周永洪，韓震宇

（四川大學(xué) 制造科學(xué)與工程學(xué)院，四川 成都 610065）

基于計(jì)算機(jī)視覺的鉚釘缺陷檢測

周永洪，韓震宇

（四川大學(xué) 制造科學(xué)與工程學(xué)院，四川 成都 610065）

鉚接在各行各業(yè)的應(yīng)用十分廣泛，鉚釘?shù)馁|(zhì)量直接影響著鉚接的性能。傳統(tǒng)的人工抽樣檢測越來越不能滿足自動(dòng)化生產(chǎn)需求。設(shè)計(jì)了一種基于計(jì)算機(jī)視覺的鉚釘檢測系統(tǒng)，在機(jī)械機(jī)構(gòu)方面能自動(dòng)送料和控制鉚釘位姿。在計(jì)算機(jī)視覺方面采用了差影法，并用灰度閾值和長度閾值有效去除了差影偽輪廓和噪聲的檢測的影響。同時(shí)，采用最小二乘法進(jìn)行邊緣擬合，提高了尺寸檢測的精度。整個(gè)計(jì)算機(jī)視覺檢測系統(tǒng)具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

計(jì)算機(jī)視覺；圖像處理；差影法；鉚釘缺陷

鉚接具有可連接不同材料、連接強(qiáng)度高和穩(wěn)定性好等優(yōu)點(diǎn)，在各行各業(yè)的應(yīng)用十分廣泛。鉚接的性能直接關(guān)系到產(chǎn)品的性能，同時(shí)，鉚釘?shù)馁|(zhì)量直接影響了鉚接的性能。因此，保證鉚釘?shù)馁|(zhì)量十分重要，使用有缺陷的鉚釘鉚接，會(huì)影響鉚接性能。傳統(tǒng)的鉚釘檢測是通過人工方式進(jìn)行的，具有檢測效率低下和檢測的穩(wěn)定性差等缺點(diǎn)。在大批量的鉚釘生產(chǎn)中，人工檢測的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足需求，只能對(duì)鉚釘進(jìn)行抽樣檢測。但是，在很多場合，抽樣檢測并不能保證鉚釘?shù)馁|(zhì)量，因此，實(shí)現(xiàn)鉚釘?shù)淖詣?dòng)化檢測十分必要。本文設(shè)計(jì)了一種基于計(jì)算機(jī)視覺的鉚釘缺陷檢測系統(tǒng)，能夠?qū)︺T釘進(jìn)行自動(dòng)化檢測，以滿足企業(yè)對(duì)鉚釘檢測的需求。

1 系統(tǒng)整體介紹

1.1 鉚釘?shù)臋z測項(xiàng)目

圖1 鉚釘尺寸

鉚釘?shù)囊恍┏叽缛鐖D1所示。鉚釘?shù)娜毕莘譃楸砻嫒毕莺统叽缛毕?。?duì)于表面缺陷，主要對(duì)上表面進(jìn)行檢測；對(duì)于尺寸缺陷，需要檢測總長度、桿長度、帽直徑和桿直徑。表面缺陷會(huì)使鉚接的強(qiáng)度降低，尺寸過短同樣也會(huì)降低鉚接的強(qiáng)度，尺寸過長可能會(huì)損傷被連接件。因此，必須要保證鉚釘沒有表面缺陷，尺寸在一定的范圍內(nèi)才能進(jìn)行鉚接。

1.2 系統(tǒng)機(jī)械結(jié)構(gòu)的組成

該系統(tǒng)機(jī)械結(jié)構(gòu)由傳動(dòng)機(jī)構(gòu)和圖像采集機(jī)構(gòu)2大部分組成。傳動(dòng)機(jī)構(gòu)主要負(fù)責(zé)對(duì)鉚釘進(jìn)行輸入和定位，讓鉚釘能以固定的位姿進(jìn)入下一個(gè)工位。后面有2個(gè)檢測工位，一個(gè)工位是表面質(zhì)量檢測工位，另一個(gè)是尺寸檢測工位。系統(tǒng)機(jī)械結(jié)構(gòu)的組成如圖2所示。

圖2 機(jī)械結(jié)構(gòu)組成

2 圖像處理

2.1 表面質(zhì)量檢測

對(duì)于表面質(zhì)量檢測，這里采用正面高角度的打光方式，如圖3所示。

圖3 正面高角度打光方式

這種打光方式，正常的表面反射的光能進(jìn)入相機(jī)，缺陷部位反射的光不能進(jìn)入相機(jī)。因此，在獲得的圖像中，正常表面較亮，缺陷部分較暗。缺陷檢測就是找出圖像中與正常圖像不同的地方。該系統(tǒng)采用差影法對(duì)表面缺陷進(jìn)行檢測。首先，要得到標(biāo)準(zhǔn)模版S（i，j）。在實(shí)際中，標(biāo)準(zhǔn)的模版圖像難以獲得，不過，可以通過統(tǒng)計(jì)的方法來獲得模版圖像。將多幅合格鉚釘圖像的平均值作為標(biāo)準(zhǔn)模版，能減小一些隨機(jī)誤差。對(duì)于同一批鉚釘，它們的圖像應(yīng)該大致相同。因此，當(dāng)被檢測的圖像f（i，j）與模板圖像S（i，j）相減時(shí)，相同位置的像素灰度很接近，結(jié)果接近于零。只有在缺陷部位，相減后的結(jié)果才會(huì)較大。圖4所示為標(biāo)準(zhǔn)模版。

由于圖像邊緣和噪聲的存在，在差影后的結(jié)果中很可能有一下細(xì)長的偽輪廓。這會(huì)引起對(duì)缺陷的誤判。因此，必須排除差影后得到的偽輪廓的影響，想辦法把偽輪廓和缺陷區(qū)分開。一般情況下，差影造成的偽輪廓是細(xì)長的，而缺陷在2個(gè)方向上都較長。通過這個(gè)特征，就能將兩者區(qū)分開。

該系統(tǒng)采用的方法是設(shè)置一個(gè)灰度閾值和一個(gè)長度閾值?；叶乳撝凳菫榱伺懦肼晫?duì)差影結(jié)果的干擾，允許差影結(jié)果在零附近很小范圍內(nèi)波動(dòng)；長度閾值是為了排除差影結(jié)果中邊緣位置的偽輪廓的影響。長和寬必須同時(shí)大于長度閾值，才能將這部分認(rèn)為是缺陷。在差影后的結(jié)果中，存在灰度值大于灰度閾值的區(qū)域的，且該區(qū)域的長和寬都大于長度閾值，就認(rèn)為該鉚釘表面有缺陷。差影法的效果如下圖所示。

圖4 標(biāo)準(zhǔn)模版

圖5 被檢測圖像

圖6 差影后的圖像

圖7 鉚釘?shù)谋彻鈭D像

圖6為差影后的圖像。從圖6可以看出，缺陷的長和寬都較大，差影后的邊緣很長，但是，寬很短。因此，通過上面的辦法可以很容易地檢測出缺陷。

2.2 尺寸檢測

對(duì)于尺寸檢測，首先必須對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，求得相機(jī)每個(gè)像素的像素當(dāng)量，即一個(gè)像素代表的實(shí)際物理尺寸。這里采用標(biāo)定塊標(biāo)定，得到長為L的標(biāo)定塊在尺寸檢測工位的圖像，求取圖像中標(biāo)定塊的像素長度M，則像素當(dāng)量k＝L/M.

采用背光投影的方式得到的圖像具有高信噪比，而且邊緣銳利。因此，在尺寸檢測工位采用背光投影的方式。鉚釘?shù)谋彻鈭D像如圖7所示。

鉚釘?shù)某叽鐧z測需要對(duì)4個(gè)尺寸進(jìn)行檢測。由于這4個(gè)尺寸檢測采用的是相同的方法，這里只對(duì)鉚釘總長度的檢測方法進(jìn)行說明，其他的尺寸檢測類似，將不再贅述。

常用的邊緣檢測方法有Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子等。Robert算子邊緣定位精度高，但無法抑制噪聲；Sobel算子和Prewitt算子適用于灰度漸變和噪聲較多的圖像，但檢測出的邊緣容易出現(xiàn)多像素寬度；Canny算子在抗噪聲干擾和精準(zhǔn)定位間尋求最佳平衡點(diǎn)。比較上述幾種檢測方法，Canny算子更適合此處邊緣檢測。通過Canny算子分別求取鉚釘上、下表面的邊緣點(diǎn)，然后將下表面的N個(gè)邊緣點(diǎn)通過最小二乘法擬合成直線y＝ax+b.其中，

計(jì)算上表面所有邊緣點(diǎn)到該直線的像素距離，用像素長度乘以像素當(dāng)量就得到鉚釘總長度的實(shí)際物理長度。將其中的最大值作為鉚釘?shù)目傞L度。

3 系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果

系統(tǒng)能檢測出鉚釘上表面的缺陷，鉚釘?shù)某叽鐧z測誤差不大于0.02 mm。當(dāng)在表面缺陷檢測工位或者尺寸檢測工位檢測到有缺陷的鉚釘時(shí)，最后的剔除裝置會(huì)把有缺陷鉚釘剔除。因此，該檢測系統(tǒng)總體上能滿足企業(yè)對(duì)鉚釘檢測的需求。

4 結(jié)束語

該鉚釘檢測系統(tǒng)從機(jī)械結(jié)構(gòu)上保證能自動(dòng)送料，并且能夠?qū)︺T釘?shù)奈蛔诉M(jìn)行控制，確保進(jìn)入檢測工位時(shí)，鉚釘?shù)奈蛔耸且恢碌摹＿@樣，不僅降低了圖像處理的難度，還提高了檢測的精度。在圖像處理部分，采用了差影法來檢測鉚釘?shù)谋砻嫒毕荩⑼ㄟ^設(shè)置面積閾值和灰度閾值來排除邊緣和噪聲的干擾。在尺寸檢測時(shí)，在ROI中進(jìn)行圖像處理，提高了處理速度，并通過最小二乘法來擬合鉚釘?shù)倪吘墸岣吡讼到y(tǒng)的尺寸檢測精度。相比于傳統(tǒng)的人工檢測，該檢測系統(tǒng)具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

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〔編輯：劉曉芳〕

TP391.41

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2017.13.104

2095-6835（2017）13-0104-02