基于線陣相機的涂膠質(zhì)量檢測*

焦 鍵

(重慶水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院，重慶 402160)

0 引言

隨著涂膠機器人的廣泛應(yīng)用不僅提高了生產(chǎn)效率，同時也節(jié)省了大量的人工。其中，涂膠環(huán)節(jié)是工藝生產(chǎn)的一個重要環(huán)節(jié)，涂膠密封的好壞直接影響著工件的質(zhì)量[1]。涂膠質(zhì)量主要包括涂膠的直徑尺寸以及涂膠的位置距離，即涂膠膠體的寬度。

傳統(tǒng)的涂膠質(zhì)量檢測主要是通過人工或離線視覺等方法。人工檢測是在涂膠過程中，利用人眼來檢測被測物體，憑借經(jīng)驗來判斷工件的涂膠是否滿足生產(chǎn)要求，該方法效率低，精度差，工件質(zhì)量標(biāo)準不統(tǒng)一；離線視覺檢測屬于成品檢測，通過相機拍下涂膠面后再根據(jù)視覺算法得到膠面的質(zhì)量參數(shù)[2]，從而判斷質(zhì)量，當(dāng)檢測到工件未達到生產(chǎn)工藝要求時，需對成品進行返工，無法保證實時生產(chǎn)質(zhì)量。為解決上述問題，本文提出一種涂膠質(zhì)量的檢測方法，保證在工件涂膠過程中亦可完成膠體質(zhì)量檢測，以此為基礎(chǔ)，在后期研究中再將涂膠設(shè)備設(shè)計成閉環(huán)，利用線陣相機的實時反饋，控制涂膠的精度讓涂膠機器人能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)進行涂膠糾偏，從而提高生產(chǎn)效率。

1 系統(tǒng)方案

1.1 相機的選用

工業(yè)生產(chǎn)中常用機器視覺技術(shù)來完成視覺定位和圖像檢測，以提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度。工業(yè)相機是機器視覺系統(tǒng)中的一個關(guān)鍵組件，按傳感器的結(jié)構(gòu)特性可分為面陣相機和線陣相機，選擇合適的相機直接決定了所采集到的圖像分辨率及質(zhì)量。

文獻[3]提出了一種基于機器視覺的涂裝缺陷檢測系統(tǒng)；文獻[4]提出了一種基于機器視覺的物料識別、定位、抓取系統(tǒng)。上述檢測對象都具有形狀、尺寸、三維等特性，需實現(xiàn)像素矩陣拍攝，故均選用了面陣相機作為視覺采集模塊。不同于面陣相機,線陣相機具有更高的精度和更快的拍照速度，更適用于一維線性目標(biāo)，考慮到檢測對象是視野為細長的膠條帶狀，因此本文選用線陣相機，通過逐行連續(xù)掃描，以達到對涂膠表面均勻檢測。

表1 選用的相機型號及參數(shù)

1.2 光源的選用

線陣相機常用的光源有鹵素?zé)簟ED和高頻熒光燈。LED光源具有壽命長，穩(wěn)定性好，功耗小等特性，是目前主流的機器視覺光源。

考慮到涂膠質(zhì)量需檢測的主要包括膠體斷裂、氣泡和溢膠等缺陷。對于不同的缺陷，在采集的圖象中將會表現(xiàn)出各種灰度的差異，一般都會呈現(xiàn)出黑、灰、白等，同時考慮受光源照射角度或相機接受角度的影響，缺陷的對比度也會不斷發(fā)生變化。這里通過相機及光源在不同角度安裝測試數(shù)次，最終選擇背光斜射和正面照射結(jié)合，相機接近法線方向安裝。

2 相機的連接與標(biāo)定

2.1 線陣相機的連接

Linea相機與PC硬件通過Ethernet連接，可通過CamExpert設(shè)置參數(shù)，并導(dǎo)出參數(shù)配置文件。電源和觸發(fā)信號的連接如圖1所示。

圖1 連接示意圖

當(dāng)相機與PC通過Ethernet連接好以后，在PC上做如下配置：

第一步：連接相機。安裝好軟件以后，在電腦的任務(wù)欄右下角會顯示SaperaGigEServer的圖標(biāo)，右擊該圖標(biāo)選擇“ScanNetWork”，掃描到相機后，SaperaGigEServer圖標(biāo)提示連接相機，可能會有黃色感嘆號，黃色感嘆號說明PC和相機的IP不在一個段上，此時可以通過SaperaGigEServer的SHOW Status Dialog Box 來查看當(dāng)前相機IP，并修改PC的IP到同一個網(wǎng)段上，黃色感嘆號消失。說明相機已經(jīng)連接好。

第二步：配置參數(shù)。相機連接好以后可以通過Sapera CamExpert軟件，根據(jù)項目設(shè)計需求配置相機參數(shù)，并對設(shè)置的參數(shù)進行驗證。

1) Trigger elector：SingleLineTrigger(Start)；

2) Trtgger Mode：On；

3) TriggerSourse：RisingEdge；

4) Line Selector：Line1；

5) LineFormat：SingleEnded;

6) Input Line Detection Level：Threshold for 24 V.

7) ImageHeight：200；其他參數(shù)均為默認設(shè)置。參數(shù)配置好后，可以通過Line Status參數(shù)實時監(jiān)視有沒有觸發(fā)信號。配置好以后點擊Grab按鈕，當(dāng)觸發(fā)Line1采集信號的時候，有圖像被采集到，說明相機的連接和參數(shù)設(shè)置成功。

2.2 相機的標(biāo)定

根據(jù)實際需求，制作如圖2所示的標(biāo)定模板。

圖2 標(biāo)定板模型

標(biāo)定過程借助Sapera CamExpert軟件。開始標(biāo)定前，通過Sapera CamExpert將相機改為無外部觸發(fā)，圖像寬度設(shè)為200，點擊“Grab”實時采集圖像。

1) 焦距的調(diào)整

如果圖像不清晰，調(diào)節(jié)鏡頭上的旋鈕，使圖像清晰為止。

2) 激光的標(biāo)定

激光的用途是標(biāo)定線陣相機的照射位置，起到輔助工業(yè)機器人編程的作用。標(biāo)定過程如下：移動標(biāo)定板，使某一黑線處在中心位置(positonx=1024)，如圖3(a)所示。接著沿著這條黑線的方向平移標(biāo)定板，使捕捉的圖像全黑，如圖3(b)所示。保持相機和標(biāo)定板位置不動，調(diào)節(jié)安裝在夾具上的激光器，使十字激光對準該條黑線所在的十字，如圖3(c)所示，此時標(biāo)定完成。其中激光十字代表線陣相機采集點。

圖3 標(biāo)定示意圖

3 圖像的采集與處理

在完成了上述安裝調(diào)試與標(biāo)定工作后，接下來準備進入圖像采集與處理階段，具體流程如圖4所示。

圖4 圖像檢測流程

3.1 圖像采集

利用Halcon一行一行的采集圖像，如圖5(b)所示為局部采集圖像。之后將圖像拼接到一起，如圖5(c)所示。需要注意的是，在使用halcon的Image Acquisition時，默認的grab_timeout值為5 000，在這個項目中相機是處于halcon外部觸發(fā)方式，一旦相機5 000毫秒內(nèi)無觸發(fā)，程序會拋出異常。需要將grab_timeout設(shè)置的小一些，并且在拋出異常后選擇continue。采集程序如下:

open_framegrabber (' GigEVision', 0, 0, 0, 0, 0, 0, 'default', -1, 'default', -1, ' false', 'default', '123', 0, -1, AcqHandle)

set_framegrabber_param (AcqHandle, ' Height', 2)

set_framegrabber_param(AcqHandle,'grab_timeout',100)

grab_image_start (AcqHandle, -1)

gen_empty_obj (imageconcated)

while (true)

try

grab_image_async (Image, AcqHandle, -1)

catch(exception)

continue

endtry

endwhile

tile_images (imageconcated,imagetiled,1,'vertical')

write_image(imagetiled, ' bmp', 0, 'd:/1.bmp')

close_framegrabber (AcqHandle)

圖5 采集的圖像

3.2 寬度檢測

拼接后的圖像，通過對每一行灰度值導(dǎo)數(shù)進行分析，可以判斷出膠的像素寬度，通過像素寬度與實際寬度的對應(yīng)關(guān)系，計算得到膠的寬度。程序如下：

im=imread(' D:1.bmp');

j=1:1:2048;

[m,n]=size(im);

center=1123;

dest(:, : ,1) = im;

dest(:, : ,2) = im;

dest(:, : ,3) = im;

for i=1:m

dao=diff(im2double(im(i,:)))./diff(j);

if i==2701

plot(dao)

end

b2w=find(dao>0.17);

try

b2w_index=find(b2w>center);

catch

mmm=1;

end

pix_left=b2w(min(b2w_index));

w2b=find(dao<-0.15);

w2b_index=find(w2b

pix_right=w2b(max(w2b_index)); center=round((pix_right-pix_left)/2)+pix_left;

dest(i,center-1:center+1,1)=255;

dest(i,center-1:center+1,2)=0;

dest(i,center-1:center+1,3)=0;

dest(i,pix_right-1:pix_right+1,1)=0;

dest(i,pix_right-1:pix_right+1,2)=255;

dest(i,pix_right-1:pix_right+1,3)=0;

dest(i,pix_left-1:pix_left+1,1)=0;

dest(i,pix_left-1:pix_left+1,2)=255;

dest(i,pix_left-1:pix_left+1,3)=0;

end

imwrite(dest,' D: esult.jpg');

圖6 檢測結(jié)果

4 結(jié)論

經(jīng)驗證，相比于多臺面陣相機的方案，采用線陣相機更能節(jié)省成本，并且具有更強的魯棒性，特別適合長條狀涂膠質(zhì)量的檢測，無論是單幅圖像的采集還是拼接，能夠?qū)崟r滿足工業(yè)生產(chǎn)的需求。需要注意的是，在實際生產(chǎn)環(huán)境中，燈光照射及相機角度都會對檢測過程造成一定的影響，因此需要在圖像采集前調(diào)試好照射角度或相機接受角度。根據(jù)本次的測量過程，在后續(xù)設(shè)計過程中可以利用線陣相機，將涂膠設(shè)備設(shè)計成閉環(huán)設(shè)備，利用線陣相機的實時反饋，控制涂膠的精度。