李 昂，潘 晴，戴知圣

（廣東工業(yè)大學 信息工程學院，廣東 廣州 510006）

0 引言

在手機U盤的工業(yè)生產(chǎn)過程中，容易出現(xiàn)尺寸偏大、U頭與底板偏角過大等情況。在傳統(tǒng)的質(zhì)量檢測過程中，質(zhì)檢員使用游標卡尺和高精度顯微鏡對樣品進行手動測量，長時間疲勞工作后導致準確率不高?；谟嬎銠C視覺的在線檢測方法由于其非接觸性、快速性、自動化程度高和可靠性高等特點，已經(jīng)在許多領域獲得廣泛應用［1－2］。郭斌［3］等利用視覺檢測技術對汽車發(fā)動機氣門進行尺寸測量。姚忠偉［4］對PCB焊點缺陷檢測進行了研究。在傳統(tǒng)研究中一般采用價格昂貴的CCD相機進行圖像采集，本文使用低成本CMOS相機，證明了CMOS相機用于工業(yè)測量的可行性。

1 硬件平臺搭建

計算機視覺系統(tǒng)通過圖像采集裝置，將被檢測物轉(zhuǎn)換為圖像信號，利用圖像處理系統(tǒng)根據(jù)像素、圖像亮度、顏色等信息對目標進行特征提取，再根據(jù)系統(tǒng)的預設條件輸出結(jié)果。本系統(tǒng)硬件平臺由工業(yè)相機、鏡頭、光源以及計算機4部分組成。實物樣機如圖1所示。

圖1 手機U盤檢測系統(tǒng)樣機

1.1 工業(yè)相機與鏡頭

根據(jù)實際需求，為實現(xiàn)被測物整體尺寸檢測，根據(jù)被測物尺寸大小以及相機工作距離等因素，將視場范圍選定為50mm×38mm（長寬比4∶3）。相機選擇500萬像素CMOS工業(yè)相機，鏡頭選擇25mm定焦鏡頭。

1.2 光源

計算機視覺系統(tǒng)中使用光源照明的目的是為了使被測物的重要特征顯現(xiàn)，而抑制不需要的特征。本系統(tǒng)采用背光光源來檢測工件尺寸，背光照明方式下，光源均勻地從被檢測物體的背面照射，由于被測物為非透明的，因此可以獲得高清晰的輪廓。

2 圖像處理及缺陷檢測

手機U盤組件由U頭與底板兩部分組成，U頭通過焊錫與底板連接，如圖2所示。缺陷檢測的主要步驟包括：圖像預處理、邊緣檢測、尺寸測量以及U頭偏角測量。

圖2 手機U盤實物圖

2.1 圖像預處理

由于被測物表面有銅箔、焊錫等噪聲影響，為了排除噪聲干擾并能精確定位邊緣，使用背光光源照射。采集手機U盤圖像，通過USB3.0接口傳輸至計算機，隨后對圖像進行灰度化處理，灰度化后對圖像進行邊緣檢測。這里使用Canny算子［5］進行邊緣檢測。首先選擇一定的Gauss濾波器H（x，y）對圖像進行平滑濾波：

其中：σ為Gauss濾波器的寬度；f（x，y）為處理前的圖像數(shù)據(jù)；G（x，y）為平滑濾波后的圖像數(shù)據(jù)。

平滑濾波后用一階偏導的有限差分來計算梯度的幅值和方向，并對全局幅值進行非極大值抑制，最后使用雙閾值算法檢測和連接邊緣。調(diào)節(jié)Gauss濾波器和上、下閾值參數(shù)并經(jīng)過膨脹腐蝕處理使圖像邊緣達到最清晰的狀態(tài)。

2.2 手機U盤長度與U頭偏角測量

在生產(chǎn)過程中，U頭被焊接在底板上，容易與底板產(chǎn)生偏角并可能導致U盤整體長度過長，因此需要對U頭與底板的夾角以及U盤的總長度進行測量。手機U盤長度與U頭偏角的測量流程如圖3所示。

圖3 手機U盤長度與偏角測量處理流程

2.2.1 U 頭偏角測量

檢測出邊緣后，使用Hough變換對邊緣直線進行擬合，檢測出U盤的6條外邊緣直線，如圖4所示。

圖4 直線檢測結(jié)果

Hough變換是一種使用表決原理的參數(shù)估計技術。在極坐標下，一條直線可表示為：

其中：ρ為直線到原點的距離；θ為x軸與直線的夾角，取值范圍為［0，π］。

在具體計算時，可將圖像參數(shù)空間視為離散。建立一個二維累加數(shù)組A（ρ，θ）并初始化為0，對每一個前景點（x，y）代入θ求出對應的ρ值。每計算出一對（ρ，θ），累加數(shù)組A加1。所有計算結(jié)束后，在參數(shù)表決結(jié)果中找到A（ρ，θ）的最大峰值，此時得到的ρ、θ即為所求直線的極坐標參數(shù)。因此兩條直線的夾角可由所對應的θ值相減求得。計算出的L1、L2兩條直線夾角θ即為U頭與底板的偏角，如果θ大于1°則判定為不合格。

2.2.2 手機U盤長度測量

在尺寸測量之前需先對系統(tǒng)進行標定。本系統(tǒng)鏡頭為定焦鏡頭且放大倍數(shù)固定，因此只需要標定出圖像傳感器上像元分別沿水平和垂直方向上的像素當量即可。

由于U頭與底板存在偏角，因此測量時計算最大長度尺寸。尺寸測量原理如圖5所示，選取左右兩端豎直的邊緣直線L1、L2，并獲取這兩條直線的端點A、B和C、D的 坐 標 （x1，y1），（x2，y2），（x3，y3），（x4，y4）。

通過點到直線距離公式可得：

計算出C點到直線L1的距離MC，同理可求得D點到直線L1的距離MD，求出兩者最大值，再乘以水平方向上的像素當量P即得到樣品的實際長度M：

如果被測品長度超出標準長度0.1mm，則判定為不合格。

圖5 尺寸測量原理

3 實驗測試

為了驗證系統(tǒng)測量方法的精密度和有效性，隨機抽取20組樣品進行尺寸與偏角測量。選取20組焊接缺陷樣品進行焊點缺陷檢測，以人工手動檢測為標準評價本系統(tǒng)方法的檢出率與有效性。尺寸與偏角測量結(jié)果如表1所示。從表1檢測結(jié)果中可以看出，系統(tǒng)對于不合格品的檢出率為100%，檢測方法有效，滿足系統(tǒng)精度要求。

表1 尺寸與偏角缺陷檢測結(jié)果

4 結(jié)束語

基于計算機視覺的手機U盤缺陷自動檢測系統(tǒng)，可有效地解決生產(chǎn)過程中小尺寸工件幾何尺寸測量問題。本文介紹了系統(tǒng)的構(gòu)建和具體圖像處理方法，進行了尺寸、角度缺陷檢測，檢測結(jié)果表明該系統(tǒng)具有較高的缺陷檢測率。使用該系統(tǒng)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工檢測，可以提高工作效率、測量精度和穩(wěn)定性。該系統(tǒng)亦可用于其他工件的尺寸測量。

［1］祁曉玲，趙霞霞，靳伍銀.基于機器視覺的軸類零件幾何尺寸測量［J］.組合機床與自動化加工技術，2013（1）：65－73.

［2］李正明，黎宏，孫俊.基于數(shù)字圖像處理的印刷電路板缺陷檢測［J］.儀表技術與傳感器，2012（8）：87－89.

［3］郭斌，徐杜，蔣永平，等.一種軸類零件邊緣精確定位方法［J］.計算機工程與應用，2012，48（10）：238－244.

［4］姚忠偉.基于機器視覺的PCB缺陷檢測算法研究［D］.哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學，2012：17－38.

［5］張錚.數(shù)字圖像處理與機器視覺［M］.北京：人民郵電出版社，2010.