吳曉燕，梁 棟

(1.南京科技職業(yè)學(xué)院智能制造學(xué)院，江蘇 南京 210048；2.江蘇理工學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院，江蘇 常州 213001)

0 引言

智能檢測(cè)是實(shí)現(xiàn)工業(yè)4.0的重要基礎(chǔ)。隨著圖像處理技術(shù)、機(jī)器人技術(shù)、人工智能等重要領(lǐng)域的技術(shù)突破與交叉融合，檢測(cè)設(shè)備與檢測(cè)算法也不斷更新[1-2]。作為一種新型材料，永磁鐵氧體被廣泛應(yīng)用于汽車電機(jī)、揚(yáng)聲器、智能家具或水泵中。其中，鐵氧體濕壓磁材性能要求最高，尤其體現(xiàn)在外形加工尺寸和產(chǎn)品一致性上。然而，鐵氧體坯件在制造過(guò)程中易在側(cè)面出現(xiàn)裂紋、在上下表面出現(xiàn)缺陷，甚至因壓力過(guò)大或者過(guò)小出現(xiàn)起層或缺角現(xiàn)象。高質(zhì)量的坯件應(yīng)保證表面光滑、無(wú)全缺陷或裂紋，故對(duì)于鐵氧體表面缺陷檢測(cè)的研究日趨重要，主要集中在檢測(cè)算法和檢測(cè)設(shè)備兩方面。

對(duì)于檢測(cè)算法可以參照參考文獻(xiàn)[3]～參考文獻(xiàn)[5]的研究，上述方法大多無(wú)法對(duì)缺陷分類，且抗擾能力弱，檢測(cè)精度低。近些年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在表面缺陷檢測(cè)的研究上異軍突起，受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的熱捧[6-7]，但是這些算法對(duì)硬件性能要求過(guò)高且不穩(wěn)定，暫時(shí)不利于工業(yè)推廣。對(duì)于檢測(cè)設(shè)備的開(kāi)發(fā)，國(guó)內(nèi)部分磁材企業(yè)仍處于人工檢測(cè)階段，檢測(cè)效率低下、檢測(cè)精度不高。國(guó)外部分企業(yè)(如日本TDK、韓國(guó)SK等)已開(kāi)發(fā)出立方體形磁片自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備，但其技術(shù)對(duì)國(guó)內(nèi)封鎖。

本文在前期研究[8]的基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)了一種基于SCARA工業(yè)機(jī)器人的永磁鐵氧體濕壓磁材表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，并采用高性能的表面缺陷檢測(cè)算法去檢測(cè)鐵氧體的缺陷特征。

1 檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

基于工業(yè)機(jī)器人的永磁鐵氧體濕壓磁材表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的虛擬樣機(jī)如圖1所示。其工作原理為：批量磁材被人工倒入振動(dòng)盤(pán)中，經(jīng)分選被推入到輸送帶中；帶有吸盤(pán)的SCARA機(jī)器人將磁材碼至檢測(cè)平臺(tái)上，平臺(tái)四周安裝有4組工業(yè)級(jí)CCD面陣相機(jī)，可同時(shí)檢測(cè)磁體上下端面與外圓弧面的信息；檢測(cè)完畢后，SCARA機(jī)器人將磁材從檢測(cè)平臺(tái)碼至卸貨區(qū)，便于后續(xù)工序處理。

圖1 檢測(cè)系統(tǒng)的虛擬樣機(jī)

系統(tǒng)中，機(jī)器人選用的是新時(shí)達(dá)AR4215型四軸串聯(lián)機(jī)器人，含有4個(gè)Ruking SEA3-02NR 驅(qū)動(dòng)器、4個(gè)NIDEC-MX-201伺服電機(jī)及編碼器，可保證零件碼垛過(guò)程中的靈活性與精準(zhǔn)性；磁體4個(gè)面的圖像信息經(jīng)CCD相機(jī)(Bsaler ace2 130WG工業(yè)相機(jī))采集后，經(jīng)視覺(jué)分析軟件Halcon進(jìn)行批量處理，大大提高了檢測(cè)效率；另外，系統(tǒng)中還有PC機(jī)，負(fù)責(zé)處理圖像數(shù)據(jù)、下位機(jī)通信和機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制及狀態(tài)監(jiān)測(cè)。

2 機(jī)器人軌跡規(guī)劃

2.1 運(yùn)動(dòng)學(xué)解算

本節(jié)將介紹SCARA機(jī)器人正反向運(yùn)動(dòng)學(xué)結(jié)算過(guò)程。機(jī)器人的機(jī)構(gòu)特性可由DH參數(shù)來(lái)描述，通常DH參數(shù)分為改進(jìn)的DH參數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)的DH參數(shù)[9]，在此采用標(biāo)準(zhǔn)的DH參數(shù)進(jìn)行描述，如表1所示。

表1 SCARA器人的標(biāo)準(zhǔn)DH參數(shù)

由于SCARA機(jī)器人的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是單鏈?zhǔn)降?，若轉(zhuǎn)動(dòng)關(guān)節(jié)變量θ1、θ2、θ4和移動(dòng)關(guān)節(jié)變量d3已知，則正向運(yùn)動(dòng)學(xué)方程為

(1)

A為連桿變換矩陣;T為正向運(yùn)動(dòng)學(xué)方程。

(2)

2.2 軌跡規(guī)劃算法

所設(shè)計(jì)的基于工業(yè)機(jī)器人的鐵氧體表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)作業(yè)時(shí)，磁體經(jīng)歷“抓取(位置A)—檢測(cè)(位置B)—抓取(位置C)”的過(guò)程，這就要求對(duì)機(jī)器人進(jìn)行軌跡規(guī)劃。通常，機(jī)器人末端執(zhí)行器的位置與姿態(tài)均要規(guī)劃，而設(shè)的方案中磁體端面一直朝上，如此僅考慮位置的規(guī)劃即可，提高了計(jì)算效率。另外，機(jī)器人的軌跡規(guī)劃分為關(guān)節(jié)空間內(nèi)的軌跡規(guī)劃與笛卡爾空間內(nèi)的軌跡規(guī)劃兩種，這里選擇前者，即先根據(jù)若干示教的位置點(diǎn)反解出該點(diǎn)時(shí)的關(guān)節(jié)角信息，然后利用三次多項(xiàng)式進(jìn)行規(guī)劃[11]，使關(guān)節(jié)角運(yùn)動(dòng)光滑平坦。

3 圖像識(shí)別技術(shù)

鐵氧體磁材表面紋理特征復(fù)雜，本文采用基于圖像差分法分析磁材生產(chǎn)中的缺陷。首先，引入自適應(yīng)直方圖均衡化對(duì)圖像預(yù)處理；然后，對(duì)預(yù)處理后的圖像用Kirsch邊緣提取算子分割圖像；最后，對(duì)提取出來(lái)的缺陷進(jìn)行數(shù)字形態(tài)學(xué)處理，根據(jù)缺陷的幾何特征判別磁材表面有無(wú)缺陷。詳細(xì)步驟如下：

a.圖像預(yù)處理。將圖像劃分為若干部分，采用自適應(yīng)算子分別計(jì)算每個(gè)部分的直方圖并均衡化，同時(shí)對(duì)邊緣像素進(jìn)行插值處理。處理后的像素值為

(3)

M和N分別為掩碼的長(zhǎng)與寬;f(v)和minf(v)分別為像素函數(shù)值及其最小值;L為步長(zhǎng)。

b.Kirsch邊緣提取算法。采用8個(gè)Kirsch模板對(duì)輸入圖像進(jìn)行卷積，即分別在原像素周圍8個(gè)方向卷積，并取最大值作為圖像的邊緣輸出，其詳細(xì)過(guò)程可見(jiàn)文獻(xiàn)[12]。最大邊緣梯度幅值為

D(x,y)=max|5rk-3uk|,k=1,…,8

(4)

rk=ak+ak+1+ak+2；uk=ak+3+ak+4+ak+7；ak(k=1,…,7)為原像素周圍8個(gè)像素點(diǎn)的灰度值。

圖2為Kirsch算子和傳統(tǒng)的Canny算子對(duì)環(huán)形鐵氧體的4個(gè)外表面的計(jì)算結(jié)果。圖2a、圖2b、圖2c和圖2d為Canny算子提取邊緣的效果，Canny算子雖對(duì)微小灰階的變化較敏感，但提取出的邊界較為雜亂，增加了后續(xù)處理難度;圖2e、圖2f、圖2g和圖2h為Kirsch算子方法提取邊緣的效果，從圖2可以看出，Kirsch算子具有較好的檢測(cè)效果及抗噪能力，在灰度值突變的像素點(diǎn)保留有效值，自適應(yīng)性較好。

c.缺陷域特征處理。為分析缺陷大小，需將分割后的圖像經(jīng)形態(tài)學(xué)處理和幾何特征篩選，過(guò)濾除缺陷特征外的區(qū)域。本文先選用開(kāi)運(yùn)算濾除干擾因數(shù)，再選擇閉運(yùn)算實(shí)現(xiàn)圖像區(qū)域填充[13-15]。對(duì)缺陷的識(shí)別通過(guò)區(qū)域的面積、圓度、方形度等幾何特征計(jì)算，實(shí)現(xiàn)提取分析。設(shè)(x,y)為像素坐標(biāo)，P(x,y)為像素值，R為缺陷的像素集合，n為像素個(gè)數(shù)，則缺陷域面積可表達(dá)為

圖2 Kirsch算子和Canny算子邊緣提取效果對(duì)比

(5)

圓度的計(jì)算公式為

(6)

L為缺陷域的周長(zhǎng)，其數(shù)學(xué)公式為

(7)

Nx為x方向上像素個(gè)數(shù)總和；Ny為y方向上像素個(gè)數(shù)總和;Nsum為劃痕邊緣像素個(gè)數(shù)總和。

4 結(jié)果與分析

由于實(shí)驗(yàn)條件有限，本節(jié)通過(guò)仿真來(lái)展示機(jī)器人軌跡規(guī)劃的可行性，同時(shí)搭建簡(jiǎn)易的檢測(cè)平臺(tái)來(lái)驗(yàn)證本圖像處理技術(shù)的正確性。

4.1 軌跡規(guī)劃效果展示。

假設(shè)機(jī)器人基座為絕對(duì)坐標(biāo)系原點(diǎn)，磁材需從點(diǎn)A(0,0.343 m,0.09 m)運(yùn)動(dòng)到點(diǎn)B(0.358 m,0.005 m,0.3 m)，最后運(yùn)動(dòng)到點(diǎn)C(-0.022 m,-0.37 m,-0.111 m)，整個(gè)過(guò)程不連續(xù)，故分成2段軌跡分別進(jìn)行規(guī)劃，仿真時(shí)間為2 s，結(jié)果如圖3～圖5所示。圖3和圖4展示出SCARA機(jī)器人4個(gè)關(guān)節(jié)變量的變化光滑平坦，能保證環(huán)形鐵氧磁材順利達(dá)到工作點(diǎn)。圖5給出了環(huán)形鐵氧磁材在三維空間中的運(yùn)動(dòng)軌跡，驗(yàn)證了本文設(shè)計(jì)的基于SCARA工業(yè)機(jī)器人的永磁鐵氧體濕壓磁材表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的可行性。

圖3 從A到B的軌跡規(guī)劃結(jié)果

圖5 鐵氧磁體的三維運(yùn)動(dòng)軌跡

4.2 表面缺陷檢測(cè)試驗(yàn)

為了驗(yàn)證本文所提檢測(cè)方法的準(zhǔn)確率，分別對(duì)環(huán)形鐵氧體的4個(gè)外表面檢測(cè)，環(huán)形鐵氧體常見(jiàn)特征缺陷如圖6所示。圖6a為側(cè)面劃痕缺陷；圖6b為側(cè)面邊緣凹坑缺陷；圖6c為端面劃痕缺陷；圖6d為端面紋理缺陷。試驗(yàn)選用了450張缺陷樣本圖片進(jìn)行算法檢測(cè)分析，并與人工檢測(cè)結(jié)果對(duì)比。表2為隨機(jī)抽取的10個(gè)鐵氧磁體表面特征幾何數(shù)據(jù)，由表2發(fā)現(xiàn)該算法檢測(cè)結(jié)果與人工檢測(cè)結(jié)果十分吻合，匹配度為90%，這表明該算法檢測(cè)準(zhǔn)確性較高。

圖6 鐵氧磁體缺陷域特征檢測(cè)效果

表2 10組系統(tǒng)檢測(cè)與人工檢測(cè)結(jié)果對(duì)比分析

5 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)現(xiàn)有永磁鐵氧體濕壓磁材表面缺陷檢測(cè)方法存在的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于SCARA機(jī)器人的缺陷檢測(cè)系統(tǒng)并提供了相應(yīng)的檢測(cè)算法，進(jìn)行了仿真模擬和試驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明：

a.SCARA機(jī)器人能夠有效提供安全光滑的運(yùn)動(dòng)軌跡，保證鐵氧體磁材在檢測(cè)系統(tǒng)中的位置移動(dòng)。

b.與人工檢測(cè)結(jié)果相比，本文提出的圖像檢測(cè)算法精度高達(dá)90%，基本能夠滿足工業(yè)應(yīng)用需求。

c.本文設(shè)計(jì)的檢測(cè)系統(tǒng)能夠同時(shí)檢測(cè)出環(huán)形鐵氧體的4個(gè)面，效率高、操作簡(jiǎn)單。

未來(lái)將把本文設(shè)計(jì)的檢測(cè)系統(tǒng)做成實(shí)物樣機(jī)，同時(shí)改進(jìn)表面缺陷檢測(cè)方法，進(jìn)一步提高檢測(cè)的質(zhì)量。