石英腕表表盤缺陷檢測機器視覺整機解決方案

文/董輝

（勞雷工業(yè) 上海市 201306）

機器視覺及人工智能技術(shù)雖然在近些年迎來了蓬勃發(fā)展，但其理論早在數(shù)十年前就已經(jīng)非常成熟，只是卻決于當(dāng)時的硬件速度，CPU滿足高強度算法的及時處理。近些年來各類專有芯片和傳統(tǒng)芯片的大幅躍進，使機器視覺的市場化迎來了蓬勃發(fā)展。

玻璃鏡片的檢測一直以來都以人工為主，主要由于鏡片的透光性和反射性給機器視覺方案帶來了極大的困擾。本方案通過大量的前期理論及后期實驗研究，研發(fā)出了石英玻璃的劃痕解決方案，完全滿足流水線的玻璃劃痕檢測需求。

1 總體方案設(shè)計

本文設(shè)計的檢測設(shè)備主要分為軟件部分和硬件部分。軟件部分包括視覺算法、操作系統(tǒng)平臺等。硬件部分包括PCB主板、CCD相機、光源、顯示設(shè)備、拓展接口、機械結(jié)構(gòu)等。如圖1所示。

1.1 系統(tǒng)功能

流水線上的鏡片傳送至檢測區(qū)，檢測區(qū)自動觸發(fā)CCD相機獲取待檢鏡片圖像，圖像經(jīng)過主板的算法處理后反饋檢測信息，產(chǎn)線獲取到檢測結(jié)果后采取剔除或者通過的動作。

在任何過程中都可以通過觸摸屏進行人工干預(yù)，設(shè)置精度等參數(shù)或者停止、啟動產(chǎn)線等。

1.2 系統(tǒng)設(shè)計

1.2.1 相機選擇

如圖2，以直徑為28.3的鏡片來計算像素大小。相較于缺口，劃痕的寬度更小，更不容易識別。相機的像素確定將基于劃痕。由圖可以看出，一個方格的大小基本跟劃痕寬度大小相匹配。一個方框即可以作為一個像素點。像素大小為

Rsmall=94*94=8836 Pixels

實際應(yīng)用過程中，鏡片直徑會超出以上兩個樣本。所以，設(shè)計時應(yīng)留有余量，以50MM*50MM的視野進行計算。在此視野下如果想達到以上所計算的清晰度，像素應(yīng)為：

50*50/Rbasic=28.03*28.03/(94*94)*Rbasic=28115 Pixel

為了獲得更清晰的圖像，便于后期進行圖像處理，用四個像素點來描述一個劃痕寬度，得到更為合適的分辨率：

R=Rbasic*16=449851≈45 萬像素

至此，像素參數(shù)確定，應(yīng)選擇至少45萬像素相機。相機視野應(yīng)能調(diào)整到50MM*50MM。

最終選取了大恒水星MER-132-30GM CCD相機，MER-132-30GM具有高分辨率、高清晰度、高精度、低噪聲等特點，適用于工業(yè)檢測、醫(yī)療、科研、教育以及安防等領(lǐng)域。

1.2.2 光源

如圖3，為防止光線干擾，適配了條形光源，經(jīng)試驗最終選取科麥視覺的HF-TX20020型號的四條光源組成的閉合光源組。如圖4所示。

1.2.3 處理器平臺

如圖5，根據(jù)軟件的算法強度，選用了I5-7500作為核心處理器。基于Intel I5 處理器的核心，選用了ASUS PRIME B250M主板，同時支持獨立顯卡，后期可方便拓展。

圖1

圖2

圖3

系統(tǒng)平臺采用Window 10系統(tǒng)，兼容型強，員工操作容易上手。

1.2.4 觸摸交互屏

車間工人需要與機器進行交互操作，傳統(tǒng)的方式是鍵鼠套裝。本設(shè)計考慮到了灰塵等影響，以及操作體驗，采用了萬如15寸工業(yè)觸控屏，將顯示和輸入完美集成在了一起。

2 軟件平臺

圖4

圖5

圖6

圖7

圖8

2.1 軟件架構(gòu)

如圖6，從算法上講，C/C++最容易實現(xiàn)，靈活方便，包括opencv等的編程庫都是基于此語言，還有眾多的經(jīng)典算法，都是基于此。但是如果用C/C++，界面的實現(xiàn)就相對繁瑣。而像Labview這樣的語言又太過于死板。在此設(shè)計中，選用了折中的C#語言。

相對而言，C#語言集成度相對較高，也沒有高集成度帶來的語言生硬等問題。眾所周知，Win10操作系統(tǒng)全部由C#編寫，C#在win10平臺上具有極高的集成度和靈活性。

本產(chǎn)品采用了Visual Studio為開發(fā)環(huán)境，采用C#作為軟件語言，在算法上大量采用了opencv的庫函數(shù)。由于opencv是基于C++開發(fā)的，本設(shè)計引用的opencv庫實際上是以opencv為藍本進行了包裝的C#庫-Emgu CV。

對于相機部分，所選的大恒圖像的CCD相機有基于C#的SDK開發(fā)包，可以十分方便的進行整合。

2.2 軟件流程及圖像處理流程

軟件流程及圖像處理流程如圖7所示。

設(shè)備開機后自動啟動軟件監(jiān)聽產(chǎn)線平臺指令，產(chǎn)線平臺給出待檢鏡片就緒指令后，軟件觸發(fā)CCD相機拍照獲取原始圖片，原始圖片經(jīng)過降噪等預(yù)處理之后，先進行鏡片識別，然后進行鏡片內(nèi)幾何劃痕檢測，一旦檢測到劃痕后將劃痕標(biāo)記并顯示的觸摸屏上，同時發(fā)送指令給產(chǎn)線，產(chǎn)線采取剔除動作。如果未檢測到劃痕，則發(fā)送合格指令給產(chǎn)線。圖8展示了具有多條劃痕的玻璃檢測結(jié)果。

3 結(jié)論

此產(chǎn)品已經(jīng)面向市場，并獲得了良好的使用反饋。人工智能時代來臨后，大量簡單重復(fù)性的工作完全可以使用機器來解決，釋放人類繁瑣的工作。當(dāng)然對產(chǎn)品的定制性、靈活性、智能性提出了更高的要求。從流水線反饋來看，本設(shè)計能滿足大多數(shù)產(chǎn)線的要求，一些小的功能還需要微調(diào)以獲得更高的可靠性和免維護性。