一種基于機器視覺的水龍頭曲面識別檢測系統*

□ 王 宇□ 吳智恒□ 陳啟愉□ 段先云 □ 童季剛□ 李 平□ 鄧一波

1.廣東省智能制造研究所 廣州 510070

2.昆明理工大學機電工程學院 昆明 650504

1 設計背景

國家大力倡導發展智能制造裝備產業，以實現制造過程智能化。在現實生產過程中，不可避免地會出現一些表面帶有缺陷的產品，及時檢測出缺陷產品，并將這些產品從流水線中剔除非常重要［1］。

近年來，很多學者對基于圖像處理的機器視覺技術進行了研究，這一檢測技術具有非接觸性、快速、高效等特點［2-4］。機器視覺以計算機為中心，由視覺傳感器、圖像采集系統及圖像處理軟件組成［5］。

目前，機器視覺檢測技術已大量應用于視覺檢測、自動化裝配和機器人視覺引導等領域中。

五金金屬件的表面曲面類型多，其表面曲面缺陷種類也很多，在生產中如何提高缺陷檢測正確率，降低誤檢率，進而提高產品加工速度，顯得尤為重要［6］。

在曲面帶鋼表面檢測方面，德國伊斯拉視像公司研制了HTS-2型帶鋼表面曲面檢測系統［7］，美國國家儀器公司研制了機器視覺表面缺陷在線檢測系統，在金屬件表面曲面檢測領域有廣泛應用［8］。我國對金屬件表面曲面檢測方面的研究起步較晚，目前一些科研機構和高校已經開始對圖像處理技術的磁瓦表面曲面檢測方法進行研究［9］。

水龍頭表面曲面光滑且反光，有高光效應，在進行圖像采集時外界環境對目標成像質量影響很大，若采用普通射線光照法檢測，成功率較低，且目前生產線上的人工檢測已無法滿足自動化生產的要求。同時，反光對人眼也有不利影響。

針對以上情況，筆者設計了一種基于機器視覺的水龍頭曲面識別檢測系統，通過多傳感器耦合與工業相機對水龍頭曲面進行圖像采集，并采用Visual Studio 2010軟件配合Opencv函數庫，對圖像進行一系列數學形態學處理，實現了水龍頭曲面的識別［10-13］。這一系統在快速檢測識別的基礎上，做到高效高準確率，并且相比于其它檢測設備，降低了成本。

2 系統框架

水龍頭曲面識別檢測系統主要由硬件和軟件兩部分組成，兩部分之間通過網口通信進行傳輸。系統整體框架如圖1所示。

圖1中，圖像采集模塊中的工業相機用于采集水龍頭曲面圖像，位移傳感器被觸發后，可以將采集到的水龍頭曲面圖像通過工控機與識別軟件系統的網口通信傳輸到圖像處理模塊。經過一系列數學形態學處理及水龍頭曲面特征提取后，可以進行識別檢測。光源控制器可以根據水龍頭曲面反光程度大小實時調節光照強度，保證工業相機能夠完整采集到水龍頭曲面缺陷特征區域的圖像。

▲圖1 水龍頭曲面識別檢測系統整體框架

3 系統硬件

3.1 工業相機與光源

硬件是支撐整個水龍頭曲面識別檢測系統的框架，負責完成零件圖像處理前的一切工作，涉及零件傳輸、數據采集及處理。

系統硬件主要包括工業相機、光源、傳感器和工控機等。由于所采集的水龍頭曲面比較光滑，考慮到后期應用的企業生產線實際生產工況，工業相機選用高幀率200萬像素工業相機，以滿足生產線快速識別檢測的要求，如圖2所示。

在光源方面，需要考慮水龍頭曲面會反光，結合生產線實際使用工況，選用碗狀紅光無影光源來配合圖像采集，如圖3所示。

▲圖2 工業相機

▲圖3 碗狀紅光無影光源

碗狀紅光無影光源可以形成一個碗狀的封閉環境，能夠抑制水龍頭曲面反射回來的光，同時也能夠避開環境光的影響。另一方面，碗狀紅光無影光源可以減小水龍頭曲面所產生的陰影區域，進而可以獲得更高質量的圖像。

3.2 多傳感器融合

對于水龍頭識別檢測生產線而言，水龍頭曲面識別檢測系統的穩定性和可靠性是生產線實現自動化、智能化的前提。

在水龍頭曲面識別檢測系統中，圖像采集部分配置多傳感器融合工作。多傳感器融合不僅保證了系統檢測的準確性，而且使檢測更加方便，進而可以實現水龍頭生產線檢測的自動化、智能化。各傳感器選型及主要參數見表1。

表1 傳感器選型與參數

4 系統軟件

4.1 軟件框架

水龍頭曲面識別檢測系統軟件主要包括圖像采集模塊、圖像處理模塊、識別軟件系統等，系統流程如圖4所示。

光電傳感器觸發后，工業相機開始采集水龍頭圖像。水龍頭觸發位移傳感器后，圖像處理模塊經過一系列數學形態學處理，由識別軟件系統識別檢測水龍頭曲面是否合格。

▲圖4 水龍頭曲面識別檢測系統流程圖

4.2 系統界面

水龍頭曲面識別檢測系統界面運行于工控機上，采用Visual Studio 2010軟件開發環境，通過軟件界面創建檢測模板，設置檢測區域參數，打開工業相機進行實時圖像采集，然后進行水龍頭曲面的實時識別檢測，并將處理結果顯示在系統界面上。系統界面如圖5所示。

▲圖5 水龍頭曲面識別檢測系統界面

5 試驗與分析

在實際生產中，水龍頭曲面質量缺陷檢測是至關重要的一個環節，如何快速準確地識別檢測有缺陷的水龍頭，是提高水龍頭檢測效率的關鍵。基于機器視覺的水龍頭曲面識別檢測系統通過多傳感器融合與工業相機獲取水龍頭圖像，經過處理分析，實現了自動化檢測。在水龍頭數量相同的情況下，使用水龍頭曲面識別檢測系統檢測與人工檢測進行對比試驗，試驗結果見表2。

由試驗結果可以看出，系統和人工同時檢測100個合格水龍頭，分6組進行試驗，系統的誤檢率均在1%內，且比較穩定。隨著工作時間的延長，人工誤檢率逐步增大到2%左右。系統所用時間均在251 s內，人工所用時間則基本是系統的3倍，相差較大，而且長時間檢測容易產生疲勞，影響檢測率。可見，使用水龍頭曲面識別檢測系統進行檢測的效率高于人工檢測，且合格率高。

6 結論

筆者基于機器視覺設計了水龍頭曲面識別檢測系統，可以對水龍頭曲面缺陷進行自動化、智能化檢測，保證了水龍頭曲面識別檢測的高效性，且誤檢率在1%內。這一系統具有較高的應用價值。