是不合格的，因此環(huán)形圈必須位于半徑為l的區(qū)域S內(nèi)。

圖7 環(huán)形圈位置示意圖

圖8 環(huán)形圈左邊緣的上方輪廓與下方輪廓重合

環(huán)形圈位于極限位置A2處時，有如下數(shù)學(xué)關(guān)系。

H=l·tanθ

(1)

h=(R2-R1)·tanθ

(2)

式中：H為相機的高度；θ為圓臺斜邊傾角；h為圓臺高度；R1和R2分別為圓臺上下圓半徑；l為相機軸線到環(huán)形圈外輪廓的最遠距離。

(3)

環(huán)形圈在以相機軸線為圓心、半徑l的區(qū)域內(nèi)才能獲取合格的圖像，在對環(huán)形圈測量時，需要正確安裝圖4中傳感器1的位置，并調(diào)節(jié)好感應(yīng)距離，使環(huán)形圈位于該區(qū)域內(nèi)時觸發(fā)相機采集。

2.3 圖像特征提取

圖像處理算法的基本流程如圖9所示，相機拍照獲取密封件圖像后模板匹配定位到感興趣區(qū)域ROI，通過分析興趣區(qū)域灰度直方圖自動選取合適的閾值進行圖像閾值分割，然后對二值圖像進行輪廓提取，將不合格的輪廓點剔除后進行基于最小二乘法的圓擬合[4]得到零件的像素尺寸，并將其轉(zhuǎn)換為實際物理尺寸。

圖9 算法流程圖

當(dāng)光源強度過大，密封件表面會出現(xiàn)反光現(xiàn)象，采集的圖像過曝，因此需要適當(dāng)降低光源強度至圖像不過曝，但此時采集的密封件圖像四角區(qū)域亮度值和密封件前景區(qū)域灰度相似，從而產(chǎn)生干擾。為了避免閾值分割時背景對前景的干擾，采用模板匹配[5]的算法在原始圖像中截取覆蓋完整零件的較小區(qū)域ROI。用一個模板圖像T在源圖像I中掃描滑動，在每一個位置計算源圖像的子圖像和模板圖像的差值，當(dāng)相似度最大時，確定其坐標(biāo)位置，對密封件處理的效果圖如圖10所示。模板匹配數(shù)學(xué)模型如下：

(4)

式中：x、y為源圖像各像素的橫縱坐標(biāo)；x′、y′為子圖像像素的橫縱坐標(biāo)；R為匹配度，匹配值越小匹配越好。

(a)環(huán)形圈

(b)薄型墊片

對ROI區(qū)域圖像進行特征提取，需要統(tǒng)計ROI區(qū)域的灰度直方圖[6]，如圖11所示，整體呈“凹”字形，采用自動閾值分割的OTSU算法[7]選取合適的閾值T，得到二值圖像，即背景和目標(biāo)邊界的灰度值分別是0和255。然后進行目標(biāo)輪廓提取，S.Suzuki介紹了輪廓提取算法，對二值圖像進行拓撲分析[8]，確定了外邊界、孔邊界及其層次關(guān)系，采用編碼的思路，給不同邊界賦予不同的整數(shù)值，標(biāo)記邊界上的像素位置，用數(shù)組保存。最后將數(shù)組中不合格的輪廓點剔除后進行最小二乘法圓擬合，并以圓心坐標(biāo)和半徑在ROI區(qū)域上畫出，如圖12所示。

圖11 灰度直方圖

(a)環(huán)形圈

(b)薄型墊片

3 實驗與分析

本檢測系統(tǒng)所用PC機為工控機，操作系統(tǒng)為Win7，檢測算法是基于OpenCV視覺算法庫在Visual Studio 2012開發(fā)環(huán)境中編程實現(xiàn)。點擊“初始化設(shè)置”按鈕，曝光時間為1 000 μs，選擇“外部觸發(fā)”模式，輸入批次編號和檢測精度后，開始采集。實驗界面如圖13所示。

(a)環(huán)形圈

(b)薄型墊片

為測試檢測系統(tǒng)的性能，分別設(shè)計了兩個實驗。

3.1 實驗1

為確定系統(tǒng)的重復(fù)測量精度，將零件分別測量10次，統(tǒng)計半徑尺寸和單個零件檢測時間(單位為s)。環(huán)形圈的內(nèi)外半徑記為R內(nèi)和R外，如表1所示。

表1 環(huán)形圈

薄型墊片的外圓半徑記為R1，內(nèi)孔半徑記為R2，其余4個小孔的半徑分別記為R3、R4、R5、R6。實驗數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 薄型墊片

表1和表2中的均值與標(biāo)準(zhǔn)差表明兩種密封件的10次測量穩(wěn)定，在其均值附近波動。表中單個零件的檢測時間在0.8 s左右，消耗的CPU時間主要在數(shù)據(jù)的保存部分，采用多線程并發(fā)的思路，在實際的觸發(fā)采集中，檢測時間小于表中的數(shù)據(jù)。

在滿足穩(wěn)定性的條件下需要驗證數(shù)據(jù)的有效性，保準(zhǔn)測量結(jié)果滿足檢測精度。計算表1和表2中測量數(shù)據(jù)的絕對誤差，具體結(jié)果如表3所示。

表3 密封件尺寸絕對誤差統(tǒng)計 mm

表3中環(huán)形圈的內(nèi)外圓半徑的絕對誤差小于0.1 mm，薄型墊片的絕對誤差最大值小于0.5 mm，均滿足對應(yīng)密封件的測量精度。對同一密封件測量多次，每次測量結(jié)果的絕對誤差不同，產(chǎn)生的原因來自于系統(tǒng)的隨機誤差和系統(tǒng)誤差。隨機誤差產(chǎn)生的因素包括自然光干擾和傳送帶運動振動等。密封件材質(zhì)為橡膠，其尺寸易受堆疊存儲時變形的影響，因此在測量之前需要通過振動臺去除密封件的內(nèi)應(yīng)力，使其恢復(fù)初始狀態(tài)。系統(tǒng)誤差的引入主要包括2個方面：圖像輪廓點集擬合；搭建硬件平臺時的硬件誤差，包括鏡頭的畸變和相機光軸與傳送帶不是絕對垂直關(guān)系導(dǎo)致的相機透視誤差[9]。通過誤差分析對檢測系統(tǒng)進行評價，可以提高檢測系統(tǒng)的有效控制，從而改進產(chǎn)品的質(zhì)量。

3.2 實驗2

為驗證系統(tǒng)檢測不同類型密封件的準(zhǔn)確率和檢測速度，對200個密封件進行檢測，其中環(huán)形圈和橡膠墊片各100個，記錄其準(zhǔn)確率、誤檢數(shù)目和檢測速度，如表4所示。本系統(tǒng)是在實驗室中搭建的樣機，還未投入到生產(chǎn)線中進行大批量的檢測，僅對樣機批量檢測的性能進行評估，傳送帶的運動速度為0.5 m/s。

表4 密封件批量檢測實驗結(jié)果

表4中的數(shù)據(jù)表明，綜合準(zhǔn)確率達到了97.5%，其中環(huán)形圈的檢測準(zhǔn)確率達到了95%，薄型墊片的準(zhǔn)確率達到了100%。在環(huán)形圈的檢測中，誤檢數(shù)量為5，當(dāng)其位于傳送帶兩側(cè)偏離相機軸線時，環(huán)形圈不在區(qū)域S內(nèi)，合格的零件誤檢為不合格，因此在生產(chǎn)線安裝中需要設(shè)計限位裝置避免環(huán)形圈偏向傳送帶兩側(cè)。該樣機還未接入生產(chǎn)線，用人工代替送料機械將密封件送至傳送帶上，每個環(huán)形圈和薄型墊片的平均檢測時間為0.68 s和0.74 s，人工操作的速度小于送料機械的速度，在提高送料速度后，可以達到2個/s的檢測速度。

4 結(jié)束語

本文研究了基于視覺的密封件在線檢測系統(tǒng)，以環(huán)形圈和薄型墊片為實驗對象，驗證了檢測系統(tǒng)的性能。環(huán)形圈的檢測精度為0.1 mm，薄型墊片的檢測精度為0.5 mm，檢測時間小于0.75 s。該視覺檢測系統(tǒng)達到了在線對密封件進行尺寸檢測的要求，可以應(yīng)用于密封件生產(chǎn)線上，能夠穩(wěn)定完成尺寸檢測工序，降低人力成本，提高工作效率。