唐燕妮（河源職業(yè)技術學院，廣東河源，517000）

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基于VisionPro的日用陶瓷圓度及邊緣缺陷檢測方法研究

唐燕妮
（河源職業(yè)技術學院，廣東河源，517000）

摘要：針對人工視覺難于檢測陶瓷制品圓度缺陷，提出了一種基于機器視覺的陶瓷圓度檢測系統(tǒng)。設計了視覺系統(tǒng)的硬件構成，結合VisionPro和VB.net語言開發(fā)檢測軟件。研究了采用FindCircle工具沿碗口外徑查找圓，并比較查找圓與標準圓徑向距離差值，從而識別圓度缺陷的方法。實驗結果表明，系統(tǒng)可快速、準確地識別陶瓷碗圓度及邊緣缺陷，豐富了機器視覺在陶瓷檢測方面的應用研究。

關鍵詞：VisionPro、機器視覺、陶瓷碗、圓度檢測

0 引言

在現代自動化生產過程中，機器視覺系統(tǒng)可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，易于同設計信息以及加工控制信息集成，因此機器視覺廣泛地被用于工況監(jiān)視、成品檢驗和質量控制等領域。利用機器視覺對陶瓷磚長、寬尺寸、邊線、對角線等進行檢測得了到廣泛應用，可快速獲取磚體工藝參數，具有無損壞、效率高、精度高等特點，大大提高生產效率和生產的自動化程度。但目前機器視覺對日用陶瓷的圓度及邊緣缺陷檢測應用較少，僅有謝琥等設計了基于ARM9日用陶瓷的嵌入式圓度測量系統(tǒng)，石志君等研究了基于機器視覺的陶瓷圓環(huán)件缺口檢測與尺寸測量方法。為了豐富機器視覺的應用，本文提出了一種基于VisionPro視覺技術的陶瓷圓度及邊緣缺陷檢測方法，可有效檢測出陶瓷制品的圓度缺陷，解決人工視覺難以滿足圓度檢測要求的問題，提高陶瓷制品缺陷的檢測效率。

1 陶瓷圓度測量分析

依據國標《GB3301-82日用陶瓷器變形測定方法》對日用陶瓷器的容積、口徑誤差、高度誤差、重量誤差、缺陷尺寸的測量標準，圓形空心陶瓷制品的圓度測量主要是體現在外口徑直徑差。測量時，當陶瓷制品圓度變形大，或邊緣有磕傷等不良部位時，其外口徑直徑偏離標準值越大。因此，本文提出的測量方法是，利用VisionPro視覺軟件的FindCircle工具查找待檢測陶瓷制品的一個外口徑圓，與標準件的外口徑圓比較，用兩圓的徑向距離差表現外口徑直徑偏差，當差值大于陶瓷制品的分等級標準，則判定為不合格品。

2 視覺檢測系統(tǒng)的硬件設計

本檢測系統(tǒng)應用于陶瓷碗圓度的缺陷檢測，研究對象選擇直徑10cm的日用白色陶瓷圓碗。根據圓度缺陷的特征和現場安裝要求，系統(tǒng)選用了Baslar的acA1600-30gm工業(yè)相機和Computer的M1214-MP2鏡頭，從頂部向下拍攝陶瓷碗外口徑圖像，通過GigE接口獲得200萬像素的碗口圖像。系統(tǒng)選用了LED光源背光照明，從陶瓷碗底部照射均勻視場的光，產生較強的對比度，突出圓形輪廓和邊緣細節(jié)。視覺檢測系統(tǒng)的硬件構成圖1所示。

圖1 視覺檢測系統(tǒng)的硬件構成

3 系統(tǒng)軟件的實現與測試

3.1軟件總體設計

圖2 軟件總體結構

系統(tǒng)充分利用了VisionPro集成的定位、檢測、識別和通信等多種功能的工具庫，基于VB.net語言開發(fā)了陶瓷碗圓度檢測軟件。當陶瓷碗位于工業(yè)相機下方后，計算機控制光源控制器點亮LED光源，AcqFifo工具觸發(fā)相機拍攝一張碗口圖像，經GigE接口傳送至VisionPro軟件進行圖像處理。首先采用PMAlign工具進行圖像匹配，Fixture工具進行圖像定位，然后使用IPOmeImage工具進行圖像預處理。然后使用FindCircle工具沿碗口外徑查找圓，使用ToolBlock工具的高級腳本對圓直徑差進行處理。得到的結果經DataAnalysis工具分析，判斷是否存在缺陷。最后，系統(tǒng)通知執(zhí)行機構動作，剔除有圓度缺陷的陶瓷碗，檢驗結束。利用VisionPro工具實現的軟件流程如圖2所示。

3.2陶瓷碗口圖像的獲取

機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷，因此快速、準確的采集所需圖像是視覺處理的基本前提。VisionPro適用于各種復雜的機器視覺領域，兼容多種圖像采集卡和相機設備，其AcqFifo工具可根據取像請求觸發(fā)相機獲取圖像。圖像請求產生方式由Acquisition FIFO設置，包括手動觸發(fā)、硬件觸發(fā)、硬件半自動觸發(fā)和自由運行四種方式，并可以設置相機端口、曝光、亮度、對比度等參數，采集的圖像作為輸入圖像及時傳遞給后續(xù)工具進行處理。AcqFifo工具獲得一張典型缺陷的碗口圖像如圖3所示，包括存在一定誤差的圓度和一處邊緣磕碰缺陷。

圖3 帶有典型缺陷的碗口圖像

3.3陶瓷碗口圖像的定位

為實現陶瓷碗口圓形的自動檢測，需要先進行模板匹配和圖像定位，建立起碗口圖像的檢測坐標。模板匹配工具PMAlign是一種快速幾何圖像匹配方法，其核心算法是PatMax和PatQuick算法，先訓練標準件模板，然后根據模板對檢測件進行模板匹配，輸出結果包括選擇度、X和Y坐標，輸出給Fixture工具為后續(xù)識別提供坐標位置。陶瓷碗口圖像的定位結果如圖4所示。

圖4 Fixture定位碗口圖像

3.4陶瓷碗口圖像的預處理

經過定位后碗口的圖像還需進行預處理，以濾除干擾噪聲和突出圖像特征。IPOmeImage工具有豐富的圖像預處理算法，包括基本的灰度變換、直方圖修正、圖像運算、和平滑及銳化等工具。軟件采用了中值3×3濾波，除去光斑等噪聲。然后采用灰階形態(tài)N×M處理灰度圖像，抽取碗口區(qū)域的形狀特征，即陶瓷碗口的外徑圓形；最后進行量化處理，使碗口圓與背景的區(qū)別更加明顯。此時，如果陶瓷碗外口徑存在圓形缺陷，則灰度碗口圓的圓度值大，在外徑上可以看到邊緣殘缺，如圖5所示。

圖5 預處理后的碗口圖像

3.5陶瓷碗口外徑圓的查找

經過定位和預處理后的碗口圖像，在空間方向和特征值上保證了查找碗口外徑圓的準確性。使用FindCircle工具，圍繞碗口邊緣繪制一個標準件的外徑圓，該外徑圓實際坐標的直徑尺寸經過相機標定轉換為圖像坐標的直徑尺寸。在FindCircle菜單設置100個游標卡尺，卡尺方向單極性由暗至明指向圓心，限定半徑等于標準件圓半徑，則FindCircle沿碗口外徑圓周按100等分設置ID號，由外向內查找圓上的點。查找到的點即為檢測件外徑圓上的點，并得到該ID點的圖像坐標，以及查找圓與標準件外徑圓的同一ID點的徑向距離，如圖6、圖7所示。

圖6 FindCircle查找碗口外徑圓

圖7 查找圓與標準圓的某點徑向距離

3.6陶瓷碗口外徑圓缺陷的識別

在獲得查找圓與標準圓同ID點的100個徑向距離后，需要分析該距離值的大小并做出結果判斷。使用ToolBlock工具構建輸入輸出關系，使用高級腳本對兩圓的徑向距離差進行比較處理。比較結果經DataAnalysis工具分析，距離值大于允許值，則說明該ID點存在缺陷，判定為F。F值越多說明該查找圓的圓度值越大，或磕碰部位越嚴重，判斷該陶瓷碗為不合格品。依據判斷結果，系統(tǒng)剔除有圓度缺陷的陶瓷碗，并保留合格的陶瓷碗，檢驗結束。對缺陷部分的分析結果如表1所示。

表1 DataAnalysis工具對缺陷部分ID點的分析結果

4 結論

機器視覺系統(tǒng)廣泛應用于陶瓷制品的檢測，但對圓形陶瓷的檢測研究較少。本文設計了基于機器視覺系統(tǒng)的陶瓷圓度檢測系統(tǒng)，由工業(yè)相機采集碗口圖像，經計算機軟件處理后，判斷陶瓷碗圓度是否合格，并自動剔除不合格制品。系統(tǒng)采用VisionPro視覺集成系統(tǒng)和VB.net語言開發(fā)了檢測軟件，采用AcqFifo工具采集圖像，PMAlign和Fixture工具進行圖像匹配定位，通過IPOmeImage工具預處理圖像。然后使用FindCircle工具沿碗口外徑查找圓，使用ToolBlock和DataAnalysis工具分析查找圓與標準圓徑向距離，最終判斷是否存在缺陷。結果證明，系統(tǒng)能夠快速、準確地識別陶瓷碗外徑圓的圓度值偏大或磕碰缺損，并準確剔除不合格陶瓷碗，豐富了機器視覺在圓形陶瓷檢測方面的應用研究。

參考文獻

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作者簡介

唐燕妮（1981-），女，碩士，講師，研究方向為智能控制及機器視覺技術。

基金項目：河源職業(yè)技術學院科技項目（編號：2015KJ09）。

Method for Detecting Roundness and Edge Defect of Daily-use Ceramics Based on VisionPro

Tang Yanni
（Heyuan polytechnic College， Heyuan，Guangdong，517000）

Abstract：In order to solve the problem that artificial vision detecting roundness of ceramics，a kind of detecting system based on machine vision is presented in this paper.The hardware structure is designed，the software combining VisionPro and VB.net is developed.The way that finding circle along the bowl’s outer diameter sized using FindCircle tools，comparing the difference between finding-circle and standard-circle，and identifying roundness defects is studied.The experiment shows that the system can quickly and precisely recognize roundness and edge defect of ceramic bowls.The application of machine vision in detecting ceramics is enriched.

Keywords：VisionPro；machine vision；ceramic bowl；roundness detecting