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    基于計(jì)算機(jī)視覺的手機(jī)U盤缺陷檢測(cè)系統(tǒng)研究

    2015-12-31 11:07:58戴知圣
    機(jī)械工程與自動(dòng)化 2015年4期
    關(guān)鍵詞:U盤偏角底板

    李 昂,潘 晴,戴知圣

    (廣東工業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院,廣東 廣州 510006)

    0 引言

    在手機(jī)U盤的工業(yè)生產(chǎn)過程中,容易出現(xiàn)尺寸偏大、U頭與底板偏角過大等情況。在傳統(tǒng)的質(zhì)量檢測(cè)過程中,質(zhì)檢員使用游標(biāo)卡尺和高精度顯微鏡對(duì)樣品進(jìn)行手動(dòng)測(cè)量,長(zhǎng)時(shí)間疲勞工作后導(dǎo)致準(zhǔn)確率不高?;谟?jì)算機(jī)視覺的在線檢測(cè)方法由于其非接觸性、快速性、自動(dòng)化程度高和可靠性高等特點(diǎn),已經(jīng)在許多領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用[1-2]。郭斌[3]等利用視覺檢測(cè)技術(shù)對(duì)汽車發(fā)動(dòng)機(jī)氣門進(jìn)行尺寸測(cè)量。姚忠偉[4]對(duì)PCB焊點(diǎn)缺陷檢測(cè)進(jìn)行了研究。在傳統(tǒng)研究中一般采用價(jià)格昂貴的CCD相機(jī)進(jìn)行圖像采集,本文使用低成本CMOS相機(jī),證明了CMOS相機(jī)用于工業(yè)測(cè)量的可行性。

    1 硬件平臺(tái)搭建

    計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)通過圖像采集裝置,將被檢測(cè)物轉(zhuǎn)換為圖像信號(hào),利用圖像處理系統(tǒng)根據(jù)像素、圖像亮度、顏色等信息對(duì)目標(biāo)進(jìn)行特征提取,再根據(jù)系統(tǒng)的預(yù)設(shè)條件輸出結(jié)果。本系統(tǒng)硬件平臺(tái)由工業(yè)相機(jī)、鏡頭、光源以及計(jì)算機(jī)4部分組成。實(shí)物樣機(jī)如圖1所示。

    圖1 手機(jī)U盤檢測(cè)系統(tǒng)樣機(jī)

    1.1 工業(yè)相機(jī)與鏡頭

    根據(jù)實(shí)際需求,為實(shí)現(xiàn)被測(cè)物整體尺寸檢測(cè),根據(jù)被測(cè)物尺寸大小以及相機(jī)工作距離等因素,將視場(chǎng)范圍選定為50mm×38mm(長(zhǎng)寬比4∶3)。相機(jī)選擇500萬像素CMOS工業(yè)相機(jī),鏡頭選擇25mm定焦鏡頭。

    1.2 光源

    計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)中使用光源照明的目的是為了使被測(cè)物的重要特征顯現(xiàn),而抑制不需要的特征。本系統(tǒng)采用背光光源來檢測(cè)工件尺寸,背光照明方式下,光源均勻地從被檢測(cè)物體的背面照射,由于被測(cè)物為非透明的,因此可以獲得高清晰的輪廓。

    2 圖像處理及缺陷檢測(cè)

    手機(jī)U盤組件由U頭與底板兩部分組成,U頭通過焊錫與底板連接,如圖2所示。缺陷檢測(cè)的主要步驟包括:圖像預(yù)處理、邊緣檢測(cè)、尺寸測(cè)量以及U頭偏角測(cè)量。

    圖2 手機(jī)U盤實(shí)物圖

    2.1 圖像預(yù)處理

    由于被測(cè)物表面有銅箔、焊錫等噪聲影響,為了排除噪聲干擾并能精確定位邊緣,使用背光光源照射。采集手機(jī)U盤圖像,通過USB3.0接口傳輸至計(jì)算機(jī),隨后對(duì)圖像進(jìn)行灰度化處理,灰度化后對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。這里使用Canny算子[5]進(jìn)行邊緣檢測(cè)。首先選擇一定的Gauss濾波器H(x,y)對(duì)圖像進(jìn)行平滑濾波:

    其中:σ為Gauss濾波器的寬度;f(x,y)為處理前的圖像數(shù)據(jù);G(x,y)為平滑濾波后的圖像數(shù)據(jù)。

    平滑濾波后用一階偏導(dǎo)的有限差分來計(jì)算梯度的幅值和方向,并對(duì)全局幅值進(jìn)行非極大值抑制,最后使用雙閾值算法檢測(cè)和連接邊緣。調(diào)節(jié)Gauss濾波器和上、下閾值參數(shù)并經(jīng)過膨脹腐蝕處理使圖像邊緣達(dá)到最清晰的狀態(tài)。

    2.2 手機(jī)U盤長(zhǎng)度與U頭偏角測(cè)量

    在生產(chǎn)過程中,U頭被焊接在底板上,容易與底板產(chǎn)生偏角并可能導(dǎo)致U盤整體長(zhǎng)度過長(zhǎng),因此需要對(duì)U頭與底板的夾角以及U盤的總長(zhǎng)度進(jìn)行測(cè)量。手機(jī)U盤長(zhǎng)度與U頭偏角的測(cè)量流程如圖3所示。

    圖3 手機(jī)U盤長(zhǎng)度與偏角測(cè)量處理流程

    2.2.1 U 頭偏角測(cè)量

    檢測(cè)出邊緣后,使用Hough變換對(duì)邊緣直線進(jìn)行擬合,檢測(cè)出U盤的6條外邊緣直線,如圖4所示。

    圖4 直線檢測(cè)結(jié)果

    Hough變換是一種使用表決原理的參數(shù)估計(jì)技術(shù)。在極坐標(biāo)下,一條直線可表示為:

    其中:ρ為直線到原點(diǎn)的距離;θ為x軸與直線的夾角,取值范圍為[0,π]。

    在具體計(jì)算時(shí),可將圖像參數(shù)空間視為離散。建立一個(gè)二維累加數(shù)組A(ρ,θ)并初始化為0,對(duì)每一個(gè)前景點(diǎn)(x,y)代入θ求出對(duì)應(yīng)的ρ值。每計(jì)算出一對(duì)(ρ,θ),累加數(shù)組A加1。所有計(jì)算結(jié)束后,在參數(shù)表決結(jié)果中找到A(ρ,θ)的最大峰值,此時(shí)得到的ρ、θ即為所求直線的極坐標(biāo)參數(shù)。因此兩條直線的夾角可由所對(duì)應(yīng)的θ值相減求得。計(jì)算出的L1、L2兩條直線夾角θ即為U頭與底板的偏角,如果θ大于1°則判定為不合格。

    2.2.2 手機(jī)U盤長(zhǎng)度測(cè)量

    在尺寸測(cè)量之前需先對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定。本系統(tǒng)鏡頭為定焦鏡頭且放大倍數(shù)固定,因此只需要標(biāo)定出圖像傳感器上像元分別沿水平和垂直方向上的像素當(dāng)量即可。

    由于U頭與底板存在偏角,因此測(cè)量時(shí)計(jì)算最大長(zhǎng)度尺寸。尺寸測(cè)量原理如圖5所示,選取左右兩端豎直的邊緣直線L1、L2,并獲取這兩條直線的端點(diǎn)A、B和C、D的 坐 標(biāo) (x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)。

    通過點(diǎn)到直線距離公式可得:

    計(jì)算出C點(diǎn)到直線L1的距離MC,同理可求得D點(diǎn)到直線L1的距離MD,求出兩者最大值,再乘以水平方向上的像素當(dāng)量P即得到樣品的實(shí)際長(zhǎng)度M:

    如果被測(cè)品長(zhǎng)度超出標(biāo)準(zhǔn)長(zhǎng)度0.1mm,則判定為不合格。

    圖5 尺寸測(cè)量原理

    3 實(shí)驗(yàn)測(cè)試

    為了驗(yàn)證系統(tǒng)測(cè)量方法的精密度和有效性,隨機(jī)抽取20組樣品進(jìn)行尺寸與偏角測(cè)量。選取20組焊接缺陷樣品進(jìn)行焊點(diǎn)缺陷檢測(cè),以人工手動(dòng)檢測(cè)為標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)本系統(tǒng)方法的檢出率與有效性。尺寸與偏角測(cè)量結(jié)果如表1所示。從表1檢測(cè)結(jié)果中可以看出,系統(tǒng)對(duì)于不合格品的檢出率為100%,檢測(cè)方法有效,滿足系統(tǒng)精度要求。

    表1 尺寸與偏角缺陷檢測(cè)結(jié)果

    4 結(jié)束語

    基于計(jì)算機(jī)視覺的手機(jī)U盤缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng),可有效地解決生產(chǎn)過程中小尺寸工件幾何尺寸測(cè)量問題。本文介紹了系統(tǒng)的構(gòu)建和具體圖像處理方法,進(jìn)行了尺寸、角度缺陷檢測(cè),檢測(cè)結(jié)果表明該系統(tǒng)具有較高的缺陷檢測(cè)率。使用該系統(tǒng)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工檢測(cè),可以提高工作效率、測(cè)量精度和穩(wěn)定性。該系統(tǒng)亦可用于其他工件的尺寸測(cè)量。

    [1]祁曉玲,趙霞霞,靳伍銀.基于機(jī)器視覺的軸類零件幾何尺寸測(cè)量[J].組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù),2013(1):65-73.

    [2]李正明,黎宏,孫俊.基于數(shù)字圖像處理的印刷電路板缺陷檢測(cè)[J].儀表技術(shù)與傳感器,2012(8):87-89.

    [3]郭斌,徐杜,蔣永平,等.一種軸類零件邊緣精確定位方法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2012,48(10):238-244.

    [4]姚忠偉.基于機(jī)器視覺的PCB缺陷檢測(cè)算法研究[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué),2012:17-38.

    [5]張錚.數(shù)字圖像處理與機(jī)器視覺[M].北京:人民郵電出版社,2010.

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