基于視覺檢測的注塑品缺陷檢測系統設計

曾小波 陶肖

摘要：針對傳統物體表面缺陷檢測方法采用人工檢測導致漏檢、誤檢、效率低的不足，采用基于圖像處理的視覺檢測方式，分析項目需求后，設計合理的硬件方案和軟件設計框架以及合理的軟件算法，采用七個不同的相機和若干個光源照射待測品表面，得到合適光照度，實驗表明，待測物品典型缺陷能順利檢測到位，符合設計指標，效果良好。

關鍵詞：視覺檢測;缺陷檢測;注塑品

中圖分類號：TP391.41? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1007-9416（2020）10-0000-00

0 引言

近年來，隨著圖像處理技術的發展，機器人視覺技術已經在工業生產領域得到了廣泛應用[1]。現代工業生產中需對各類塑料制品表面質量進行檢測，得到檢測結果，根據結果進行自動分揀[2]。對物體表面缺陷檢測常用的方法有傳統的人工檢測和基于圖像處理的視覺檢測。其中人工檢測方案，工件表面缺陷檢測一直是依靠人工檢測方法，單一的工人檢測工件不僅工作量大，工人易疲勞，容易對工件表面缺陷造成漏檢、誤檢，尤其是缺陷較小的產品，人工檢測的主觀性在工人，人工在檢測的時候更加困難，極大影響工人工作的效率以及產品的質量?；跈C器視覺技術缺陷檢測系統，具有準確度高、非接觸、節省大量勞動力資源的優勢。本系統可對工件表面的劃痕、斑點、色差、凹坑、缺損等缺陷進行檢測。從根本上解決人工檢測效率低、誤差大的問題，同時可以降低原材料消耗和人力成本。因此具有重要的實際應用價值和現實意義。

1 項目需求

1.1檢測目標

主要用于對啟動器表面（塑膠外殼和鐵片）進行缺陷檢測。檢測范圍包括，塑膠外殼表面突出棱角是否破損;塑膠外殼表面激光打印字符是否在指定區域;啟動器三個鐵片是否錯插、漏插、變形;塑膠殼底部透孔是否堵塞。

1.2缺陷檢測技術指標

塑膠外殼檢測：對突出棱角、激光打印字符、底部透孔、表面缺陷等進行檢測。

鐵片檢測：鐵片的大小、高度、形狀等進行檢測。

最大誤檢率<2%，檢測速度8個/5S。

檢測合格率>98%，可靠性>98%。

2 硬件方案

如圖1所示，系統由光源、檢測相機、控制器、氣源、工作臺、氣動裝置等部分組成，考慮到工業現場的條件限制，相機都是垂直于傳送線拍攝待檢測物體，而光源則需要根據現場實際狀況安裝。其中，視覺光源系統為整個拍照系統提供可靠的、均勻的反射光，根據相機的要求，光源采用平行光設計，選用?？低昅V-AP1024-2T光源。視覺控制器選用?？低昅V-VB2210-120G微型電腦控制器。視覺相機，主要將拍攝到的光信號傳遞給圖像傳感器，本系統選用海康威視MVL-HF2528M-6MP，可用于調節焦距和透光度，本系統一共需要七個相機進行注塑品的缺陷檢測。且該款智能視覺相機，具有總線通信功能，包含TCP/IP、MODBUS-TCP、UDP三種通訊協議，能夠與PLC通訊，可檢測物品坐標、形狀、顏色、缺陷、OCR文字識別和機器人視覺動態靜態定位抓取，滿足系統工作的需要。

3 軟件設計

3.1 軟件框架

如圖2所示，本系統的視覺部分主要由?？低暪I相機、高清鏡頭、光源完成采圖工作，通過halcon圖像處理軟件完成對采集圖像的檢測工作，并最后集成為VC/C#上位機操作界面，界面友好，操作簡單。軟件系統是機器視覺系統的重要組成部分，其設計應簡潔、合理、高效，以保證整個系統穩定、可靠地運行，本系統采用模塊化設計，其主要功能模塊包括：圖像采集模塊、算法處理模塊、通訊控制模塊和輔助模塊[3][4][5]。

3.2 算法實現

算法是整個軟件檢測系統的核心部分，是系統的靈魂部分。如圖3所示，本系統將缺陷檢測設為7個環節，每個環節針對性的進行拍攝采圖，具體為系統圖像采集模塊對相機采集到的圖像首先進行灰度處理，再進行圖像增強、圖像濾波、特征處理等環節處理，然后根據算法進行、特征提取、特征匹配，最后基于VC/C#上位機操作界面對結果輸出，返回到用戶界面。

第一次檢測開始后，首先是導入圖片相機采集到的圖片，并同步裝入對應halcon函數，然后進行圖片的灰度處理，主要目的是對圖片進行增強操作及圖象間的變換實現點操作，避免條帶失真。再進行特征處理和特征提取，主要是依據各種缺陷樣式特征，通過影像分析和變換，以提取所需特征，再依據缺陷圖片特征進行特征匹配，檢測產品是否合格，輸出結果到界面，再進行二次檢測，一共七個相機，運行七次檢測結果。

3.3 檢測流程

具體檢測中，系統將注塑品存在的缺陷檢測設為7個環節，每個環節針對性的進行拍攝采圖。共進行7次拍攝，共需要7個相機和光源。待檢測工件擺放在傳送線上，相機都是垂直于傳送線的，傳送線將待檢測注塑品（啟動器）先運送到第一個環節相機拍攝的位置，相機采圖，工控機運行的圖像處理軟件對當前面進行檢測，檢測出缺陷則剔除此控件，若未發現缺陷，則進入下一個檢測環節。此時啟動器和相機的相對位置需要固定，不然采集圖像不清晰，會導致最終缺陷檢測錯誤或漏檢[6]。

具體工作流程，第一次采集圖，主要是檢測啟動器塑膠外殼三個突出點是否有破損，此時主要是通過突出點面積進行判斷，所以拍攝時要盡可能拍攝出三個突出點區域。第二次采集圖，主要是檢測塑膠外殼上激光打印字符是否在指定區域，這里通過調節光源，突出激光打印字符。第三次采集圖，主要是兩個鐵片是否大小錯裝、變形，高度是否達到要求，以及塑膠面是否有較大缺損。第四次采集圖，檢測兩個鐵片高度是否合格，有無錯裝、漏裝、變形，以及塑膠面有無較大缺損。第五次采集圖，檢測單個鐵片是否漏裝、大小錯裝，以及塑膠面是否較大缺損。第六次采集圖，檢測塑膠面是否有較大缺損。第七次采集圖，檢測底面兩個透孔是否堵塞。最后合格產品留下，送往下一環節，不合格產品或者瑕疵產品及時剔除。

4 實驗結果

如圖4所示，在實驗檢測裝置上，檢測不同缺陷及檢測待測物品的不同檢測面，調整光源安裝位置、傳輸線控制等參數，保證拍攝環境各不相同時，待測物品和相機位置能保持相對固定，減少位置偏差導致的圖像質量，避免影響檢測效果。通過實驗檢測，檢測缺陷效果良好。

5 結論

本方案利用視覺檢測技術，在工業現場對注塑品缺陷進行檢測，系統通過設計七個檢測相機，對應七種不同的缺陷進行檢測。本設計分為硬件設計和軟件流程設計，硬件部分主要有相機的光源、相機，相機控制器的選型。軟件部分有軟件框架設計、流程算法設計及檢測流程設計。通過現場調試，待測物品與相機位置需要保持相對固定，減少位置偏差采集圖像質量較差帶來的錯檢與漏檢，得到的檢測效果較為理想，達到缺陷檢測技術指標要求。

參考文獻

[1]張慧敏，薛琛，郭興召，等.基于機器視覺的線束末端包覆質量檢測系統研究[J].包裝工程，2020，41（13）：237-242.

[2]龍淑嬪.基于機器視覺的塑料制品表面質量自動檢測系統研究[J].塑料工業，2019，47（S1）：155-158.

[3]沈健，葉廷璧.線束扎帶注塑質量視覺檢測系統設計[J].機電技術，2019（6）：33-35.

[4]曾欣，沈濤，陳方周.基于PLC的電機端蓋沖壓生產線視覺檢測系統優化[J].機電信息，2019（30）：129+132.

[5]龐國超.機器視覺在零部件質量檢測上的應用與研究[J].現代制造技術與裝備，2019（5）：38+42.

[6]孫沛澤.繼電器觸點鉚合質量在線視覺檢測技術研究[D].浙江大學，2019.

收稿日期：2020-08-21

基金項目：湖南省教育廳科學研究項目（17C0740）;復雜環境特種機器人控制技術與裝備湖南省工程研究中心專項課題（LGY18GZ003）。

作者簡介：曾小波（1979—），男，湖南邵東人，碩士，副教授，研究方向：電力電子與電力傳動、機器視覺技術。

Design of Injection Molding Defect Detection System Based on Visual Inspection

ZENG Xiao-bo1，2，TAO Xiao1，2

（1.Hunan Engineering Research Center of Control technology and equipment of special robot in complex environment，Xiangtan Hunan? 411104;2.Hunan Vocational Institute of Technology，Xiangtan Hunan? 411104）

Abstract： In view of the defects of the surface defect detection method， artificial detection leads to missing detection， false detection and low efficiency. The visual inspection method based on image processing is adopted. After analyzing the project requirements，the reasonable hardware scheme，software design framework and reasonable software algorithm are designed. Seven different cameras and several light sources are used to irradiate the surface of the object to be tested to obtain the appropriate illumination The results show that the typical defects of the object to be tested can be detected in place smoothly， which conforms to the design index and has a good effect.

Keywords： Visual inspection; defect detection; injection molding products