楊俊峰 張凌韜 蔡宏偉 邵世剛

(1.中車齊齊哈爾車輛有限公司 黑龍江 齊齊哈爾 161002； 2.北京精勤諧創(chuàng)科技發(fā)展有限公司 北京 100102)

0 引言

車軸、軸承、滑閥、中間體、承載鞍以及彈簧等是鐵路貨車中的關(guān)鍵零部件，其中，中間體是120型貨車空氣控制閥的重要組成部件[1]，有6個腔室，起著主閥組成及緊急閥組成等相關(guān)部件的連接安裝作用，是120型貨車空氣控制閥與車體及制動系統(tǒng)管系的連接樞紐[2-3]。中間體的結(jié)構(gòu)尺寸和表面缺陷是決定貨車運行安全的重要指標?，F(xiàn)階段對中間體的尺寸檢測主要依賴于人工檢測，其弊端主要是勞動強度大，工作效率低，偶然誤差較大，容易受檢測人員的影響，因此不能及時發(fā)現(xiàn)中間體的缺陷，易產(chǎn)生故障隱患。隨著圖像、計算機技術(shù)的發(fā)展，采用機器視覺替代人工成為表面質(zhì)量檢測的主流，也是工業(yè)自動化發(fā)展的方向和趨勢[4]。

本文基于視覺識別、圖像分析、深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)和現(xiàn)代信息技術(shù)對鐵路貨車關(guān)鍵件中間體進行結(jié)構(gòu)尺寸的自動檢測，并利用工件上的標識進行智能識別、采集，將現(xiàn)場數(shù)據(jù)和信息便捷準確地轉(zhuǎn)化為數(shù)字化信息，予以存儲、處理、傳輸，快速形成電子履歷數(shù)據(jù)庫，建立具有深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析功能的鐵路貨車關(guān)鍵件結(jié)構(gòu)尺寸檢測系統(tǒng)。對提高貨車關(guān)鍵件檢修效率，降低勞動強度具有重要意義。

1 硬件環(huán)境

1.1 機械傳動模塊

視覺檢測系統(tǒng)的機械傳動模塊和工作流程如圖1、圖2所示，包括主控裝置、電機、定位裝置、傳送機構(gòu)、精密導(dǎo)向頂升裝置以及聯(lián)動機構(gòu)。

圖1 視覺檢測系統(tǒng)機械結(jié)構(gòu)

圖2 視覺檢測系統(tǒng)工作流程圖

視覺檢測系統(tǒng)的具體步驟如下：

(1) 工件放置及傳送。工件在上料區(qū)由操作工擺放至托盤上，傳送裝置上有定位銷，通過定位銷傳送裝置將工件輸送到視覺檢測工位，通過精密導(dǎo)向頂升裝置將工件送抵拍照位置。

(2) 圖像采集及處理。工件置位后，3組工業(yè)相機對中間體的3個檢測面進行拍照并加以識別定位，得到的圖像經(jīng)圖像采集卡傳送至工控機進行圖像處理，并利用視覺系統(tǒng)自動測量對比出尺寸數(shù)據(jù)是否滿足生產(chǎn)要求，將判別結(jié)果輸出主控系統(tǒng)。

(3) 工件分揀。完成檢測后，頂升裝置落下，工件回落至傳送裝置，繼續(xù)向前傳送至頂升橫移裝置，主控系統(tǒng)根據(jù)視覺檢測判別結(jié)果，將不合格品轉(zhuǎn)向送至不合格等待區(qū)，合格品則繼續(xù)向前送至合格品等待區(qū)。

1.2 視覺檢測模塊

中間體由球鐵鑄造而成，有4個垂直面，其中2個相鄰垂直面作為主閥和緊急閥安裝座，另外2個平面作為管子連接座，如圖3所示。針對以上特征，搭建的機器視覺模塊如圖4所示，主要包括工業(yè)相機及鏡頭、視覺專用光源、顯示器以及工控機等設(shè)備。在視覺檢測工位上下左右前后等各個方向安裝相機，白色面光源垂直照射于中間體檢測表面進行補光(見圖5)，通過專用相機實時采集產(chǎn)品圖像，使用標定板進行視覺標定及矯正，再通過科學(xué)算法對圖像進行變換及處理，定位目標圖像后進行幾何特征測量。

圖3 中間體實物圖

圖5 照明方案

2 視覺檢測算法

在機器視覺檢測系統(tǒng)中，相機在固定位置拍攝中間體圖像，綜合運用多種圖像處理技術(shù)將工件的尺寸信息從原始圖像中提取出來，軟件設(shè)計算法流程為相機標定→圖像采集及濾波→膨脹腐蝕處理→ROI提取→特征提取與測量。

2.1 相機標定

相機標定結(jié)果的精度直接影響檢測結(jié)果的準確性[5]，因此本文選擇精度為0.001 mm標定板(見圖6)進行視覺標定及矯正，得到視覺坐標到像素坐標的映射。

圖6 標定板

2.2 圖像采集及濾波

相機將被檢測的目標轉(zhuǎn)換成圖像信號，再根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號，如圖7(a)所示，此過程會引入一部分噪聲，首先要對圖像進行預(yù)處理[6-7]?？紤]到檢測的尺寸大多屬于圖像的邊緣部分，因此選擇保留邊緣更有效的雙邊濾波。雙邊濾波采用了2個高斯濾波的結(jié)合，同時考慮空間鄰近度和像素相似度的權(quán)值，從而達到保留邊緣，去除噪聲的效果[8-9]，濾波效果如圖7(b)所示。

圖7 濾波效果

2.3 腐蝕膨脹處理

采用自動閾值[10-11]對圖像進行二值化操作和連通域處理后，得到的邊界通常都很不光滑，背景區(qū)域散布著一些小的噪聲，物體區(qū)域則會具有一些噪聲孔，綜合利用腐蝕和膨脹2種基本的形態(tài)學(xué)運算，可以有效改善這種情況。

2.4 ROI提取

對于拍攝的整幅圖像，并不需要全部進行處理，只針對關(guān)鍵尺寸所在的區(qū)域進行計算即可[12]。因此需要根據(jù)目標的特征信息，如面積、數(shù)量、位置等進行圖像分割，提取ROI感興趣的區(qū)域如圖8所示，避免對整幅圖像的過度處理，提高系統(tǒng)響應(yīng)時間。

2.5 特征提取與測量

利用標定參數(shù)與處理后的圖像計算目標形狀和尺寸等信息，例如圖9是相機拍攝的中間體，其中彩色圓標出的部分是提取到的目標孔位置，可利用這些目標孔位置計算其直徑、擬合圓心、孔距以及孔圓心到毛坯中心線距離等，通過與技術(shù)指標對比判斷相應(yīng)檢測參數(shù)是否合格和具體偏差，實現(xiàn)自動檢測和識別功能。

圖8 ROI提取結(jié)果 圖9 中間體測量示意圖

3 試驗驗證

為驗證算法和系統(tǒng)對工件尺寸檢測的準確性，選取10個中間體分別進行了試驗，每個中間體檢測13個指標，其部分檢測指標如表1所示，檢測結(jié)果如表2所示，檢測速度為6件/小時。

表1 中間體檢測指標 /mm

表2 中間體尺寸檢測結(jié)果 /mm

4 總結(jié)

基于機器視覺技術(shù)的貨車關(guān)鍵件尺寸檢測系統(tǒng)，采用非接觸測量方式，利用自動化機構(gòu)及機器視覺模塊實現(xiàn)對鐵路貨車關(guān)鍵件表面孔徑、孔距、孔到中線距離等尺寸的檢測。檢測速度為6件/小時，具有測量精度高、檢測速率快和可靠性高等優(yōu)點。

該檢測系統(tǒng)目前已經(jīng)通過車輛制造廠的產(chǎn)線測試，后續(xù)將應(yīng)用到C70E型、X70型、P70型車輛中間體的檢測與選配產(chǎn)線，可以解決鐵路貨車中間體原樣板檢測方式勞動強度大、工作效率低、偶然誤差較大且沒有檢測數(shù)據(jù)的問題，可通過設(shè)置合格品檢測結(jié)果的數(shù)值范圍完全杜絕不合格品。同時形成中間體各指標檢測結(jié)果的數(shù)據(jù)庫，對中間體進行大數(shù)據(jù)分析，為中間體的全壽命周期質(zhì)量追溯奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。