基于視覺檢測的螺釘自動分選技術研究與應用

孟令政 陳章勇 侯偉奇

（珠海格力電器股份有限公司 珠海 519070）

引言

視覺檢測技術從字面理解即為用工業視覺來代替人的視覺，通過視覺采集物體的形狀、大小、顏色等代替人的眼睛產生相同的物體的像，通過視覺代替人來觀察、測量物體，然后由計算機處理并發出下一步的指令控制設備實現進一步的操作[1]。空調生產過程中時常反饋因螺釘質量差導致螺釘緊固時出現滑絲、螺釘固定不到位等現象，影響生產效益和產品質量。為提高產品質量，需要對螺釘進行的全面篩選。為此，通過研發自動化全檢設備對螺釘的來料進行全面控制。

1 螺釘的質量分析

由于螺釘需求量極大，螺釘廠家在生產螺釘的過程中會存在質量波動，因數量龐大廠家在源頭進行篩選的可行性極低，因此需要后端使用螺釘的客戶根據自己的需求對螺釘進行自動分選。本文隨機對ST4.2×9.5TA、ST4.2×13TA、ST4.8×13TA三種規格的螺釘進行質量分析，不良螺釘主要表現在螺帽加工不良、十字槽有碎屑、十字槽堵、混料、螺牙缺失等方面，其不良率統計如表1。

表1 螺釘不良率統計表

2 螺釘自動分選方案

2.1 分選方案流程

圖1、圖2將螺釘倒入振動盤，利用振動盤的工作原理將螺釘分極篩選排列，并輸送到平送機上，平送機再將螺釘平穩的放于玻璃分度盤上。玻璃分度盤是將螺釘倒立（即螺帽向下）排列，然后再通過定位輪的作用將螺釘整齊的排列在玻璃盤同一直徑的圓周上，為可視化系統及檢測系統做好準備。使用玻璃分度盤的螺釘必須可倒立分度盤上面的螺釘首先經過下視鏡頭，如圖3所示，利用玻璃分度盤的透光性，該相機可以清晰的獲取螺帽圖像并檢測記錄，用來檢測螺帽直徑、十字槽完整性等；再經過側視鏡頭，如圖4所示，該相機檢測螺桿及螺牙的相關尺寸并記錄，用來檢測螺帽高度、螺牙完整性、螺牙高度、螺距等關鍵位置。

圖1 振動盤

圖2 玻璃分度盤

圖3 下視鏡頭

圖4 側視鏡頭

2.2 視覺檢測

2.2.1 視覺系統架構

視覺檢測系統由2個CCD相機，2個鏡頭，2個光源，1個光源控制器，1臺電腦組成。該系統選用的CCD相機技術發展較成熟，信號輸出具有較好的一致性，成像質量更好，對螺釘這種比較小型的物料進行檢測有一定的優勢。由于螺釘較小，為了更好的對螺釘的細節進行成像，所以選擇的相機鏡頭的焦距為5 mm、工作距離較短約為30 mm、光圈為F1.4。相機光源選擇根據螺釘的色澤和反光度進行了打光實驗，根據打光效果選擇最適合的光源型號。對于上方檢測螺牙完整度、整體高度等項目的視覺檢測系統選用了一套白色背光光源，可以更好的突出螺釘的外觀輪廓，對檢查螺牙是否合格更有效；在玻璃盤下方檢測螺帽的視覺系統選用一套紅色環形光源，既可以在有限的空間進行安裝，同時還能有效的突出螺帽的三維信息，對檢測螺帽十字槽是否合格更為合適。

2.2.2 螺釘成像處理

觸發相機拍照獲取螺釘的螺帽原圖后，系統會首先對成像圖片進行二值化處理，二值化是圖像處理、圖像分析、圖像匹配及圖像識別中的重要問題，也是許多視覺圖像識別應用系統中不可或缺的重要部分[2]。螺帽成像由于打光、表面形狀反射光的不同以及外界的干擾等因素導致圖像中的灰度值存在不同，通過不斷測試找出并設置最佳分割閾值，將螺釘圖片處理為輪廓分明的黑白圖像，具體詳見圖5中的螺帽圖片，如果螺帽加工不良或者十字槽存在異常，視覺系統通過對螺帽輪廓進行比對即可自動進行識別。

側視相機觸發拍照獲取螺釘的螺桿原圖后，系統對圖像進行拉普拉斯銳化處理，處理后的增強圖像，可在增強圖像邊緣的基礎上更好地保持原圖像的信息。處理后的螺桿的螺牙圖像邊緣輪廓明顯變得更清晰，但同時也增加了原圖像的高頻噪聲，因此需再利用中值濾波除去高頻噪聲，通過設置閾值的方法剔除某些邊界點或填補邊界間斷點，并將這些邊緣連接成完整的線，成像效果詳見圖5中螺牙的圖片，如果螺牙出現異常通過比對即可檢測出螺牙是否異常。

圖5 視覺檢測中螺釘成像

螺釘成像在經過以上二值化和邊緣提取等手段進行處理后，可以有效排除外界干擾和背景雜質，如此便可以更為精確的檢測和反饋螺釘的細節，經過圖像處理后對提升螺釘檢測成功率起到很大作用。

2.2.3 視覺檢測的操作流程

視覺檢測系統的操作流程具體如下：①將合格的螺釘放于下視鏡頭的玻璃盤上，利用攝像頭使螺帽清晰成像，建立正常的螺帽模板；②設定螺帽及十字槽的相關尺寸參數，并用上面的螺釘進行校對；③將合格的螺釘放于側視鏡頭的玻璃盤上，利用攝像頭使螺桿清晰成像，建立正常的螺桿模板；④設定螺桿、螺牙的相關尺寸參數，如：螺柱長度、牙距、牙底徑、牙外徑等數據，并用螺釘進行校對。⑤設定好各個參數后使設備自動運行。

視覺檢測項目具體為：長度、牙內徑、牙外徑、牙距、牙數、斜牙、搓牙不良、頭部裂痕、十字槽塞孔、真圓度、有無電鍍、表面瑕疵等。本文案例中視覺檢測能兼容如下規格的螺釘：

1）頭部外徑：（Φ1.0～Φ35）mm；

2）頭部厚度：（Φ4.0～Φ35）mm；

3）總高：（1～35）mm；

4）篩選精度：（±0.01～±0.03）mm。

以ST4.2×13TA的螺釘為例，該螺釘的參數設定如下：

螺帽高度：（2.2～2.8）mm

牙 外 徑：（3.2～4.8）mm

牙 內 徑：（2.95～3.1）mm

螺帽外徑：（8.8～9.3）mm

牙距：（1.3～1.5）mm

檢測情況如圖6所示，可以直觀的看到設備檢出的數量和檢測結果，通過批量使用驗證，設備檢出成功率≥99.99 %。

圖6 視覺檢測情況

2.3 分選下料系統

螺釘經過檢測之后隨即進入下料機構區域如圖7所示，視覺檢測設備將螺釘的OK和NG信號分別發送給下料系統的控制單元PLC，PLC控制不同的氣槍將OK品和NG品分別吹入相應的下料容器。

圖7 下料機構

3 應用成果

通過應用視覺檢測對螺釘進行檢測并分選，經實際使用，其分選速率約為500件/min，檢出成功率≥99.99 %，分選效率和成功率足夠滿足空調生產需求。

4 結語

基于視覺檢測的的螺釘自動分選設備特色及優勢：①、可非標定制，滿足不同需求； ②、全自動智能檢測、識別及剔除； ③、采用高分辨率工業相機，檢測精度高；④、檢測速度快、準確度高； ⑤、全天24 h連續檢測；⑥、設備操作簡單、穩定性好； ⑦、非接觸式無損檢測；⑧、減少人工成本，提高企業生產效率。螺釘對于質量的要求較為嚴格，而且如今零件生產趨于精密化，檢測工作必須執行高標準。傳統人工檢測的方式，不管是速度還是效率，都很難跟上大批量生產的需要，而且檢測結果容易受到工人情緒和精力的影響，誤檢、漏檢比率高。采用機器視覺檢測設備對螺絲外觀缺陷進行實時在線的自動化檢測，速度快、效率高、檢測結果更穩定可靠，而且對缺陷類型的統計分析能夠指導生經實踐論證，螺釘自動分選設備成功應用后，可以有效提高生產效率，進一步降低因螺釘異常導致的產品質量隱患。由于該設備有效的利用了視覺檢測技術，并在配套系統上做了改進使得該套設備的兼容性得到提升，能有效適用于大多數空調緊固用螺釘，具備極強的推廣性和可觀的經濟效益。