肖蘇華，王志勇，張順鈞，羅文斌，曹應(yīng)斌

(1.廣東技術(shù)師范大學(xué) 機(jī)電學(xué)院,廣州 510632;2.湖南恒岳重鋼鋼結(jié)構(gòu)工程有限公司,衡陽 421300)

機(jī)器視覺(Machine vision)是一種新型技術(shù)，能夠替代操作工人對工件進(jìn)行精確測量[1]。機(jī)器視覺系統(tǒng)(Machine vision system)是指采集圖像后將圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，傳給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，使用圖像處理算法對這些數(shù)字化信號進(jìn)行處理，根據(jù)處理的結(jié)果來控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)[2]。機(jī)器視覺主要應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)、產(chǎn)品檢測、表面檢測、汽車零件及電子工業(yè)等領(lǐng)域[3]。

激光打標(biāo)技術(shù)(Laser marking technology)的主要目的是在物件的表面留有永久性標(biāo)記[4]。目前，激光打標(biāo)技術(shù)已成為一種精密加工方法，廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)[5]。由于激光打標(biāo)過程中，工件上油脂形成的蒸氣易冷凝在防護(hù)罩的激光過濾鏡上，阻礙激光的穿透從而使得激光打標(biāo)失效[6]，因此如何對激光打標(biāo)產(chǎn)品進(jìn)行缺陷檢測，從而改進(jìn)激光打標(biāo)產(chǎn)品的質(zhì)量至關(guān)重要?，F(xiàn)價(jià)段我國的激光加工技術(shù)發(fā)展飛速，在采用校企合作模式以推動激光加工技術(shù)發(fā)展的同時(shí)，也為企業(yè)培養(yǎng)了大批的激光先進(jìn)技術(shù)人才[7]。

目前,工件表面缺陷檢測的方法主要是對缺陷的灰度特征和圖像的信號特征進(jìn)行研究。通常，基于機(jī)器視覺的缺陷檢測開發(fā)都針對的是特定產(chǎn)品，一旦待檢產(chǎn)品發(fā)生更換，甚至不同規(guī)格產(chǎn)品發(fā)生更換的時(shí)候，就需要重新編程和調(diào)試步驟，因而提高了時(shí)間成本和財(cái)務(wù)成本。針對上述問題，基于OpenCV/C++軟件，筆者編寫并優(yōu)化了缺陷檢測算法，提供了缺陷區(qū)域面積像素值的自定義功能，提高了系統(tǒng)的適用范圍，革新了當(dāng)前檢測不同產(chǎn)品，甚至不同規(guī)格產(chǎn)品必須重新定制開發(fā)程序的方法，擴(kuò)大了系統(tǒng)的使用范圍，提高了檢測速度、檢測效率和檢測準(zhǔn)確性。

1 缺陷檢測智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)構(gòu)成和選型

以手機(jī)適配器激光打標(biāo)缺陷檢測為例進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)，加工精度高達(dá)0.001 mm。智能缺陷檢測系統(tǒng)由硬件和軟件兩大部分等組成。硬件部分由工業(yè)網(wǎng)口相機(jī)、工業(yè)鏡頭、相機(jī)支架、光源控制器和光源等組成；軟件部分主要采用OpenCV平臺研發(fā)了一套機(jī)器視覺系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用C++優(yōu)化算法，改進(jìn)了圖像預(yù)處理和識別的算法，結(jié)合了快速傅里葉變換、高斯濾波、亞像素邊緣閾值分割、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)運(yùn)算、頻域處理和最小二乘法等檢測算法。

工業(yè)相機(jī)采用德國Basler(巴斯勒)的互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體(CMOS)相機(jī)，其圖像采集的最大分辨率為2 000萬像素，精度可識別市面上主流手機(jī)適配器激光打標(biāo)缺陷。相機(jī)鏡頭選取定焦距海康威視鏡頭，焦距為28 mm，鏡頭高度應(yīng)適應(yīng)產(chǎn)品大小，以保證需要檢測的零件在光源和采集范圍內(nèi)。光源選擇了碗形光源產(chǎn)品，利用碗形光的垂直光線對激光打標(biāo)表面的反射光進(jìn)行處理，效果最佳。光源控制器的用途是給光源供電，并控制光源的亮度。缺陷檢測智能系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 缺陷檢測智能系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)示意

1.2 模板匹配算法設(shè)計(jì)

模板匹配是軟件的核心功能之一，對檢測結(jié)果起到至關(guān)重要的作用，根據(jù)模板在圖像上找出對應(yīng)位置，裁剪圖像的定位精確度將直接影響缺陷的檢測效果，模板越多,匹配精度和檢測效果越好，但是模板過多，運(yùn)行速度會變慢。模板匹配流程如圖2所示。

圖2 模板匹配流程圖

因?yàn)橄鄼C(jī)采集到的圖像存在角度偏差，OpenCV的模板匹配算子并不具有角度的功能，所以單純調(diào)用模板匹配不可行，采用多模板匹配可以有效解決這個問題，為了保證匹配速度，設(shè)定了3種模板，分別以負(fù)角度、零度、正角度進(jìn)行創(chuàng)建。

在進(jìn)行模板匹配前，需要創(chuàng)建3種模板，首先要設(shè)定if語句判斷是否有足夠的模板用于匹配，若沒有，則報(bào)錯提示“請確認(rèn)是否創(chuàng)建3種模板”。創(chuàng)建足夠的模板后進(jìn)行模板匹配操作，獲取用于匹配的圖像，判斷源圖像是來自于打開的圖像還是相機(jī)采集的圖像，確認(rèn)好圖像后，用3種模板分別進(jìn)行一次匹配，匹配的數(shù)值將記錄在特定的圖像中，該圖像每一個像素存放相應(yīng)的匹配值。匹配完成后，獲取最大匹配值和最小匹配值，復(fù)制源圖像，用于后期繪制矩形框顯示，根據(jù)OpenCV模板匹配算子的參數(shù)設(shè)定，匹配精度最高的可以是最大值和最小值，程序選用最小值為精度最高。

獲取3種模板匹配的最小值后，得出全部匹配值的最小值，獲取該值的坐標(biāo)位置，以該最小值的匹配模板為最符合模板圖，獲取最符合模板圖的寬度和高度，從源圖像中定位裁剪出待檢測的圖像，并繪制出矩形框顯示裁剪部位。當(dāng)窗口中沒有合適的零件時(shí)，匹配值都會相同，并且為精度最低的數(shù)值，此時(shí)程序出錯，要應(yīng)對這種情況，需要設(shè)定一個else判斷，提示“沒有合適模板”，最后顯示最符合模板圖和裁剪的圖像，以便于觀察并為后續(xù)的缺陷檢測提供圖像。

1.3 智能缺陷檢測軟件設(shè)計(jì)

軟件系統(tǒng)通過預(yù)留缺陷面積最小值參數(shù)、二值化最小值調(diào)整和灰度值補(bǔ)償參數(shù)，以滿足不同產(chǎn)品的檢測需求，通過預(yù)留像素差最小值設(shè)置,實(shí)現(xiàn)不同產(chǎn)品、不同精度、不同檢測速度的優(yōu)化設(shè)置功能，以滿足客戶的自定義檢測要求，該功能是軟件系統(tǒng)的核心。缺陷檢測軟件界面設(shè)計(jì)如圖3所示。

圖3 缺陷檢測軟件界面設(shè)計(jì)

選用求像素差的方法，獲取模板圖像和待檢測產(chǎn)品圖像存在差異的區(qū)域，按照系統(tǒng)預(yù)設(shè)的區(qū)域像素值進(jìn)行比對，超過該值即判定為不合格，并在圖像里繪制紅色圓形輪廓。軟件系統(tǒng)能適應(yīng)靜態(tài)檢測和動態(tài)高速檢測，即目標(biāo)物體的離線和在線實(shí)時(shí)缺陷檢測。缺陷檢測流程如圖4所示。

圖4 智能缺陷檢測流程圖

1.3.1 離線缺陷檢測

離線缺陷檢測是指計(jì)算機(jī)在不連接工業(yè)相機(jī)的情況下，應(yīng)用開發(fā)的軟件系統(tǒng)對存儲在本地磁盤的目標(biāo)物體圖像進(jìn)行缺陷檢測。離線缺陷檢測流程如圖5所示。

圖5 離線缺陷檢測流程圖

所研發(fā)的軟件在離線缺陷檢測時(shí)：① 在計(jì)算機(jī)本地磁盤存儲與待檢測產(chǎn)品一致的無缺陷標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品圖像和待檢測目標(biāo)產(chǎn)品圖像;② 點(diǎn)擊軟件界面的“打開圖片”按鈕，選定存儲在計(jì)算機(jī)本地磁盤的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品圖像;③ 點(diǎn)擊軟件界面的“繪制區(qū)域”按鈕，框選出需要檢測的區(qū)域用于創(chuàng)建模板，再點(diǎn)擊“創(chuàng)建模板”按鈕，框選出的區(qū)域在模板顯示區(qū)域出現(xiàn)，并且軟件提示模板創(chuàng)建完成，模板創(chuàng)建完成之后點(diǎn)擊“保存模板”按鈕，可以將創(chuàng)建完成的模板保存到本地磁盤，也可直接在內(nèi)存里運(yùn)行。通過對不同產(chǎn)品，甚至不同規(guī)格產(chǎn)品完成模板的創(chuàng)建及保存，可以保證客戶對不同產(chǎn)品的缺陷檢測要求。

完成模板創(chuàng)建之后，可以直接點(diǎn)擊“打開圖片”，選擇待檢測圖片，調(diào)節(jié)二值化閾值的最大值和最小值，獲取待檢測區(qū)域特點(diǎn)，最后點(diǎn)擊“缺陷檢測”按鈕，實(shí)現(xiàn)檢測結(jié)果的顯示,或者在創(chuàng)建完成模板之后，點(diǎn)擊“清空界面”按鈕，清空界面之后，點(diǎn)擊“打開圖片”按鈕，選擇本地磁盤的待檢測產(chǎn)品圖像，待檢測目標(biāo)產(chǎn)品圖像會出現(xiàn)在采集圖像顯示區(qū)域中，然后點(diǎn)擊“讀取模板”按鈕，選擇與待檢測目標(biāo)產(chǎn)品一致的模板，其會出現(xiàn)在顯示區(qū)域。通過調(diào)節(jié)二值化閾值的最大值和最小值來獲取待檢測區(qū)域。點(diǎn)擊“缺陷檢測”按鈕，其判斷結(jié)果會顯示在結(jié)果顯示區(qū)域中，若待檢測產(chǎn)品檢測區(qū)域無缺陷,則顯示綠色“OK”字符，若該區(qū)域有缺陷,則顯示紅色“NG”字符。

為了滿足產(chǎn)品的個性化定制需求，系統(tǒng)設(shè)計(jì)了缺陷像素面積的自定義功能設(shè)置。通過點(diǎn)擊“系統(tǒng)設(shè)置”中的“缺陷面積最小值設(shè)置”按鈕，自定義產(chǎn)品缺陷檢測面積的最小值，如果待檢測產(chǎn)品的檢測值超過該值，即判斷為缺陷。由用戶更換產(chǎn)品時(shí)根據(jù)實(shí)際要求填入，默認(rèn)值為10，以滿足客戶對不同產(chǎn)品、不同精度的檢測要求。

1.3.2 實(shí)時(shí)檢測

在工業(yè)檢測行業(yè)中，往往需要具有在線實(shí)時(shí)檢測功能。實(shí)時(shí)檢測一般在自動化生產(chǎn)線中，工件經(jīng)過傳送帶傳輸?shù)綑z測位置后，觸發(fā)相機(jī)(外部觸發(fā)或者內(nèi)部觸發(fā))進(jìn)行采集圖像和缺陷檢測，并將檢測結(jié)果傳送給相應(yīng)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)，如機(jī)器人、線性模組等，以執(zhí)行良品或不良品的分揀、統(tǒng)計(jì)等流程。實(shí)時(shí)檢測流程如圖6所示。

圖6 產(chǎn)品實(shí)時(shí)檢測流程圖

2 檢測結(jié)果

將智能缺陷系統(tǒng)運(yùn)用于3C產(chǎn)品激光打標(biāo)的缺陷檢測中，系統(tǒng)兼容主流工業(yè)相機(jī)進(jìn)行缺陷檢測，可根據(jù)客戶實(shí)際精度要求進(jìn)行像素差最小值設(shè)置和缺陷面積最小值設(shè)置，其極限識別精度達(dá)到亞像素級別(0.01像素)。經(jīng)過測試，以不同手機(jī)適配器產(chǎn)品為例進(jìn)行缺陷檢測，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)對不同產(chǎn)品或者不同規(guī)格產(chǎn)品缺陷檢測的共用性。

(1) 對HUAWEI激光打標(biāo)產(chǎn)品進(jìn)行缺陷檢測，檢測結(jié)果如圖7所示。

圖7 缺陷檢測結(jié)果(HUAWEI激光打標(biāo)產(chǎn)品)

(2) 對VIVO手機(jī)適配器激光打標(biāo)產(chǎn)品進(jìn)行缺陷檢測時(shí)，創(chuàng)建了一種模板：白色背景下黑色打標(biāo)字符。系統(tǒng)讀取模板對產(chǎn)品進(jìn)行缺陷檢測，讀取白色背景下黑色打標(biāo)字符模板對產(chǎn)品的缺陷檢測結(jié)果如圖8所示。

圖8 缺陷檢測結(jié)果(VIVO手機(jī)適配器激光打標(biāo)產(chǎn)品)

3 結(jié)語

開發(fā)了一種創(chuàng)新性的、可重構(gòu)的、開放性的，且具備通用視覺檢測功能的智能缺陷檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過預(yù)留缺陷面積最小值參數(shù)、二值化、最小值調(diào)整、灰度值補(bǔ)償參數(shù)來滿足不同產(chǎn)品的檢測需求；通過預(yù)留像素差最小值設(shè)置，實(shí)現(xiàn)了不同產(chǎn)品、不同精度、不同檢測速度的優(yōu)化設(shè)置功能。經(jīng)過測試，系統(tǒng)可以對不同規(guī)格、不同型號手機(jī)適配器激光打標(biāo)產(chǎn)品進(jìn)行缺陷檢測，且具有速度快、精度高、穩(wěn)定性強(qiáng)等特點(diǎn)，具有良好的應(yīng)用價(jià)值，對于提高激光打標(biāo)缺陷的檢測水平具有較好的促進(jìn)作用。