【摘要】：傳統(tǒng)的彈簧卡箍缺陷多為產(chǎn)后人工全檢,存在漏檢與缺陷率上升等現(xiàn)象,這不但會(huì)使成本上升、也對(duì)人力資源提出了考驗(yàn);為此實(shí)現(xiàn)自動(dòng)實(shí)時(shí)在線全檢就成為急需解決的課題,設(shè)計(jì)了基于機(jī)器視覺(jué)的彈簧卡箍在線自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng),該系統(tǒng)安裝在彈簧卡箍流水線兩側(cè),搭建特定光源,通過(guò)激光傳感器外部觸發(fā)工業(yè)相機(jī)對(duì)其表面進(jìn)行圖像捕獲,送上位機(jī)進(jìn)行缺陷判定與定位,最后通過(guò)RS485將判定結(jié)果送下位機(jī)來(lái)控制剔除機(jī)制;實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示:該系統(tǒng)采用改進(jìn)的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)能準(zhǔn)確提取目標(biāo)缺陷區(qū)域并對(duì)缺陷進(jìn)行判定,可在0.348s每個(gè)零件的速度下,檢測(cè)出彈簧卡箍表面大于10像素的缺陷;通過(guò)對(duì)不同彈簧卡箍進(jìn)行檢測(cè)驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),證明了PCNN算法對(duì)缺陷分割的準(zhǔn)確性和有效性。
【圖文】：

邐邐邐邐邐邐邐邐邐邐邐·卷３８９８·空部分，在另一側(cè)形成高光，會(huì)湮沒(méi)缺陷信息。圖１卡箍示意圖為了解決以上問(wèn)題，本文設(shè)計(jì)了一種正面背光，側(cè)面平行的打光方式，具體如下：１）正面：背景設(shè)置為一短白色磨砂玻璃，在玻璃正下方安置平行于玻璃的四邊形光源。２）側(cè)面：３個(gè)相機(jī)在平行于玻璃的上方打光，成１２０°夾角。確定卡箍與相機(jī)的相對(duì)位置后，側(cè)面相機(jī)每次可獲取卡箍整圈表面三分之一左右的信息。這樣獲�。硰垐D片，即可覆蓋其所有外表面，完成整個(gè)拍攝的過(guò)程。系統(tǒng)工作過(guò)程如圖２所示：當(dāng)卡箍進(jìn)入檢測(cè)區(qū)域１，觸發(fā)器１啟動(dòng)，相機(jī)Ａ對(duì)卡箍進(jìn)行背光拍攝，獲取一幅卡箍整體輪廓圖像，發(fā)送到上位機(jī)進(jìn)行形狀與耳朵檢測(cè)。當(dāng)卡箍進(jìn)入檢測(cè)區(qū)域２，觸發(fā)器２啟動(dòng)，相機(jī)Ｂ，Ｃ，Ｄ對(duì)卡箍進(jìn)行拍攝，獲取三幅可以覆蓋整個(gè)零件側(cè)面的圖像，送上位機(jī)進(jìn)行顏色，高度，劃痕等缺陷檢測(cè)。當(dāng)卡箍表面存在缺陷時(shí)，上位機(jī)通過(guò)串口發(fā)送消息給下位機(jī)，進(jìn)行剔除。圖２工作臺(tái)模型２卡箍檢測(cè)算法設(shè)計(jì)檢測(cè)算法是該系統(tǒng)的核心，流程如下：從４臺(tái)相機(jī)分別讀取圖像并進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行高度，顏色，形狀（耳朵）及缺陷檢測(cè)；定位缺陷并評(píng)估缺陷，給出檢測(cè)結(jié)果，送上位機(jī)顯示，并送下位機(jī)執(zhí)行剔除。在卡箍生產(chǎn)過(guò)程中，受到實(shí)際環(huán)境條件的限制，相機(jī)拍攝得到的原始圖像存在圖像噪聲，因此需要對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理。因?yàn)橄到y(tǒng)機(jī)械設(shè)計(jì)中相機(jī)與卡箍的相對(duì)位置固定，所以所獲取圖像的視野范圍是確定的。為了節(jié)省系統(tǒng)資源，提高檢測(cè)速度以適應(yīng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，有必要在圖像分割之前先進(jìn)行區(qū)域定位。本系統(tǒng)僅是對(duì)卡箍進(jìn)行識(shí)別，所以拍攝圖像中的信息比較單純，可以利用

，這些邊緣都很相似，通過(guò)調(diào)節(jié)迭代次數(shù)可以得到更多感興趣的結(jié)果。隨著ＰＣＮＮ在不同迭代中的點(diǎn)火，圖像會(huì)被進(jìn)一步分割，在粗分割的基礎(chǔ)上再次進(jìn)行細(xì)分割。但是同樣會(huì)發(fā)現(xiàn)，過(guò)多的細(xì)分割會(huì)加大目標(biāo)識(shí)別的難度。圖５的分割次數(shù)為４次，圖６的分割次數(shù)為６次。從零件檢測(cè)分割這個(gè)角度我們發(fā)現(xiàn)圖５已經(jīng)符合識(shí)別要求，之后的圖６分割次數(shù)多了，多余的細(xì)節(jié)也凸顯出來(lái)，給識(shí)別帶來(lái)干擾，而且從時(shí)間的角度，花費(fèi)了較多的時(shí)間。所以如何選擇迭圖４卡箍原始圖像圖５４次分割之后的圖像圖６６次分割之后的圖像代次數(shù)決定了ＰＣＮＮ對(duì)不同灰度值邊緣的識(shí)別分割能力。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)算法的準(zhǔn)確性，在流水線隨機(jī)拍攝１０００個(gè)卡箍，其中不合格的１００個(gè)，合格的９００個(gè)。圖像采集系統(tǒng)通過(guò)外部觸發(fā)分別獲取每個(gè)卡箍表面圖像４張，經(jīng)上位機(jī)處理檢驗(yàn)其合格與否。平均每張圖片處理時(shí)間為０．０８７ｓ，因此檢測(cè)一個(gè)卡箍所需的時(shí)間為０．３４８ｓ，滿(mǎn)足廠家的在線檢測(cè)技術(shù)要求（０．５ｓ／個(gè)）。經(jīng)過(guò)一年的現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試，目前沒(méi)有存在誤判情況。４結(jié)論本文搭建了基于機(jī)器視覺(jué)的卡箍檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)搭建在卡箍流水線兩側(cè)，可以在１秒２．８?jìng)�(gè)的速度下進(jìn)行檢測(cè)，并能檢測(cè)出彈簧卡箍表面大于１０像素的缺陷，正確率高、檢測(cè)速度快，適合工業(yè)在線檢測(cè)。本文主要工作：１）設(shè)計(jì)了自動(dòng)定位ＲＯＩ算法，，能從圖像中快速定位感興趣區(qū)域；２）設(shè)計(jì)了一種高度檢測(cè)算法，使用最簡(jiǎn)單的幾何原理，快速實(shí)現(xiàn)測(cè)量，當(dāng)然前提條件是相機(jī)與對(duì)象的夾角為９０°或０°；３）使用改進(jìn)型ＰＣＮＮ分割算法對(duì)卡箍表面缺陷進(jìn)行提取判定。該系統(tǒng)是機(jī)器視覺(jué)在卡箍
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)機(jī)械結(jié)構(gòu)力學(xué)及控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(10972102) 博士點(diǎn)基金(200802870007) 江蘇省科技支撐(BE2009163) 淮安市科技項(xiàng)目(HAG2012048) 江蘇省高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目(PAPD)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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3 姚曉飛;基于機(jī)器視覺(jué)的電容屏非可視區(qū)引線缺陷檢測(cè)方法研究[D];南京理工大學(xué);2014年

4 孫彥春;基于數(shù)字圖像處理的水晶晶片缺陷檢測(cè)[D];南京理工大學(xué);2009年

5 陳勛;水下結(jié)構(gòu)表觀缺陷檢測(cè)技術(shù)及系統(tǒng)集成研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

6 蔣錦濤;平板玻璃缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的研究[D];安徽大學(xué);2007年

7 張燕;基于機(jī)器視覺(jué)的藥用玻璃瓶缺陷檢測(cè)的研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2008年

8 胡坤;工件表面劃痕和豎條紋缺陷檢測(cè)算法研究[D];中南大學(xué);2013年

9 陳曉紅;基于機(jī)器視覺(jué)的觸摸屏玻璃缺陷檢測(cè)方法研究[D];華南理工大學(xué);2013年

10 孔祥偉;組合光源與圖像處理算法在工件表面缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用[D];天津大學(xué);2007年

本文編號(hào)：2551550