轉(zhuǎn)盤式鈑金沖壓件高速視覺檢查機的設(shè)計

馬 超 付主木

(河南科技大學(xué)信息工程學(xué)院，河南 洛陽 471023)

鈑金沖壓件具有規(guī)格一致性高、制品精度高、加工成本低的特點，廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)生活中的各個領(lǐng)域，如儀器儀表、辦公機械及汽車配件等[1]。

在鈑金沖壓過程中，一旦沖頭斷裂，將出現(xiàn)工件少孔、變形等不良品。另一方面，對鈑金沖壓件的裝配，較多地采用在沖壓件上沖孔攻絲的螺紋孔連接方式[1]，而這種方式加工出來的螺紋多數(shù)非常細(xì)小。在螺紋加工中一旦絲錐斷裂，將造成無螺紋不良品流出。傳統(tǒng)的沖壓件外觀和螺紋品控基于人工肉眼檢查，作業(yè)人員工作強度大且極容易出現(xiàn)誤判。更加嚴(yán)重的是，由于沖壓加工通常制造速度較快，生產(chǎn)和檢查速度的矛盾十分突出。如何對制品進(jìn)行自動化、有效檢查是企業(yè)面臨的巨大難題[2-3]。

在眾多制品檢查方案中，基于機器視覺的檢查方案具有準(zhǔn)確性好、靈活性強、效率高且非接觸的特點[4-5]，是對鈑金沖壓件進(jìn)行檢查的理想選擇。

本文基于機器視覺設(shè)計一種轉(zhuǎn)盤式鈑金沖壓件高速視覺檢查機，此設(shè)備具有以下特點：

(1)采用透明玻璃轉(zhuǎn)盤作為鈑金沖壓件檢查載體，透明轉(zhuǎn)盤便于下方平面光的布光，以對工件外觀實現(xiàn)高速檢查。

(2)開發(fā)基于模板匹配的算法，有效發(fā)現(xiàn)鈑金沖壓件變形、缺孔等問題。

(3)針對鈑金沖壓件沖孔螺紋缺失問題，設(shè)計一種基于螺紋孔反光量和孔徑兩種特征的檢測算法，此算法能可靠完成檢查任務(wù)。

1 工件視覺檢查算法設(shè)計

本機器設(shè)計實現(xiàn)對鈑金沖壓件兩個方面的檢查，即工件外觀變形、缺孔檢查和螺紋缺失檢查。其中工件外觀檢查主要檢查鈑金沖壓件形狀是否正確，是否有變形、缺孔等瑕疵；螺紋檢查是對工件上螺紋孔有無螺紋進(jìn)行檢查。針對這兩種算法的特點，需要采用的相機和布光配置方式不同。

對于工件外觀變形、缺孔檢查，需要對鈑金沖壓件進(jìn)行垂直拍攝，此時使用平面背光光源在工件底部投光可以拍攝出清晰的輪廓供判斷。圖1中工業(yè)相機1和平面光源可以配合完成外觀檢查圖片的拍攝。對于螺紋缺失檢查，算法使用孔徑和反光量兩種特征。對于孔徑的提取，可以使用和工件外觀變形、缺孔檢查同樣的相機和光源配置。對于反光信息的采集，傾斜拍攝更加有效。圖1中工業(yè)相機2和環(huán)形光源可以配合完成圖片拍攝用于反光量的檢查。

1.1 工件外觀變形、缺孔檢查算法

對工件的外觀檢查，先對相機捕獲到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，之后進(jìn)行閾值分割，再和預(yù)設(shè)的合格工件進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配結(jié)果判斷待檢工件是否有缺損、毛刺、少孔、變形等瑕疵。本設(shè)計使用垂直檢查相機所獲取的圖像，經(jīng)過圖像的閾值分割、模板匹配、匹配結(jié)果后處理、基于結(jié)果的不良品判斷幾個步驟構(gòu)成，下面詳述各個步驟作用和意義：

(1)閾值分割：閾值分割是將垂直相機捕獲的黑白圖像轉(zhuǎn)化為易于邏輯運算的二值圖，供模板匹配使用。閾值分割的本質(zhì)是一種決策的過程，目的是將像素根據(jù)灰度值分配給前景和背景。本設(shè)計使用Otsu算法分割閾值分割，該方法為最大類間準(zhǔn)則下最優(yōu)[6]。圖2b展示了黑白相機采集的工件圖片，圖2c展示了對該工件圖片進(jìn)行二值化后的圖像。

(2)模板匹配：設(shè)f(x,y)是經(jīng)步驟(1)得到的待檢測工件的二值圖,g(x,y)是合格工件的二值圖，即模板，圖2a展示了工件的模板。模板匹配的過程即是利用異或運算找出待檢二值圖與模板中不一樣的像素，即I(x,y)=f(x,y)×g(x,y)。圖2d展示了經(jīng)過異或運算后的圖像。

(3)匹配結(jié)果后處理：為消除細(xì)微位置誤差等對異或運算產(chǎn)生干擾，本設(shè)計使用開運算對I(x,y)進(jìn)行處理。

1.2 螺紋缺失檢查算法

螺紋檢查一直都是產(chǎn)業(yè)的重點和難點[7-9]，尤其是對鈑金沖壓件上微小螺紋有無的判斷，很少有相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行探討。

本設(shè)計經(jīng)測試發(fā)現(xiàn)，鈑金沖壓件上有、無螺紋的孔有兩點區(qū)別：第一，在傾斜拍攝的圖像中，有螺紋的孔在光源照射下反光量比沒有螺紋的孔多；第二，在垂直拍攝的圖像中，有螺紋的孔比沒有螺紋的孔稍大?；谶@兩點，本設(shè)計基于螺紋孔反光量和孔徑兩個特征對螺紋是否存在進(jìn)行判斷。

利用垂直相機拍攝的圖片提取工件孔徑信息。本設(shè)計對圖像中工件孔所在區(qū)域邊緣提取、基于霍夫變換的圓擬合兩步找到螺紋孔的半徑，下面詳述各個步驟作用和意義：

(1)孔所在區(qū)域邊緣提?。簩⒋怪毕鄼C得到的灰度圖像二值化，并將孔所在的ROI區(qū)域保存在矩陣中，圖4b顯示了所保存的ROI二值圖像。對得到的ROI灰度圖像利用sobel算子提取邊緣，sobel模板為:

(2)基于霍夫變換的圓擬合：對ROI區(qū)域E(x,y)的邊緣提取圖，使用廣義霍夫變換提取圓[6]。在此，廣義霍夫變換的輸入為E(x,y)，輸出為找到的孔的圓心直徑R和圓心位置(x,y)。

根據(jù)螺紋反光量統(tǒng)計中獲取的螺紋反光量信息Re，和螺紋孔孔徑測量中獲取的螺紋孔直徑R，判別工件的合格與否。該問題是典型的模式二分類問題。本設(shè)計將樣本特征表達(dá)為二維空間的向量X=(Re,R)。檢查工件前要先訓(xùn)練分類器。實踐中采用100個合格工件和100個不合格工件作為訓(xùn)練樣本集訓(xùn)練最近鄰分類器，可以有效訓(xùn)練分類器判斷有螺紋和無螺紋兩種情況。

2 機體結(jié)構(gòu)及控制系統(tǒng)設(shè)計

轉(zhuǎn)盤式鈑金沖壓件高速視覺檢查機的機體結(jié)構(gòu)如圖5所示，該機通過加料斗人工加料，使用透明玻璃轉(zhuǎn)盤作為檢查載體，可以實現(xiàn)平面光源在玻璃轉(zhuǎn)盤下方的布光。機體工作時載料轉(zhuǎn)盤不間歇轉(zhuǎn)動，可以實現(xiàn)高速檢查。檢查開始時，首先，從加料斗加載的工件被運送到工業(yè)相機1下方，同時觸發(fā)接近開關(guān)完成傾斜圖像的采集。然后，轉(zhuǎn)盤逆時針旋轉(zhuǎn)將工件進(jìn)一步送至工業(yè)相機2下方，同時觸發(fā)接近開關(guān)完成垂直圖像的采集。接著，工控機完成工件外觀變形、缺孔檢查算法和螺紋檢查算法，并進(jìn)行工件是否合格的判斷。最后，對不合格的工件采用不良品吹出裝置剔除，對剩下的合格的工件進(jìn)行回收。

由于在螺紋缺失檢查中需要同時使用傾斜拍攝的圖像和垂直拍攝的圖像，系統(tǒng)的整體控制在實現(xiàn)時采用多線程的方式，如圖6所示。其中線程1和2分別負(fù)責(zé)相機1和2的圖像采集，并將采集到的圖像分別存入圖像隊列1和2。線程3在兩個圖像隊列不為空且等長時取出同一工件的兩幅圖像并運行檢查程序，對合格品進(jìn)行回收，對不合格品進(jìn)行剔除。

3 結(jié)語

為驗證工件外觀變形、缺孔檢查算法和螺紋缺失檢查算法的準(zhǔn)確率，選取孔徑為φ0.4 mm、φ0.6 mm、φ0.8 mm、φ1.0 mm、φ1.2 mm的缺孔工件、缺螺紋工件各1 000件，進(jìn)行孔缺失檢測和螺紋缺失檢測，結(jié)果如圖7所示。由圖可知，當(dāng)孔的直徑大于φ1.0 mm時，兩種檢測都達(dá)到很高的正確率，可以用于生產(chǎn)實際。而當(dāng)孔的直徑較小時，對孔缺失檢查，模板匹配開運算對圖像細(xì)節(jié)腐蝕作用強烈，造成不良檢出率越低。另一方面，對螺紋缺失檢查，當(dāng)孔徑很小，無論反光量還是孔徑的測量都存在較大干擾。如果提高相機分辨率，采用微距鏡頭等方式，可望進(jìn)一步減小可檢查孔的最小直徑。

轉(zhuǎn)盤式鈑金沖壓件高速視覺檢查機投產(chǎn)前，需要人工進(jìn)行變形、缺孔檢查和螺紋缺失檢查兩道檢查工序。每道檢查工序安排4名檢查員和1名班組長，共計需要10名作業(yè)人員。作業(yè)強度高，工人極易疲勞造成誤檢。

投產(chǎn)后，相同任務(wù)只需要1名作業(yè)人員，且勞動強度大幅度降低。

未來計劃針對該機做進(jìn)一步升級：(1)加入尺寸測量等算法，實現(xiàn)尺寸測量等更加豐富的功能；(2)對人工加料斗進(jìn)行改造，實現(xiàn)自動加料；(3)更換更高分辨率的相機，使本設(shè)備對更小直徑的螺紋孔有效地檢查。