圖像處理技術在槍彈外觀檢測上的應用

彭 旭，李 錦，李全俊

(中國兵器工業第五八研究所 彈藥中心，四川 綿陽 621000)

【機械制造與檢測技術】

圖像處理技術在槍彈外觀檢測上的應用

彭 旭，李 錦，李全俊

(中國兵器工業第五八研究所 彈藥中心，四川 綿陽 621000)

針對14.5/12.7mm口徑機槍彈外觀缺陷檢測過程中存在的勞動力密集、勞動強度大和漏檢、誤檢率高等問題，提出了采用智能識別系統對生產線進行全面的數字化、自動化改造的設計方案，重點解決在線檢測和自動化裝備之間的匹配融合性難點，創新使用槍彈外觀圖像檢測技術，為槍彈全線自動化生產奠定了基礎。

外觀檢測；圖像處理；槍彈

外觀檢測作為槍彈裝配生產最后的工序，需要通過對彈身360°旋轉檢測，挑選出彈身有劃傷、凹坑、油污、裂紋等缺陷的產品，才能保證槍彈的裝箱合格率。目前槍彈生產中外觀檢測大都采用人工目視檢測的方式，被檢子彈由傳輸絲杠帶動旋轉，憑肉眼檢查是否存在外觀缺陷，這種簡單重復的檢測方式勞動強度大，人眼極易疲勞，長時間工作容易出現錯檢、漏檢，造成極大的質量安全隱患。

作者采用圖像識別系統對槍彈外觀檢測進行數字化和自動化研究，突破機槍彈外觀檢測技術瓶頸，研制成功12.7/14.5 mm槍彈外觀圖像檢測系統。該系統采用線陣CCD相機、線陣光源、配合槍彈自動上料及旋轉機構，采集到的圖像清晰，分辨率高，通過計算機對圖像進行高速處理[1-2]，從而判斷出彈殼/彈頭表面疵病(劃傷、凹坑、毛刺和裂痕)。

1 槍彈外觀檢測系統

槍彈外觀圖像檢測系統采用兩部線陣相機，分別對彈頭、彈殼部分單獨成像，根據檢測標準得出各自檢測結果，以此得出槍彈外觀質量的綜合判定結果，并將綜合判定結果傳送到電氣控制系統進行分類統計。

1.1 系統組成

槍彈外觀圖像檢測系統由十工位轉臺、自動上(下)料裝置、子彈自對中旋轉裝置以及彈頭檢測線陣相機(2k)、彈殼檢測線陣相機(4k)、光源、光源控制器、鏡頭、圖像采集卡、編碼器、圖像處理軟件、工業電腦等組成[3,4]，其結構如圖1所示。

1彈殼檢測工位；2CCD相機(4k)；3自動上料接口；4十工位轉臺；5自動下料接口；6智能涂漆工位；7CCD相機(2k)；8彈頭檢測工位

圖1 槍彈外觀圖像檢測系統總圖

1.2 槍彈外觀檢測過程

槍彈完成裝藥轉配后通過平頂鏈條傳送至十工位轉臺，轉臺帶動槍彈進入檢測工位后，下壓氣缸將槍彈壓入對中定位模自動對中，在動力帶動下沿自身中軸線做旋轉運動，與子彈同步旋轉的編碼器控制相機采樣頻率，由線陣相機對彈頭和彈殼分別進行成像，工業電腦對采集到的圖像進行處理，得出彈殼和彈頭部分的檢測結果并判斷是否合格。

1.3 槍彈外觀檢測系統的指標

槍彈外觀圖像檢測系統作為光機電一體化的復雜系統，采用多工位分步檢測模式，分別對14.5/12.7 mm口徑機槍彈彈殼、彈頭進行外觀檢測，由控制系統做出綜合評價，以達到機器視覺代替人眼對子彈分選的效果。

本系統執行效率為60發/min，可對彈體表面的缺口、透孔、裂痕；寬度≥0.3 mm、長度≥4 mm的線痕；面積≥8 mm2的凹坑、污漬、劃傷等外觀缺陷做出有效判別。

2 圖像檢測系統

槍彈的外觀質量檢測系統如圖2所示。

1.光源；2.電動機；3.編碼器；4.線陣相機；5.圖像采集卡；6.計算機

2.1 成像原理

外觀檢測最關鍵的技術是圖像采集，目前用于視覺識別的相機有面陣相機和線陣相機2種，面陣相機能夠一次對一個平面成像，但是相對于槍彈這樣的椎體零件，平面成像會導致曲面上的缺陷被拉升或壓縮，造成誤判。同時，面陣相機要求光源均勻照射在被攝面，雜光對其干擾較大，這增大了設備的技術難度，而且要拍攝整個柱面至少需要使用3部面陣相機。由于面陣相機的普遍分辨率不高，硬件成本高，不適合椎體零件的表面缺陷檢測[5]。

線陣相機一次僅對椎體表面縱向上的一條線進行成像，要完成整個椎體面的掃描需要椎體轉過一個角度后，對下一條線進行成像，根據系統對檢測精度的需求，椎體旋轉360°可完成1 000～5 000條線采像(由編碼器控制采像起止點)。線陣相機分辨率較高，光源要求簡單，特別適合椎度小的椎體類和圓柱體類零件的外觀圖像采集。

本系統采用高分辨率線陣相機，選用高亮度光源，配合彈體旋轉機構，對彈殼及彈頭表面分別進行高速掃描，通過圖像采集卡用內存拷貝的方式將圖像上傳至計算機，完成彈體外表面的展開成像和圖像采集。圖3、圖4為彈頭、彈殼部分展開照片。

圖3 彈頭旋轉360°成像(圖中亮點為劃痕) 圖4 彈殼旋轉360°成像(圖中亮點為劃痕)

2.2 圖像處理

錐體表面成像后，需要運用圖像處理算法對圖像進行處理才能夠得到正確的檢測結果。首先進行圖像的預處理，包括濾波、圖像平滑、圖像對比度增強等[6-7]，主要是去除圖像中的噪聲點。其次采用自適應閾值分割算法對圖像中的缺陷進行分割。最后計算分割后的缺陷的面積或長度，根據人為設定的閾值判別是否合格。其流程如圖5所示。

圖5 外觀檢測圖像處理流程

2.3 外觀檢測

為了保證槍彈成品質量，要求零漏檢率和低誤判率，只允許極少量的合格產品被判定為不合格產品，但不允許不合格產品被判定為合格產品。

由于日均檢測量大，必須采用高速動態連續檢測(每秒1發)，在每個工位采用并行工作的結構。本系統以10個工位高精度轉臺為主體，所有檢測都是在轉臺轉動完成物流傳輸的基礎上進行的。

系統完全由計算機自動控制，啟動槍彈外觀檢測系統后，系統將自動對到達工位的彈頭(或彈殼)分別進行外觀成像，檢測頁面上會顯示此次檢測的彈頭和彈殼的處理結果，并給出總的處理結果(OK或NG)，控制系統根據總體處理結果對槍彈進行分類輸送，不合格品在下一工位剔除。

幾種外觀檢測及處理結果如圖6～圖8所示。

圖6 彈頭NG，彈殼NG，總體NG

圖7 彈頭OK，彈殼NG，總體NG

圖8 彈殼OK，彈頭OK，總體OK

3 關鍵技術

14.5/12.7 mm口徑機槍彈外觀圖像檢測系統作為光機電一體化的復雜系統，重點解決在線檢測和自動化裝備之間的匹配融合難點，突破連續高速自動上料、分揀、彈體高速平穩轉動結構設計、高速圖像采集與處理、多工位通訊等技術，采用多工位分步檢測模式，分別對彈殼、彈頭進行外觀檢測，由控制系統做出綜合評價，達到機器視覺代替人眼對子彈分選的效果。研制中，通過開展質量在線檢測系統各項關鍵技術及工藝流程研究，使其能和自動化、信息化、數字控制和質量監控相匹配，本文將在下面論述相關的研究。

3.1 自動分揀技術

機槍彈自動分揀是指所有外觀檢測項目完成后，設備能夠根據檢測結果將子彈按照外觀合格與否歸入不同的容器，達到檢測目的，便于生產部門根據檢測結果對生產過程進行改進。

設備針對具體分揀要求，本系統在轉臺上設計了抽板式分揀結構，通過計算機控制氣缸動作，與物流傳輸速度同步，其剔除不合格品完成時間只需0.4 s，使得圖像采集與處理有充足的運行時間，既滿足分揀要求，又節約空間。

3.2 彈體對中旋轉結構設計

線陣CCD相機的拍攝成像要求彈體能夠實現平穩地轉動，旋轉機構的精度直接決定彈體的成像精度。

彈頭及彈殼都是經過沖壓加工成形的錐體，外殼精度較差，不適合準確定位，彈體轉動時易發生抖動和轉速不均等現象，國內許多槍彈生產企業都在圖像檢測方面進行過大量研究開發，因為結構設計達不到要求，成像精度差，系統無法對圖像進行準確處理而失敗。因此采用合理的定位旋轉機構，保證彈體沿自身軸線平穩勻速轉動，是保證相機清晰成像的關鍵，其結構示意圖如圖9所示。

1下壓氣缸；2CCD相機；3對中復位模；4傳動鏈輪；5編碼器

當轉臺將子彈帶到檢測工位后，下壓氣缸動作，壓桿的球形凹面與彈尖接觸并將子彈壓入對中復位模，子彈在鏈輪帶動下勻速平穩地旋轉，下部與子彈同步旋轉的編碼器控制相機采樣時間，以滿足線陣相機拍攝精度的要求。

3.3 多工位通訊技術

由于系統采用彈殼/彈頭分步式圖像檢測，因此一枚槍彈各個工位的檢測結果也是分步到達。控制器開辟適當的中轉存儲區以便儲存分步檢測結果[8]，當檢測結果全部收到后，再通過判決算法來判定該彈的最終結果。

4 結論

由于機器視覺比人工視覺在檢測方面具有很大的優勢，目前國內采用圖像檢測系統進行外觀在線檢測的研究方興未艾，紛紛開發類似系統來達到技術升級、設備改造的目的，相關技術也日趨成熟。因此，用機器視覺代替人眼是工業產品在線質量檢測的發展趨勢。

該12.7/14.5 mm口徑機槍彈外觀圖像檢測系統是一個通用系統，只要對結構稍加改造，就可以應用于5.56/7.62 mm口徑運動彈、23/30 mm口徑航空彈等多個彈種的外觀檢測，有利于槍彈制造企業從人工密集型向技術集約型轉變，降低企業人力成本和能耗成本，大幅提升我國槍彈裝配自動化水平。

[1] 張亞軍，齊杏林.槍彈彈頭無接觸自動檢測系統設計[J].四川兵工學報,2012，33(5):6-10.

[2] 張亞軍，齊杏林，董成基.機器視覺下基于圖像灰度值形態學的槍彈鋼芯表面檢測[J].四川兵工學報，2012,33(6)：59-61.

[3] 劉金橋，吳金強.機器視覺系統發展及應用[J].機械工程與自動化，2010(1):215-216.

[4] 史進偉，郭朝勇，劉紅寧.基于機器視覺的槍彈外觀缺陷檢測系統研究[J].組合機床與自動化加工技術，2013(4)：59-64.

[5] 孫文緞，葉玉堂，劉彬，等.基于線陣相機采集平臺的槍彈表面質量檢測技術研究[J].兵工自動化，2013,32(1)：87-90.

[6] 李雪威，張新榮.保持邊緣的高斯平滑濾波算法研究[J].計算機應用與軟件，2010,27(1):83-84.

[7] Milan Sonka，Vaclav Hlavac，Roger Boyle.艾圖像處理、分析與機器視覺 [M].3版.海舟，蘇延超，譯.北京：清華大學出版社,2011.

[8] 謝蔚卿，趙凱，劉彬,等.彈殼外觀質量檢測中的數據流分析[J].兵工自動化，2013,32(8)：91-93.

(責任編輯 唐定國)

Application of Digital Image Processing Technology in Cartridge Appearance Detection

PENG Xu, LI Jin, LI Quan-jun

(Center of Ammunition, No.58 Research Institute of China Ordnance Industries, Mianyang 621000, China)

Aiming at problems such as packed labor, large labor intensity and high ratio of error detection in cartridge case surface detection of 14.5/12.7 mm caliber bullets, we used intelligent recognition system to complement numerical and automated production line. The focus was to solve the difficulties of syncretization between online detection and machine automation. The technology is an important innovation in bullet appearance detection, which lays a foundation for fully automation of bullet production.

appearance detection; image processing; bullet

2015-01-20

國家863計劃項目(2014AA041604)

彭旭(1975—),男,高級工程師,主要從事槍彈自動裝藥裝配技術研究。

10.11809/scbgxb2015.08.021

彭旭，李錦，李全俊.圖像處理技術在槍彈外觀檢測上的應用[J].四川兵工學報，2015(8):85-88.

format:PENG Xu, LI Jin, LI Quan-jun.Application of Digital Image Processing Technology in Cartridge Appearance Detection[J].Journal of Sichuan Ordnance,2015(8):85-88.

TP29；TJ2

A

1006-0707(2015)08-0085-04