錢(qián)禮閏
摘要:本文設(shè)計(jì)的基于CCD工業(yè)相機(jī)的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)機(jī)械精密工件進(jìn)行高質(zhì)量的自動(dòng)檢測(cè)。該系統(tǒng)采用高精度的CCD工業(yè)相機(jī)作為圖像采集部件,使系統(tǒng)能夠較好地實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)高精度自動(dòng)檢測(cè)。并對(duì)制作的樣機(jī)進(jìn)行測(cè)試,最后對(duì)未來(lái)的發(fā)展方向進(jìn)行了展望。
關(guān)鍵詞:CCD;工業(yè)相機(jī);LED光源;圖像處理;特征提取;缺陷檢測(cè)
中圖分類(lèi)號(hào):G642.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1674-9324(2018)15-0105-02
一、引言
隨著精密機(jī)械行業(yè)相關(guān)衍生的產(chǎn)品產(chǎn)量的增長(zhǎng)以及國(guó)際化市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量要求的不斷提高,以往通過(guò)人工目檢來(lái)檢測(cè)產(chǎn)品外觀缺陷的方式已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足市場(chǎng)和高端的需求。機(jī)器視覺(jué)以其高效、科學(xué)的檢測(cè)方式被廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品外觀缺陷檢測(cè)中。本課題設(shè)計(jì)的基于CCD工業(yè)相機(jī)的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)機(jī)械精密工件進(jìn)行高質(zhì)量的自動(dòng)檢測(cè)。該系統(tǒng)采用高精度的CCD工業(yè)相機(jī)作為圖像采集部件,使系統(tǒng)能夠較好地實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)高精度自動(dòng)檢測(cè)。
二、系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)
本系統(tǒng)的硬件部分包括工業(yè)CCD相機(jī)、照明光源和機(jī)械部分,本課題主要研究的就是工業(yè)相機(jī)的選擇、照明光源的選擇和設(shè)計(jì)等。
1.CCD傳感器。對(duì)于精密機(jī)械行業(yè)來(lái)說(shuō),要想使用圖像傳感器來(lái)獲取可以使用的缺陷檢測(cè)圖像,必須使用工業(yè)級(jí)的圖像傳感器。目前使用最多的圖像傳感器有CCD和CMOS兩種,在工業(yè)攝像機(jī)中,CCD的使用最為廣泛。CCD是電荷耦合器件的縮寫(xiě),這種器件是以電荷作為信號(hào),而其他大多數(shù)傳感器是以電流或電壓作為信號(hào)的。有線陣和面陣兩種形式的CCD,它由光敏元、移位寄存器、電荷轉(zhuǎn)移柵等組成,可以把光信號(hào)轉(zhuǎn)換成電脈沖信號(hào),每個(gè)脈沖只反映一個(gè)光敏元的受光情況,其中脈沖的幅度高低反映了此光敏元受到的光照強(qiáng)弱,輸出脈沖的順序可以反映光敏元的位置,這樣就能夠獲取圖像。從本質(zhì)上來(lái)說(shuō),CCD傳感器實(shí)現(xiàn)的是電荷的存儲(chǔ)與電荷的轉(zhuǎn)移。因此CCD的主要問(wèn)題就是電荷的產(chǎn)生、存儲(chǔ)、傳輸和檢測(cè)。
2.工業(yè)CCD相機(jī)。本系統(tǒng)的CCD相機(jī)采用德國(guó)映美精公司(The Imaging Source)符合IEEE 1394B標(biāo)準(zhǔn)的工業(yè)高清相機(jī)來(lái)獲取高分辨率的圖像,如圖1所示。The Imaging Source IEEE 1394b相機(jī)搭載高分辨率和高靈敏度的CCD感光元件,提供高質(zhì)量的圖像和高數(shù)據(jù)傳輸速度,使其非常適合于工業(yè)自動(dòng)化等各樣高精度的應(yīng)用領(lǐng)域。IEEE 1394b相機(jī)具有高達(dá)120fps和低于5微秒的觸發(fā)延遲,使用千兆以太網(wǎng)接口,具有分辨率高、精度高、噪聲低等優(yōu)良性能。
3.照明系統(tǒng)。照明系統(tǒng)在光學(xué)測(cè)量和計(jì)算機(jī)圖像獲取中具有重要的意義。其中一個(gè)比較重要的作用就是用來(lái)突出圖像目標(biāo)與背景的對(duì)比度。一個(gè)好的照明系統(tǒng),最重要的就是照明光源的選擇,特別是高精度的光學(xué)測(cè)量系統(tǒng)和光學(xué)圖像的缺陷檢測(cè)等,必須要有好的照明設(shè)備。因此,是否能夠正確的選取合適的光源,會(huì)影響整個(gè)計(jì)算機(jī)圖像處理系統(tǒng)對(duì)缺陷檢測(cè)的效果。目前,在機(jī)器視覺(jué)中應(yīng)用最多的是光源主要有兩種:LED光源和閃頻光源。LED光源采用的是發(fā)光二極管(LED),它具有低功耗、效率高、壽命長(zhǎng)的優(yōu)點(diǎn),可連續(xù)使用10萬(wàn)小時(shí),比普通白熾燈泡長(zhǎng)100倍,是一種可回收無(wú)污染的綠色光源。LED光源的諸多優(yōu)點(diǎn)使其在精密光學(xué)測(cè)量領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛,因此本設(shè)計(jì)采用的是LED光源。
確定光源后,還要根據(jù)機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的特點(diǎn)選取恰當(dāng)?shù)恼彰鞣绞?。針?duì)系統(tǒng)的特點(diǎn)和測(cè)量的對(duì)象,在進(jìn)行了各種理論計(jì)算和實(shí)踐后,發(fā)現(xiàn)前向照明方式比較適合本項(xiàng)目的設(shè)計(jì)。所謂前向照明,就是將光源置于工業(yè)相機(jī)和測(cè)量對(duì)象的前面,運(yùn)用光在物體表面上的反射原理,能夠?qū)z測(cè)對(duì)象的表面缺陷和重要細(xì)節(jié)顯現(xiàn)出來(lái)。
3.系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)。在設(shè)計(jì)好硬件部分以后,我們還需要對(duì)通過(guò)CCD相機(jī)獲取的圖像進(jìn)行相關(guān)的處理,才能得到檢測(cè)結(jié)果。這樣,我們就必須設(shè)計(jì)能夠?qū)崿F(xiàn)這種功能的軟件,借助計(jì)算機(jī)來(lái)處理圖像。軟件處理的過(guò)程包括圖像的預(yù)處理、圖像分割、特征提取和缺陷分類(lèi)等步驟。根據(jù)處理的步驟可以將軟件設(shè)計(jì)成幾個(gè)模塊:圖像預(yù)處理模塊、缺陷分割模塊、特征提取模塊和缺陷分類(lèi)模塊。軟件的流程設(shè)計(jì)如下圖所示:
(1)圖像預(yù)處理。由于各種干擾因素的存在,必須要對(duì)CCD傳感器檢測(cè)到的圖像進(jìn)行預(yù)處理。圖像濾波是消除干擾的重要方法,圖像處理中常用的濾波方法包括中值濾波、均值濾波、高斯平滑、維納濾波和自適應(yīng)濾波等。圖像增強(qiáng)可以用來(lái)解決圖像模糊和降質(zhì)等問(wèn)題,在對(duì)計(jì)算機(jī)圖像進(jìn)行處理之前往往也需要對(duì)原始圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理。
(2)圖像分割。在精密機(jī)械部件的缺陷檢測(cè)中,主要就是檢測(cè)齒輪等關(guān)鍵部位的表面缺陷并分類(lèi)。圖像分割的目的,就是要將找到缺陷在圖像中的部位,將其與其他部分分割開(kāi)來(lái),為后續(xù)處理打下基礎(chǔ)。圖像分割的方法有很多,包括區(qū)域檢測(cè)法、邊緣檢測(cè)等方法。
(3)特征提取。是指使用計(jì)算機(jī)提取圖像的特征信息,確定圖像的點(diǎn)是否屬于一個(gè)圖像特征。特征提取的結(jié)果是把圖像上的點(diǎn)分為不同的子集,這些子集往往屬于孤立的點(diǎn)、連續(xù)的曲線或者連續(xù)的區(qū)域。提取的特征往往包括邊緣、角、區(qū)域和脊等特征。特征提取的目的,是為了能對(duì)圖像的缺陷進(jìn)行分類(lèi)。
(4)缺陷分類(lèi)。圖像分類(lèi)是模式識(shí)別的基本概念,在提取到特征以后,就可以對(duì)缺陷進(jìn)行分類(lèi)了。分類(lèi)的準(zhǔn)確度依賴(lài)于分類(lèi)器的選擇。常用在精密機(jī)械部件的缺陷識(shí)別的方法有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類(lèi)、隨機(jī)森林等。
四、總結(jié)與展望
本課題以精密機(jī)械部件的缺陷檢測(cè)為研究對(duì)象,采用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)設(shè)計(jì)出實(shí)用性很強(qiáng)的計(jì)算機(jī)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)主要包括圖像的采集、照明光源的選擇和照明系統(tǒng)的設(shè)計(jì)等;系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)主要是對(duì)圖像處理算法的設(shè)計(jì)和缺陷分類(lèi)器的設(shè)計(jì)。通過(guò)硬件和軟件系統(tǒng)的協(xié)作,完成缺陷檢測(cè)和分類(lèi)的所有工作,達(dá)到精密機(jī)械設(shè)備缺陷的自動(dòng)檢測(cè)和處理的基本要求。
本課題設(shè)計(jì)的精密機(jī)械缺陷檢測(cè)系統(tǒng)還不夠完美,軟件和硬件還需要進(jìn)行優(yōu)化達(dá)到更好的效果,因此,本課題設(shè)計(jì)的基于機(jī)器視覺(jué)的精密機(jī)械部件缺陷檢測(cè)技術(shù)可以從以下方向進(jìn)行改進(jìn)和發(fā)展:第一,針對(duì)硬件系統(tǒng)的圖像傳感器的選擇、照明光源的選擇和設(shè)計(jì)進(jìn)行改進(jìn);第二,設(shè)計(jì)出魯棒性強(qiáng)、檢測(cè)效率高、算法速度快的檢測(cè)算法。這些將是我們下一步改進(jìn)的研究方向。
參考文獻(xiàn):
[1]徐科,周鵬,楊朝霖.基于光度立體學(xué)的金屬板帶表面微小缺陷在線檢測(cè)方法[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào).機(jī)械工程學(xué)報(bào),2013,(4):24-29.
[2]楊威,毛霆,張?jiān)?,周華民.注射制品表面缺陷在線檢測(cè)與自動(dòng)識(shí)別[J].模具工業(yè),2013,39(7):7-12.
[3]梁硼.X射線焊縫圖像缺陷自動(dòng)提取與識(shí)別技術(shù)研究[D].南京:航天航空大學(xué),2012.
[4]周正干,杜圓媛.航空發(fā)動(dòng)機(jī)葉片X射線數(shù)字圖像分析的一種新方法[J].中國(guó)機(jī)械工程,2006,17(21):2270-2273.
[5]方黎勇.基于ICT切片圖像的零件內(nèi)部缺陷三維重構(gòu)關(guān)鍵技術(shù)研究[D].成都:西南交通大學(xué),2009.
[6]徐科,楊朝霖,周鵬.熱軋帶鋼表面缺陷在線檢測(cè)的方法與工業(yè)應(yīng)用[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2009,(4):111-114,124.
[7]關(guān)新平,趙立興,唐英干.圖像去噪混合濾波方法[J].中國(guó)圖像圖形學(xué)報(bào),2005,(3):332-337.