金屬零件表面缺陷檢測系統中的機器視覺應用分析

符林芳

（西安職業技術學院，陜西西安710032）

受技術工藝水平的影響，加之人工操作規范性較差，將會使得金屬表面出現不同層次的缺陷現象，這也是造成后續重大安全事故的主要原因。在此背景下，金屬零件表面缺陷的檢測技術成為控制產品質量的重要途徑，在過去的很長一段時間，在進行金屬零件表面缺陷檢測時往往存在失誤率高、效率低等問題。得益于工業自動化水平的進步，機器視覺檢測系統逐步成熟，具有效率高、精準性好等優點，是一種可以取代人工檢測的良好方式。

1 金屬零件表面缺陷分類及檢測技術

1.1 金屬零件表面缺陷分類

從生產角度考慮，金屬零件的制造工藝極為復雜，其對精度指標提出了較高的要求，在生產環節極容易出現表面缺陷，最為常見的有刮擦或是劃傷等，具體如圖1所示。

圖1 金屬件表面缺陷分類

1.2 表面缺陷檢測方法

在制造業持續升級的背景下，對金屬件表面質量提出了較高的要求，行業內也出現了多種檢測方法，具體分析如下：

（1）人眼檢測。具有很強的靈活性，但效率低，同時存在精準性差的問題。

（2）渦流檢測。在檢測過程中不會對測量件造成影響，但受鋼板孔洞斷面閉環特性的影響，檢測精度相對較差。

（3）漏磁檢測。適用于鐵磁性零件，準確率高，但整體結構復雜，加大了制造難度。

（4）超聲波檢測。具有完全非接觸的優點，基于遠程操控的方式便可進行檢測，更適用于微裂紋產品。

（5）紅外檢測。具有較高的精測精度，不易受到光照的影響，但隨著生產車間環境的改變，檢測精度將受到影響。

（6）機器視覺檢測。采用的是非接觸測量的方式，可操作性強，具有典型的信息集成化特性，可以為計算機集成制造提供強大的技術支持；但對程序的依賴性強且需要在適宜的光照強度下進行。

2 視覺檢測系統基本組成

從構成角度考慮，視覺檢測系統由硬件與軟件組成。對于軟件層面而言，一方面需要含有圖像處理與分析功能，另一方面則應提供便捷化的操作界面，可以滿足多功能擴展需求。

在整個機器視覺表面質量檢測過程中，所需采集的圖像數據體量極為龐大，因此必須要提升圖像處理速度，這是提升檢測效率的關鍵途徑。具體來說，可以對圖像處理算法進行優化，使其具有高效、簡便的特性，主要操作有如下幾方面：

（1）計算機網絡并行處理。采用的是多客戶機與服務器相組合的形式，實現了圖像傳感器與客戶機之間的一一對應，在服務器的作用下可以完成信息合成工作，之后的圖像處理則交由軟件完成。盡管此結構較大，但具有便攜的維護特性。

（2）數字信號處理器（DSP）。作為一種極為重要的微處理器，DSP 依托于數字信號對被檢測件的信息進行分析。具體內容有：DSP 首先會接收到模擬信號，隨后對其進行轉換并形成0或1格式的數字信號，在此基礎上展開修改、刪除等處理；此外，還具有對其他芯片數字數據的解譯功能，進而得到相對應的模擬數據，DSP所帶來的實時運行速率已經大幅超越了普通微處理器。但需要注意的是，DSP依然局限于串行指令執行系統層面，且在硬件優化使用范圍上依然不夠靈活，因此無法滿足所有算法的需求。

（3）專用集成電路（ASIC）。從工作特性上考慮，ASIC具有很強的實時性，此類型硬件芯片可以針對高某一特定的算法而進行服務。但這也在一定程度上抑制了它的靈活性，同時開發周期普遍偏長。

（4）現場可編程門陣列（FPGA）。以可編程基本邏輯單元為基礎，基于特定的組合方式得到2維矩陣，借助于可編程連線可以為邏輯單元之間提供連接通道，此外邏輯單元與I/O 口之間也可以進行高效的連接。FPGA在長期的發展下具備越來越高的工作效率，同時集成度以及靈活性等方面也更為優越；所需的開發周期較短，大幅降低了后期系統維護難度。

底層信號數據規模極為龐大，因此進一步提升了對處理速度的要求；而運算結構較為簡單，基于FPGA便可完成；內含高層處理算法，所需面對的數據處理量偏少，加之DSP 的作用可以良好規避算法與控制結構復雜的問題。對此，將二者進行融合，可以兼顧實時性能與靈活性兩大需求，關于視覺檢測系統的具體內容可見圖2。

3 基于機器視覺的檢測系統檢測誤差分析

3.1 硬件自身誤差

圖2 機器視覺檢測系統

盡管視覺硬件具有較高工作精度，但在生產過程中不可避免會產生誤差。盡管普遍存在此類問題，但在暗電流以及光響應的作用下將會彌補該缺陷所帶來的誤差。但也需要意識到的是，這種誤差只能獲得一定程度的控制，在對檢測精度要求極高的金屬件而言依然存在局限性。

3.2 算法誤差

依托于工控機或是PC端平臺，視覺軟件在運行過程中必然會受到硬件性能的影響，此時圖像處理結果會出現偏差。具體來說，當進行閾值分割時，無法將非特征區域去除，甚至會把特征區域分割出來。此外，算法在運行過程中自身也會存在誤差，這也會對圖像處理結果造成影響。

3.3 識別定位誤差

在檢測時需要將金屬件放置在指定的位置，而后借助視覺技術完成定位識別工作，并隨之得到特征點坐標值?？紤]到工件擺放姿態這一因素，通常會在工作臺上安裝一個固定夾具，在其作用下可以確保工件與工作臺進行同步運動，而這一過程自然會忽略工件姿態所帶來的誤差影響，加之機構傳動振動性的影響，自然會出現細微的誤差。

3.4 系統本身帶來的誤差

機器視覺系統是一種極為典型的光學系統，因此所產生的光強以及亮度等均會對測量結果的精度造成一定影響。具體來說，若光源均勻性不足，此時光柵便會產生條紋現象，這種亮度不均的現象會使得黑白條紋的間距存在差異，嚴重時還會致使條紋出現斷裂現象。諸如上述因素均會對測量結果的精度造成影響，考慮到此問題，必須要提升光的均勻性，并確保其亮度與強度達到相關標準，由此提升光源質量。

除了上述因素外，光柵質量也會對測量精度造成影響。系統對目標件的條紋提出了極高的要求，不允許出現斷裂或是顆粒現象，此外還應具有良好的準直性，只有具備此條件才可以良好地反映出各個點所對應的空間坐標。因此，要想全面提升系統的測量精度，就必須注重光柵的質量；當然這并不是唯一的影響因素，還需要考慮到條紋情況等方面。

光學系統具有高度的靈敏性，當系統長時間不用或是測量區域發生變化后，再次進行測量前均需要對鏡頭進行調試。系統自身已經具備調試功能，但依然需要在人為的輔助下進行，而這一過程極容易出現操作不規范等問題。具體來說，當標尺位置偏離光線中心區域時，則會對后續測量精度造成影響；此外，在對標尺進行135°調整時，一旦角度不準確也會對最后的測量精度造成影響。

4 視覺技術的發展趨勢

在視覺技術深度發展的背景下，給制造業的整體發展水平也帶來了更為明顯的影響。依托于視覺技術，可以通過無損識別等方式大幅提升制造業的發展水平，而各類視覺需求也在根本上決定了機器視覺技術的發展水平。

4.1 主流檢測技術的發展趨勢

在當前的制造產業中，視覺技術的應用愈發廣泛，其中以電子元器件以及半導體兩大行業最為明顯。放眼未來可知，市場對無損檢測識別技術的需求量極高，其在未來的發展空間極為廣闊。

4.2 統一標準的發展趨勢

相比之下，我國在機器視覺技術領域的起步時間較遲，加之工業技術底子較為薄弱，因此在此方面與西方發達國家依然存在一些差異。以視覺硬件層面為例，當前依然存在過度依賴進口的局面，要想推動自主研發產品的商業化運行依然有較長的路要走。事實上，視覺硬件產品并非由品牌決定，需要用一套標準的方式來衡量，行業內必須形成一套標準的方式，在此基礎上方可推動自主研發工作的持續開展，最終打造出符合國際標準的產品。

4.3 自動化、集成化、智能化的發展趨勢

考慮到機器視覺技術的基本特點，無論是識別還是檢測均需要借助于外置的PC端設備，在其作用下可以完成相應的控制與現實工作。PC端是極為重要的一部分，還可以完成圖像采集與控制工作，因此對集成化水平提出了較高的要求。總體來說，在未來工業發展道路中，集成化已經成為了決定發展狀況的關鍵途徑，也是未來的發展趨勢之一。

5 結 語

綜上所述，當前我國的工業發展已經步入了品質化階段，在此背景下對工業制造的精度提出了更高的要求，此時無損識別檢測技術也成為了必然的趨勢。在金屬件生產領域，需要依賴于機器視覺系統，在其作用下對被測金屬件進行全方位檢測，確保產品質量。而在未來的工業發展中，視覺技術應用前景也會愈發廣闊。