機器視覺在家電生產(chǎn)線中高速檢測的應(yīng)用

嚴永芳

庫卡機器人（廣東）有限公司 廣東佛山 528311

工業(yè)生產(chǎn)線，特別是中國家電制造業(yè)的生產(chǎn)線，對生產(chǎn)效率、品質(zhì)方面越來越高要求，檢測崗位如仍使用傳統(tǒng)人工方式，在面對生產(chǎn)線速快、產(chǎn)品規(guī)范繁多、換型頻繁時，將會越來越力不從心。而相比人眼，機器視覺技術(shù)最大的特點是速度快、信息量大、功能多，并且可以勝任很多嚴酷場景，以及完成高計算強度的、枯燥的、重復的工作，將會是未來生產(chǎn)線上主流的檢測手段。

機器視覺系統(tǒng)一般包括有相機、鏡頭、光源、圖像采集卡（如使用工業(yè)相機，一般已集成不需要）、算法軟件等，需要結(jié)合實際應(yīng)用場景，如在工廠生產(chǎn)線，要考慮到光線環(huán)境、產(chǎn)品大小及表面光線、定位方式、工序及生產(chǎn)線速度、產(chǎn)線震動等各種因素所帶來的影響，選擇合適的硬件、軟件方案，才能發(fā)揮好應(yīng)有的作用。

1 機器視覺系統(tǒng)的選型

圖像處理是視覺系統(tǒng)的核心（軟件部分），選用合適的圖像處理算法，能適應(yīng)現(xiàn)場復雜的物料和光線環(huán)境，使得機器視覺系統(tǒng)運行速度及識別準確性得到保證。而輸入圖像的質(zhì)量好壞（主要是相機、鏡頭、光源等硬件部分），會對視覺識別的算法選擇、及識別的效果有很大影響，同時如果圖像中有太多無關(guān)的信息，也會影響視覺識別的速度、降低圖像分析的可靠性[1]。

1.1 相機

工業(yè)相機是系統(tǒng)中非常關(guān)鍵的組件，按照傳感器感光類型可以分為CCD 相機和CMOS 相機，但核心功能都是將光信號轉(zhuǎn)變成有序的電信號。相機的參數(shù)、性能的好壞決定了所采集到的圖像分辨率、圖像質(zhì)量等，同時也與整個系統(tǒng)的運行模式直接相關(guān)。

相機選擇上，我們一般從相機類型（面陣相機/線陣相機）、精度滿足、色彩要求、曝光時間、幀率、數(shù)據(jù)接口、芯片尺寸、鏡頭接口、價格等方面進行考慮。

1.2 鏡頭

在鏡頭的選擇上，我們一般根據(jù)相機芯片大小和工作空間限制確定使用鏡頭的焦距或者放大倍數(shù)、考慮是否需要選用遠心鏡頭、確定鏡頭分辨率、確定畸變率能否滿足要求、景深是否滿足要求、鏡頭與相機傳感器芯片的兼容情況、是否需要考慮透過光譜、鏡頭是否要配合其他配件、價格是否合理等其他問題。

1.3 光源

光源的主要是照亮目標，提高對比度，使得目標與背景的邊界清晰。一般來說要達到減少環(huán)境光干擾、整體亮度均勻、背景淡化的效果。與顏色識別有關(guān)的還需顏色還原真實，亮度與曝光均適中。在具體光源選擇的主要考慮因素：工作距離、視野范圍、照射方式、安裝上的特殊要求、還需考慮產(chǎn)品顏色，材質(zhì)，光源亮度等。還需要注意目標與光源顏色的冷暖色搭配，以降低視覺處理算法難度。

1.4 軟件

通常機器視覺軟件由圖像增強、圖像分割與分析、特征識別與機器決策部分組成。圖像增強作用于對采集到的圖像進行初步分析、變換和預處理，以便后續(xù)快速分析并提取目標特征，如對圖像進行幾何變換、時域濾波、頻域濾波操作等。圖像分割與分析分析部分主要用于對預處理后的圖像進行形態(tài)學處理或分割，以便提取機器視覺系統(tǒng)需要識別或檢測目標的特。而特征識別與機器決策部分則基于各種目標的特征進行最終測量、計算或?qū)δ繕诉M行分類[2]。

在工廠生產(chǎn)線上，機器視覺算法主要用在：第一方面是產(chǎn)品空間特征的檢測，機器視覺系統(tǒng)通過檢測產(chǎn)品尺寸是否在合格范圍內(nèi)和產(chǎn)品的形狀是否符合標準，即利用二維、三維的產(chǎn)品幾何特征對產(chǎn)品的質(zhì)量進行檢查；第二方面是產(chǎn)品表面特征的檢測，機器視覺系統(tǒng)通過產(chǎn)品表面的凹凸、劃痕、裂紋、磨損以及產(chǎn)品表面的粗糙度、精度、紋理進行檢測，對其生產(chǎn)的產(chǎn)品質(zhì)量進行嚴格的分級將其分為優(yōu)等/普通/廢品、或合格品/不良品等分類；第三方面是產(chǎn)品結(jié)構(gòu)特征的檢測。機器視覺系統(tǒng)可以精確檢測出生產(chǎn)產(chǎn)品中是否缺少零件或檢測是否摻雜多余的雜物。首先是用一個合格的產(chǎn)品建立一個標準的模板，再將標準的模板與被檢測產(chǎn)品的圖像相減，最后利用相減的圖精確判斷的裝配是否符合規(guī)格。

另外，機器視覺系統(tǒng)往往還包括基于視覺軟件運行的結(jié)果，控制工業(yè)機器人、機械臂或其他執(zhí)行機構(gòu)動作（如生產(chǎn)流水線等其他裝置機構(gòu)）的指令模塊，并以機器視覺軟件為核心，構(gòu)成一套完整的控制系統(tǒng)。

2 某鈑金件生產(chǎn)線上的高速視覺檢測應(yīng)用

在工程應(yīng)用領(lǐng)域、生產(chǎn)線應(yīng)用，選擇機器視覺系統(tǒng)方案時，除了上述通用要求，在保證系統(tǒng)穩(wěn)定性、可靠性、低成本也是需要重點考慮的因素。以下通過具體的實際生產(chǎn)應(yīng)用案例來簡要分析。

2.1 背景

在某鈑金件生產(chǎn)線，在鈑金沖壓成形等工序后，原有場景是通過人工檢查工件的正面表面質(zhì)量，及其它四面的工藝特征，合格品流入下一個工序裝配使用、不良品下線處理?，F(xiàn)進行自動化改造，鈑金件沖壓成形后，被放置在高速皮帶線上運行，經(jīng)初步導向后經(jīng)過機器視覺檢測崗位，對頂面及四個側(cè)面進行視覺檢測，合格品流向下一個工序，不良品由生產(chǎn)線上機械機構(gòu)分流出線體；機器視覺檢測期間，皮帶線體速度不降低、不暫停，工件是在運動狀態(tài)下快速通過視覺檢測裝置。

2.2 硬件選型

2.2.1 相機

（1）此生產(chǎn)線的工件檢測需5 個面，且生產(chǎn)不停，難以一個相機/攝像頭拍照全部覆蓋；線速快，約1.5m/s，受限于布局，預留給相機拍攝并由視覺軟件處理并驅(qū)動機構(gòu)動作的時間多，因此算法不能太復雜。

（2）工件種類多、換型頻繁、形狀大小規(guī)格差異大，且其中頂面/正面的檢測要求高（圓孔、方孔、加強筋、凹凸點、凸包等形狀、及壓痕、刮傷等表面質(zhì)量），因此頂部相機如選用常規(guī)的面陣CCD 相機，則不能完全滿足所有產(chǎn)品檢測需求：面陣相機最主要是考慮相機的分辨率，在生產(chǎn)線現(xiàn)場，相機位置固定后不需調(diào)整最為適用。但對于面積大小不同的平面，在產(chǎn)品換型生產(chǎn)時候如何平衡相機視場大小、相機與被測物之間的距離存在困難，導致分辨率不能滿足，因此這個場景下不適用。

因此頂部相機采用線陣相機，線陣相機適用于被檢測視野為細長的帶狀，多常用在需要很大的視野和很高的精準度的場合。

其他四個側(cè)面，只需檢測工藝特征，如圓孔、方孔、加強筋等，選用面陣相機即可滿足。布局見下圖：

2.2.2 鏡頭

對于鏡頭，主要需要根據(jù)相機的極限分辨率來選取對應(yīng)的鏡頭分辨率，選擇大于相機極限分辨率的相機即可，還需要根據(jù)工作距離與視野計算鏡頭的焦距，并根據(jù)被測物體與相機的距離變化選用合適的景深。在高精度測量下，要保證測量精度，除以上參數(shù)的正確選擇之外，可以選擇幾何畸變相對較小的。

工業(yè)相機與鏡頭由于工藝的原因，總會或多或少地導致獲取的原始圖像存在幾何畸變誤差，這種誤差不能通過硬件的優(yōu)化徹底消除，但可以利用標定軟件算法來減弱這種誤差對測量精度的影響，相機標定的基本原理是通過相機對視場內(nèi)不同角度標準圖像（通常使用標定板）的拍攝來求出相機的內(nèi)、外參數(shù)以及畸變參數(shù)，建立三維坐標與圖像坐標的映射關(guān)系，從而對得到的原始畸變圖像進行矯正，通常相機標定在有精度要求的測量和定位中必須使用[3]。

2.2.3 光源

光源具有放大圖像的特征與缺陷、削弱混亂及背景的作用，直接影響輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量?？梢姽庵蠰ED 光源的穩(wěn)定性和壽命相對于鹵素燈、日光燈等要好，響應(yīng)時間短，可自由選擇顏色，運行成本也低，得到了廣泛的應(yīng)用。光源的照射方式可分為背向照明、前向照明、結(jié)構(gòu)光照明和頻閃照明，其選用要點是以突出圖像特征為準則，通常現(xiàn)場可通過打光來驗證與確定。

2.2.4 軟件

主要說明劃痕方面的視覺檢測?；痉治鲞^程分為兩步：首先，確定檢測產(chǎn)品表面是否有劃痕，其次，在確定被分析圖像上存在劃痕之后，對劃痕進行提取。

表面劃痕通?？煞譃槿箢悾?/p>

第一類劃痕，從外觀上較易辨認，同時灰度變化跟周圍區(qū)域?qū)Ρ纫脖容^明顯?？梢赃x擇較小的閾值精缺陷部分直接標記；

第二類劃痕，部分灰度值變化并不明顯，整幅圖像灰度比較平均，劃痕面積也比較小，灰度也只比周圍圖像稍低，很難分辨?？梢詫υ瓐D像進行均值濾波，得到較平滑的圖像，并與原圖像相減，當其差的絕對值大于閾值時就將其置為目標，并對所有的目標進行標記，計算其面積，將面積過小的目標去掉，剩下的就標記為劃痕。

第三類劃痕，各部分灰度差異較大，形狀通常呈長條形，如果在一幅圖像上采取固定閾值分割，則標記的缺陷部分會小于實際部分。由于這類圖像的劃痕狹長，單純依靠灰度檢測會將缺陷延伸部分漏掉。對于這類圖像，根據(jù)其特點選擇雙閾值和缺陷形狀特征相結(jié)合的方法。

3 結(jié)語

綜上所述，機器視覺系統(tǒng)的設(shè)計需要考慮多方面的因素，除了根據(jù)需求按照常規(guī)選型參數(shù)選擇相應(yīng)參數(shù)的視覺配件之外，還需要考慮實際生產(chǎn)現(xiàn)場環(huán)境條件、產(chǎn)品規(guī)格范圍與種類、檢測目標的類型，以及被檢測物體與相機之間的相對運動等因素給檢測系統(tǒng)帶來的穩(wěn)定性干擾與測量誤差。只有綜合考慮這些因素進行視覺系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計，才能建立穩(wěn)定、可靠的機器視覺檢測系統(tǒng)。