基于HALCON的中壓真空斷路器視覺檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

張振超，盧建寧，王 偉，郭彥斌，趙義輝

（北京機(jī)械工業(yè)自動(dòng)化研究所，北京 100120）

0 引言

中壓真空斷路器作為電力系統(tǒng)中重要的開關(guān)設(shè)備，其質(zhì)量好壞對(duì)電網(wǎng)的安全性有著重要的影響。中壓真空斷路器的尺寸是影響其質(zhì)量的關(guān)鍵因素，因此在中壓真空斷路器生產(chǎn)過程中需要對(duì)其進(jìn)行尺寸檢測(cè)，傳統(tǒng)的檢測(cè)方式都是采用標(biāo)準(zhǔn)柜模擬配柜檢測(cè)，其只能實(shí)現(xiàn)工件的定性檢測(cè)，且具有效率低，耗人工，容易磨損等缺點(diǎn)，產(chǎn)品檢測(cè)可靠性較差。但隨著電網(wǎng)建設(shè)對(duì)輸變電設(shè)備要求的不斷提高，對(duì)中壓真空斷路器檢測(cè)也提出了更高的要求。本文將機(jī)器視覺應(yīng)用在中壓真空斷路器尺寸檢測(cè)上，其具有在線實(shí)時(shí)、非接觸、高精度等特點(diǎn)[1]，實(shí)現(xiàn)了中壓真空斷路器的定量檢測(cè)，對(duì)生產(chǎn)及安裝過程具有指導(dǎo)性作用。

HALCON是世界公認(rèn)具有最佳效能的機(jī)器視覺軟件，在工業(yè)檢測(cè)中提供了高速、高精度的算法，其交互式的開發(fā)環(huán)境可以迅速開發(fā)機(jī)器視覺程序，節(jié)約產(chǎn)品成本縮短開發(fā)周期[2]。針對(duì)傳統(tǒng)檢測(cè)方式存在的一些問題及電力系統(tǒng)對(duì)真空斷路器檢測(cè)要求的提高，本文應(yīng)用機(jī)器視覺技術(shù)，利用HALCON機(jī)器視覺軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)中壓真空斷路器的尺寸檢測(cè)。

1 系統(tǒng)構(gòu)成

一個(gè)完整的機(jī)器視覺系統(tǒng)主要包括光源、相機(jī)、圖像采集卡、計(jì)算機(jī)、執(zhí)行機(jī)構(gòu)等部分[3]。本文的中壓真空斷路器尺寸檢測(cè)系統(tǒng)構(gòu)成如圖1所示。

根據(jù)中壓真空斷路器的檢測(cè)要求，將其分為24個(gè)檢測(cè)點(diǎn)，通過PLC控制伺服電機(jī)及工件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)24個(gè)點(diǎn)的逐個(gè)采集檢測(cè)。

圖1 中壓真空斷路器視覺檢測(cè)系統(tǒng)構(gòu)成

2 檢測(cè)過程

2.1 圖像獲取

通過調(diào)用HALCON算子open_framegrabber可以訪問圖像采集設(shè)備，之后調(diào)用grab_image算子實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的采集[4]。其中產(chǎn)品的24個(gè)檢測(cè)點(diǎn)主要分為兩類，圓形測(cè)試點(diǎn)和線形測(cè)試點(diǎn)，采集到的兩類圖像如圖2、圖3所示。

圖2 采集到的圓形測(cè)試點(diǎn)

圖3 采集到的線性測(cè)試點(diǎn)

2.2 圖像預(yù)處理及區(qū)域提取

2.2.1 圖像預(yù)處理

經(jīng)圖像采集設(shè)備采集到的圖像首先需要經(jīng)過一定的預(yù)處理，其目的是使其特征更加明顯。本文圖像預(yù)處理過程為：1）調(diào)用reduce_domain算子截取所畫出的ROI，進(jìn)一步縮小定義區(qū)域。2）調(diào)用threshold算子對(duì)圖像進(jìn)行二值化。3）調(diào)用opening_circle算子消除邊界毛刺。4）調(diào)用fill_up算子對(duì)區(qū)域進(jìn)行填充。5）調(diào)用connection算子連通和劃分區(qū)域。6）調(diào)用select_shape算子選出面積大于預(yù)設(shè)面積的圓形（線性測(cè)試點(diǎn)選出矩形）區(qū)域。7）調(diào)用closing_circle算子填充細(xì)小孔洞平滑邊界。預(yù)處理后得到的圖像如圖4、圖5所示。

圖4 圓形測(cè)試點(diǎn)預(yù)處理后圖形

圖5 線形測(cè)試點(diǎn)預(yù)處理后圖形

2.2.2 區(qū)域提取

圖像預(yù)處理后，再通過相應(yīng)的步驟提取出包含檢測(cè)特征的區(qū)域。

圓形測(cè)試點(diǎn)區(qū)域提取過程：首先通過調(diào)用dilation_circle算子和erosion_circle算子分別對(duì)圖像進(jìn)行膨脹和腐蝕，分別得到兩個(gè)區(qū)域，然后使用difference算子得到兩個(gè)區(qū)域的差值區(qū)域，圖像的圓形外部邊緣就包含在該區(qū)域中。

線性測(cè)試點(diǎn)區(qū)域提取過程：首先調(diào)用erosion_rectangle1算子對(duì)圖像進(jìn)行腐蝕，再調(diào)用move_region算子對(duì)區(qū)域進(jìn)行移動(dòng)，經(jīng)過shape_trans算子進(jìn)行形狀變換，最后使用reduce_domain算子截取ROI，得到的區(qū)域的邊緣即為圖像的邊緣。

2.3 亞像素邊緣提取

首先使用threshold_sub_pix算子進(jìn)行閾值邊界提取，然后使用union_adjacent_contours_xld算子連接相鄰的XLD，然后調(diào)用select_contours_xld算子選出輪廓長(zhǎng)度在400到2000范圍內(nèi)的XLD，最后調(diào)用f i t_circle_contour_xld算子對(duì)圓形測(cè)試點(diǎn)使用圓形結(jié)構(gòu)擬合輪廓，調(diào)用fit_line_contour_xld算子對(duì)線形測(cè)試點(diǎn)使用線段擬合輪廓。最終得到的圖像邊緣如圖6、圖7所示。

圖6 特征提取獲得圓形邊緣

圖7 特征提取獲得線形邊緣

2.4 檢測(cè)結(jié)果

亞像素邊緣提取得到輪廓后計(jì)算出其中心點(diǎn)坐標(biāo)，結(jié)合PLC控制伺服電機(jī)移動(dòng)的坐標(biāo)進(jìn)行計(jì)算即可得到中壓真空斷路器的尺寸，經(jīng)數(shù)據(jù)庫與標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品尺寸及誤差范圍對(duì)比最終得到產(chǎn)品的檢測(cè)結(jié)果。

3 結(jié)束語

本文應(yīng)用機(jī)器視覺技術(shù)，結(jié)合HALCON開發(fā)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)中壓真空斷路器的尺寸檢測(cè)，提高了工件的檢測(cè)精度，避免了人工主觀因素造成的測(cè)量誤差，提高了流水線的自動(dòng)化程度。但是目前中壓真空斷路器視覺檢測(cè)算法還存在一些不足，如復(fù)雜光照和工件表面氧化程度等都會(huì)對(duì)檢測(cè)效果產(chǎn)生影響，因此在以后的工作中爭(zhēng)取在圖像處理算法上再加以改進(jìn)，使圖像的識(shí)別率和檢測(cè)精度進(jìn)一步提高，增加系統(tǒng)的實(shí)用性和檢測(cè)效率。

[1] 黃正福.面向尺寸檢測(cè)的機(jī)器視覺系統(tǒng)研究[D].杭州:浙江工業(yè)大學(xué),2004.

[2] 林佩諭.高性能的圖像處理軟件—HALCON[DB/OL].豆丁網(wǎng).

[3] 劉混海.基于機(jī)器視覺的集成芯片基板定位技術(shù)研究[D].合肥:合肥工業(yè)大學(xué),2009.

[4] 郭佳寅.基于Halcon的乳制品箱體噴碼字符識(shí)別方法研究[J].制造業(yè)自動(dòng)化,2013(02):21-21.