王琮寒

大連產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)檢測研究院有限公司 遼寧大連 116300

使軸承表面缺陷檢測工序?qū)崿F(xiàn)自動化，提高出廠產(chǎn)品的總體質(zhì)量，目前機(jī)器視覺檢測被廣泛應(yīng)用于軸承外觀缺陷檢測。論文專門針對CCD工業(yè)攝像頭采集到的軸承外觀圖像，綜合了中值濾波、圓心標(biāo)定、最小誤差分割法、canny算子邊緣檢測等機(jī)器視覺圖像檢測方法，設(shè)計(jì)了一套缺陷檢測算法并且對此算法進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明，該算法通過對機(jī)器視覺圖像進(jìn)行一系列分析處理，可順利實(shí)現(xiàn)對軸承表面缺陷的自動檢測，提高了軸承外觀檢測精度和檢測效率。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)及原理

軸承外觀缺陷檢測系統(tǒng)硬件平臺以TMS320-DM642為核心，主要包含CCD相機(jī)、視頻編解碼模塊、存儲器模塊及CPLD模塊。當(dāng)系統(tǒng)通電后，首先完成對DM642芯片的初始化，DM642通過I2C總線進(jìn)行視頻編解碼芯片中寄存器的配置，使其分別初始化為編碼狀態(tài)和解碼狀態(tài)，當(dāng)軸承到達(dá)指定檢測工位，此時(shí)攝像機(jī)對待檢測軸承進(jìn)行一幀的圖像采集，視頻解碼電路將采集到的模擬視頻信號解碼為數(shù)字視頻信號，并傳送輸入到SDRAM中的圖像采集緩沖區(qū)，當(dāng)此幀圖像數(shù)據(jù)采集完成后，CPU對采集的這一幀圖像進(jìn)行分析和處理，外部設(shè)備可根據(jù)此檢測結(jié)果進(jìn)行分料操作，將有缺陷的軸承剔除，處理完成后，將圖像數(shù)據(jù)存入SDRAM顯示緩沖區(qū)，此時(shí)通過視頻編碼芯片將顯示緩沖區(qū)中的數(shù)字視頻信號編碼為模擬視頻信號，并傳輸?shù)絃CD液晶顯示器顯示，從而完成一次軸承外觀缺陷檢測[1]。

2 軸承的故障機(jī)理

2.1 軸承的故障機(jī)理

軸承在多數(shù)機(jī)械設(shè)備中都較為常見，具有較高的使用率，同時(shí)也存在較高的損壞率。軸承具有起動性能好、可靠性較高、維護(hù)方便諸多優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備中。軸承在設(shè)備處于等速度狀態(tài)時(shí)，具有較高的承載力，長期受力作用，導(dǎo)致軸承相對其他機(jī)件，跟容易發(fā)生故障，在各類機(jī)械故障類型中，軸承故障占據(jù)較大比例。

相比而言，滾動軸承比滑動軸承的徑向尺寸大且減振能力比較差，機(jī)械設(shè)備處于高速狀態(tài)下滾動軸承要比滑動軸承的壽命低，噪音也比較高。其中的向心軸承的主要作用是承受徑向力，其組成包括四部分，即內(nèi)、外圈、滾動體與保持架。內(nèi)圈緊緊套在軸頸上隨軸同步旋轉(zhuǎn)，而外圈則在軸承座孔中。當(dāng)內(nèi)外圈做相對轉(zhuǎn)動的運(yùn)動時(shí)，滾動體會在內(nèi)圈外周與外圈內(nèi)周的滾道上滾動，為防止摩擦保持架將二者隔開。多數(shù)情況下軸承之所以會出現(xiàn)問題，主要是由于運(yùn)行過程中密封軸套以及固定螺栓等零件松動，造成滾動體及滾動體保持架磨損，或軸承壓蓋，軸套等處有縫隙，水或粉塵等雜質(zhì)從這些縫隙中進(jìn)入軸承箱，潤滑油變臟造成潤滑不良，最終導(dǎo)致軸承的故障。

2.2 軸承的損傷

正常情況下，只要正常使用，軸承都可以使用到疲勞壽命為止。軸承出現(xiàn)不耐用、過早損傷、和疲勞壽命相對的早期損傷，被稱為軸承故障。究其原因，軸承故障一般都是由于安裝或使用時(shí)，不注意軸承的潤滑，導(dǎo)致從外部有異物侵入，或者是由軸承外殼的熱影響導(dǎo)致潤滑不良，從而過早損壞[2]。

軸承一般存在擋邊卡傷、套圈卡傷等不同的損傷狀態(tài)，損傷原因一般可考慮為：異物侵入、安裝存在較大誤差、軸承供排油存在結(jié)構(gòu)缺陷、潤滑劑不適合、潤滑劑不足、軸的繞曲度過大等等，不排除各類原因的重合。僅僅從軸承的損傷方面很難得知軸承損壞的真正原因，要深入分析損壞原因，需要結(jié)合事故發(fā)生的前后過程、軸承結(jié)構(gòu)、軸承周圍構(gòu)造、軸承使用條件等多方面進(jìn)行考察。

3 軸承外觀缺陷檢測算法設(shè)計(jì)與仿真

3.1 圓心標(biāo)定

由于軸承在生產(chǎn)流水線上擺放的位置是隨機(jī)的，所以我們無法保證所有軸承都在所采集到的圖像正中央，為了方便進(jìn)一步的區(qū)域分割以及圖像旋轉(zhuǎn)，所以必須將所采集到的圖像裁剪成圖像中心即為軸承圓心的圖像。本文設(shè)計(jì)的圓心標(biāo)定思路如下：首先根據(jù)預(yù)處理圖像的實(shí)際情況，在預(yù)處理圖像中任意選取一個(gè)確定在軸承內(nèi)圈內(nèi)部的像素點(diǎn)N作為參考點(diǎn)；其次，以參考點(diǎn)N為中心，向左、右、上、下四個(gè)方向分別尋找到軸承內(nèi)圈上的四個(gè)像素點(diǎn)A、B、C、D；然后求取A、B兩點(diǎn)中點(diǎn)的橫坐標(biāo)，以此作為軸承圓心O的橫坐標(biāo)，求取C、D兩點(diǎn)中點(diǎn)的縱坐標(biāo)，以此作為軸承圓心O點(diǎn)的縱坐標(biāo)；最后，為了提高圓心標(biāo)定結(jié)果的準(zhǔn)確性，重新選取參考點(diǎn)N的位置并計(jì)算圓心O，如此重復(fù)計(jì)算五次，取其中相近的三組數(shù)據(jù)，并求取平均值，從而最終確定軸承圓心O點(diǎn)的坐標(biāo)。

3.2 改進(jìn)的快速中值濾波

在軸承圖像信息采集與傳送過程中，會受到各類環(huán)境噪聲的干擾或其他因素的影響，使得圖像的質(zhì)量下降，易導(dǎo)致在缺陷檢測過程中出現(xiàn)錯(cuò)判、漏判，因此為提高檢測質(zhì)量與精度，需對采集到的軸承原始圖像進(jìn)行濾波處理，以抑制噪聲對有用圖像信息的干擾。通過反復(fù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本系統(tǒng)采用中值濾波算法對軸承圖像進(jìn)行濾波處理。中值濾波可在消除噪聲干擾的同時(shí)，很好地保留圖像的原始細(xì)節(jié)信息。中值濾波的算法思想是將濾波窗口中的所有像素點(diǎn)按灰度值大小從小到大進(jìn)行排序，以排序序號中間的灰度值代替窗口中心像素灰度值[3]。

4 結(jié)語

基于DM642的軸承外觀缺陷檢測系統(tǒng)是運(yùn)用DSP數(shù)字信號處理的硬件檢測平臺，結(jié)合實(shí)時(shí)缺陷檢測算法，旨在提高軸承外觀質(zhì)量、企業(yè)生產(chǎn)效率及自動化水平，經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法可有效檢測出軸承外觀缺陷，并具有檢測效率高、精度高及穩(wěn)定性好等特點(diǎn)。