基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的手機(jī)屏蔽罩共面度檢測(cè)設(shè)備

鄧鄒超 柴建強(qiáng) 戴文浩 杜遠(yuǎn)霜 朱耀東

(嘉興學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院，浙江 嘉興 314000)

0 前言

工業(yè)生產(chǎn)中流水線技術(shù)已經(jīng)成熟，但是機(jī)器的工作效率并不能使產(chǎn)品的合格率完全得到保障。我們需要將檢測(cè)裝置添加到流水線系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品合格與否的信息反饋。通過(guò)檢測(cè)產(chǎn)品合格與否，不合格的收回改進(jìn)，來(lái)進(jìn)一步提高生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)品的合格率。而且一個(gè)簡(jiǎn)單的檢測(cè)裝置可以替代大量人工勞動(dòng)，整體上提高生產(chǎn)效率和利潤(rùn)。

屏蔽罩(框)是手機(jī)的重要部件，傳統(tǒng)的屏蔽罩在沖壓成型和超聲清洗過(guò)程中會(huì)導(dǎo)致個(gè)別產(chǎn)品的四邊平面度不達(dá)標(biāo) (需小于0.1mm)，屏蔽罩平面度的不達(dá)標(biāo)會(huì)影響下一工序的包裝和焊接。因此公司需要一大批工人進(jìn)行平面度人工目測(cè)和人工半自動(dòng)包裝,生產(chǎn)效率較低，檢測(cè)+包裝約 650片/人·小時(shí))。

本項(xiàng)目擬研制一個(gè)自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備，用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)代替人工檢測(cè)，每臺(tái)機(jī)器可以替換4-5人，生產(chǎn)效率提高5-7倍。

1 總體系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案

1.1 檢測(cè)平臺(tái)的搭建

首先根據(jù)需要對(duì)相機(jī)，鏡頭進(jìn)行選型，合理搭配，要求圖像抓取效果要好。其次合理利用光學(xué)原理，給目標(biāo)合適角度合適光照強(qiáng)度，能給相機(jī)抓取最優(yōu)圖像。最后通過(guò)驅(qū)動(dòng)設(shè)置相機(jī)參數(shù)進(jìn)一步對(duì)抓取的圖像質(zhì)量進(jìn)行微調(diào)。

1.2 圖像處理

將相機(jī)抓取的圖像傳送到計(jì)算機(jī)利用計(jì)算機(jī)高效運(yùn)算速度進(jìn)行處理。

第一步：圖像預(yù)處理。顏色空間的轉(zhuǎn)換，顏色分量通道提取，圖像銳化，圖像平滑，圖像增強(qiáng)等，都在預(yù)處理范圍。這一步主要目的是增強(qiáng)目標(biāo)區(qū)域，降低噪聲，削弱背景。

第二步：圖像分割。顏色區(qū)域提取，閾值提取，邊緣提取等。這一步目的在于將我們的目標(biāo)信息進(jìn)行降維處理，減少運(yùn)算量。

第三步：特征統(tǒng)計(jì)，模板匹配。

2 待測(cè)物承載平臺(tái)的搭建

整個(gè)平臺(tái)由Basler acA250014gm相機(jī)和外部供電電源，亞克力板搭建的平臺(tái)，偉郎可調(diào)節(jié)紅色環(huán)形光源和光源控制器組成。

Basler工業(yè)相機(jī)性能上遠(yuǎn)超普通相機(jī)，可以達(dá)到工業(yè)測(cè)量的高精度要求；亞克力板表面能夠保證較高平滑，這對(duì)于共面的檢測(cè)而言至關(guān)重要；可調(diào)光源可以根據(jù)環(huán)境變化給平臺(tái)進(jìn)行任意需求量的補(bǔ)光，對(duì)于長(zhǎng)時(shí)間工作的工業(yè)測(cè)量必不可少。

平臺(tái)的搭建要方便相機(jī)采集我們所關(guān)心的目標(biāo)的最為清晰的圖像。利用光的折射性質(zhì)，我們就讓光源、目標(biāo)物和相機(jī)成一定角度，剛好光源的光照射到目標(biāo)物上，發(fā)生反射后的放射光剛好射入相機(jī)內(nèi)。這個(gè)時(shí)候感光片能采集到最為理想的圖像，對(duì)于后面的程序中的圖像預(yù)處理也是相當(dāng)方便的。光源的強(qiáng)度調(diào)節(jié)能夠在光源相機(jī)固定后，改變相機(jī)采集到的圖像的亮暗程度，從而對(duì)目標(biāo)景物進(jìn)行適當(dāng)?shù)耐怀雠c削弱。

3 數(shù)字圖像處理

3.1 數(shù)字圖像處理軟件

數(shù)字圖象處理軟件的總體設(shè)計(jì)決定整個(gè)可視化界面的視覺(jué)效果。軟件的功能必須能很方便快捷的完成測(cè)量與決策的任務(wù)。

軟件設(shè)計(jì)主要內(nèi)容：可視化界面布局設(shè)計(jì)、圖像處理和決策菜單、處理軟件框架編寫、編寫、各個(gè)按鈕功能實(shí)現(xiàn)和菜單功能編輯等。

功能菜單中包含：圖像預(yù)處理、包含圖像銳化、圖像灰度化、圖像反色、圖像二值化、中值濾波、Sobel邊緣檢測(cè)、Prewitt邊緣檢測(cè)、Robert邊緣檢測(cè)、Kirsch邊緣檢測(cè)、Laplace邊緣檢測(cè)；R轉(zhuǎn)G、R轉(zhuǎn)B、G轉(zhuǎn)R、G轉(zhuǎn)B、B轉(zhuǎn)R、B轉(zhuǎn)G、RG交換、RB交換、BG交換，包含的顏色空間有CMY、HSI、HSV、YU、YIQ，這里提供各種顏色空間的雙向轉(zhuǎn)換。

3.2 設(shè)計(jì)計(jì)算和校核

3.2.1 手機(jī)屏蔽罩邊緣與校準(zhǔn)面縫隙計(jì)算

K=C*N

式中：K：縫隙寬度(mm)；N：縫隙寬度對(duì)應(yīng)的像素個(gè)數(shù)；C：?jiǎn)挝幌袼貙?duì)應(yīng)的實(shí)際尺寸(mm)

N=Imax-Imin

式中：N：縫隙對(duì)應(yīng)的像素個(gè)數(shù)；Imax：縫隙最大處對(duì)應(yīng)的縱坐標(biāo)較大點(diǎn)的坐標(biāo)值；

Imin：縫隙最大處對(duì)應(yīng)的縱坐標(biāo)較小點(diǎn)的坐標(biāo)值。

3.2.2 攝像系統(tǒng)的尺寸比例的計(jì)算

攝像系統(tǒng)的尺寸比例包括光源和目標(biāo)物的距離，鏡頭和目標(biāo)物的距離，相機(jī)內(nèi)感光片和鏡頭間的距離，標(biāo)準(zhǔn)目標(biāo)物的實(shí)際尺寸。

因?yàn)槲覀冞@里的鏡頭和相機(jī)完全擰合時(shí)，焦距為3m左右，而實(shí)際中需要的焦距為15cm。為了調(diào)整焦距，只能將鏡頭往外擰出3mm才能達(dá)到要求。但是這個(gè)時(shí)候，鏡頭出現(xiàn)向下偏折。這個(gè)時(shí)候利用理論方法計(jì)算存在較大誤差。我們用合格產(chǎn)品作為測(cè)量校準(zhǔn)如圖，合格品側(cè)面厚度為1.2mm。采集多次數(shù)據(jù)，得出單位像素實(shí)際對(duì)應(yīng)的尺寸值，然后作為標(biāo)準(zhǔn)值測(cè)量，如圖1。

圖1 用合格產(chǎn)品進(jìn)行尺寸校對(duì)

(1)攝像頭與目標(biāo)距離的計(jì)算

攝像頭和目標(biāo)物的距離在光源和相機(jī)固定后用直尺便可以測(cè)出。我們的平臺(tái)完工后，測(cè)的的實(shí)際距離是200mm。

(2)攝像圖片尺寸與實(shí)際尺寸比例的計(jì)算

攝像圖片尺寸和實(shí)際尺寸的比例有兩種方法可以求得：

方法一：將一個(gè)已經(jīng)經(jīng)過(guò)校準(zhǔn)后的知道具體尺寸的物體放在目標(biāo)物的位置上，采集圖像并計(jì)算對(duì)應(yīng)尺寸的像素個(gè)數(shù)，便可以知道單位像素個(gè)數(shù)代表著實(shí)際尺寸的大小。

計(jì)算公式：C=L/N。式中：C：?jiǎn)挝幌袼貍€(gè)數(shù)代表的實(shí)際尺寸大小(mm)；L：物體的實(shí)際尺寸(mm)；N：在采集的圖像中，L 對(duì)應(yīng)的像素個(gè)數(shù)。

方法二：根據(jù)鏡頭的焦距，相機(jī)內(nèi)感光片到鏡頭的距離和鏡頭到目標(biāo)物的距離，然后根據(jù)光學(xué)原理進(jìn)行演算，得出采集的圖像中一個(gè)像素對(duì)應(yīng)的實(shí)際尺寸大小。

3.2.3 數(shù)字圖像處理算法的設(shè)計(jì)

數(shù)字圖像處理算法包括圖像預(yù)處理、圖像濾波、邊緣提取和最終決策。

(1)圖像預(yù)處理算法的設(shè)計(jì)

①圖像銳化，效果如圖2

這里用目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值與相鄰像素點(diǎn)進(jìn)行差值運(yùn)算，最后結(jié)果和0,255進(jìn)行比較，不同結(jié)果進(jìn)行不同操作。

②圖像反色，效果如圖3

圖2 圖像銳化

圖3 圖像反色

3.2.4 圖像濾波算法的設(shè)計(jì)

由于成像系統(tǒng)、傳輸介質(zhì)和記錄設(shè)備等的不完善，數(shù)字圖像在其形成、傳輸記錄過(guò)程中往往會(huì)受到多種噪聲的污染。另外，在圖像處理的一些環(huán)節(jié)輸入的對(duì)象不理想時(shí)也會(huì)在結(jié)果圖像中引入噪聲。

它們常常表現(xiàn)為一些較強(qiáng)視覺(jué)效果的孤立象素點(diǎn)或者是象素塊。破壞圖像的正確性。通過(guò)圖像濾波能很好地保護(hù)圖像目標(biāo)的形狀、大小及特定的幾何和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征。

本項(xiàng)目中使用的濾波手段有：中值濾波、圖像閾值二值化(效果如圖 4)。

3.2.5 邊緣提取算法的設(shè)計(jì)

(1)Sobel算子如下

W1=[-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1];W2=[-1,0,1;-2,0,2;-1,0,1];

(2)Robert算子如下

W1=[-1,0;0,1];W2=[0,-1;1,0];效果如圖5。

圖4 圖像閾值二值化

圖5 Sobel算子邊緣提取

代碼實(shí)現(xiàn)如下;

3.2.5 最終決策

通過(guò)一系列的計(jì)算之后，決策將對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行判斷，得出手機(jī)屏蔽罩是否合格的結(jié)論，并通過(guò)亮燈來(lái)顯示結(jié)果。

4 視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)測(cè)試數(shù)據(jù)

通過(guò)選擇合格樣品進(jìn)行多次測(cè)量(如圖6)，我們就可以建立一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。樣品與相機(jī)距離保持一致，鏡頭保持焦距不變，這個(gè)時(shí)候合格樣品在檢測(cè)中的數(shù)值為164px，而樣品在合格情況下，這個(gè)像素值對(duì)應(yīng)2.4mm。

因此，單位像素對(duì)應(yīng)實(shí)際尺寸大小為2.4/164=0.0146341mm。

那么，不合格樣品 1 號(hào)(如圖 7)的誤差為(191-164)*0.0146341=0.395mm，即不合格樣品 1號(hào)，邊角不共面而且偏差為 0.52/2=0.1975mm。

圖6 合格樣品

圖7 不合格樣品1號(hào)

5 結(jié)束語(yǔ)

機(jī)器視覺(jué)用機(jī)器代替人眼來(lái)做測(cè)量和判斷，不僅提高了準(zhǔn)確性還提高了效率，這在已經(jīng)成為全球制造業(yè)的加工中心的國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，特別是高要求的零部件加工及其相應(yīng)的先進(jìn)生產(chǎn)線越來(lái)越有存在意義。本設(shè)備作為這方面的一個(gè)產(chǎn)品，能夠真真切切的為相關(guān)公司帶來(lái)顯著的經(jīng)濟(jì)效益。

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