寇闖
摘 要:端子的應用領域十分廣泛,對端子質量的檢測也很重要。機器視覺是人工智能快速發展的一個分支,它是利用機器代替人眼做檢測和判斷。本文利用端子質量的檢測與機器識別結合在一起,通過計算機視覺系統,攝取目標換成圖像信號,傳輸給圖像處理系統,得到被攝目標的形態信息,利用機器視覺軟件HALCON中相關算子測量端子圖像中幾何量,進而對測量結果進行分析比較,通過軟硬件合理搭配,對端子質量進行高精度檢測。
關鍵詞:端子 機器視覺 HALCON 質量檢測
1 引言
端子逐漸廣泛應用到各個領域,在傳遞電信號和導電方面起到了連接作用,從而減少了工作量和生產成本的消耗,給生產和使用帶來了諸多便利,避免了許多的麻煩。從而達到簡化產品結構、節約制造成本的目的。端子通過壓線等工藝實現與導線的鏈接,如果端子質量不達標,將會帶來很多麻煩,常用的端子檢測專業設備有:工具顯微鏡和光學影像儀。
端子的壓制已經實現了大規模、大批量的高速自動化生產,采用常規手段很難發現生產過程中產生的小畸變的端子或者不合格的端子。然而,近年來隨著機器視覺技術和數字圖像處理技術的迅速發展,利用機器視覺實現產品無接觸的技術已將逐漸變得切實可行,機器視覺技術的應用不僅大大提高了產品的檢測精度和速度,而且可以有效避免偏差和誤差。
HALCON是全球視覺當中的佼佼者,它有一個全面的視覺處理庫,包括了所有標準和高級圖像處理方法,覆蓋了從不同的硬件采集圖像到高級的模式匹配算法,提供了機器視覺應用程序中通常所需的一些工具,如文件處理、數據分析、算法操作或分類等。
2 檢測系統
系統由工業相機、鏡頭、光源、檢測臺、工控機、顯示器等設備組成。
相機采用德國AVT Guppy PRO系列公業數字攝像機,攝像機在可見光譜的響應十分靈敏,可瞬間獲取高分辨率的端子圖像,配套的多通道圖像采集卡將圖像實時傳輸到主機并通過界面顯示。此外,設備應用的光纖傳感器由反射型光纖探頭和光纖放大器組成,輸出信號PNP型,響應時間小于200us,非常適合應用在高速的檢測系統中。
鏡頭的用處是產生銳利的圖像,將圖像的細節放大并顯示。鏡頭選擇日本Computor公司的M3Z1228-MP變焦鏡頭,其最大成像尺寸為8.8*6.6mm。鏡頭將目標對象的光匯聚一點后在相機的光敏陣面上成像,它是影響光源是影響圖像清晰度、對比度的關鍵因素之一,通過影響圖像質量同時對系統處理的難度、速度、準確度帶來較大影響,為了保證得到高質量的圖像,根據不同的實際要求,應該選擇相配合的光源,和相應的照明方案,把感興趣區域突出出來,增大感性趣區域與其他區域的對比度,減小噪聲的干擾。本系統最終采用環形LED光源照明方案,然后根據實際需要調節光源的亮度和位置,以獲取高質量的圖像。
檢測時將端子套入在檢測臺的中央,工業相機、鏡頭、光源和工控臺組成了影響采集系統,影響采集完成后,數據存入工控機內存,由工控機完成一些列計算,最后將結果輸出并顯示。
3 軟件設計
HALCON是德國公司開發的一套完善的標準機器視覺算法包,其中包含了幾何、數學轉換、形態學計算分析、校正、分類識別、形狀搜尋等基本幾何以及影像計算功能。其交互式的程序設計界面Hdevelop中的程序代碼可以直接輸出C++、VB等程序代碼,并套入開發者的程序中,大大縮短了機器視覺檢測系統的軟件開發信息,并降低了成品成本。
獲取圖像
在HALCON中調用open_framegrabber算子,訪問圖像采集設備,調用算子grab_image進行圖像采集,并將采集的包裝瓶圖像存入HALCON圖庫中。采集后的圖像要經過一定的預處理,包括灰度值調整、濾波、填充縫隙、圖像分割、去邊緣毛刺等,其目的是使區域特征更加明顯,便于后續的批號數碼判斷操作。由于光學成像系統獲取的原始圖像可能受到各種條件的限制和許多干擾,因此不能直接用于視覺分析,必須對原始圖像進行噪聲過濾等預處理,再進行視覺信息處理,其主要目的是平滑圖像.減少噪聲影響。最簡單的線性濾波器是局部均值運算,均值濾波器去除了高頻成分和圖像中的銳化細節,但會使邊緣變得模糊。中值濾波是一種非線性濾波技術,它用像素點鄰域灰度值的中值來代替該像素點灰度值。該技術既能去除脈沖噪聲、椒鹽噪聲,又能保留圖像邊緣細節。在一定條件下,中值濾波可以克服均值濾波等線性濾波器所帶來的圖像細節模糊,但是不宜用于細節多,特別是線、尖頂等細節多的圖像。在HALCON中,我們調用meanimage算子,對所讀取的圖像進行中值濾波。圖像分割是將感興趣的圖像從原始圖像中提取出來,在HALCON中我們選擇采用適當的灰度閾值分割方法,使用threshold算子,選擇適當的算子,對圖像進行分割。得到threold后的處理結果。前面我們通過一系列算法得到結果后,后面我們要以此創建模版,調用nspect_sharp_model再調用create_scaled_shape_model 命令,create_scaled shape model (Modellmages, 'auto', - 039,0.79, 'autd',0.9,1.1, 'auto', 'auto', 'use', polarity, 'auto', 'auto, ModelID),我們得到了一個模版,保存模版write_shape model, 再clear_ shape_models去除內存中的模版。接下來的工作就是處理工業攝像機采集得到的組圖,并用相同方法進行圖像處理,且調用模版進行比較。我們可以通過模版匹配助手matching assistant來完成。在model creation選項卡,調入我們剛才得到的模版,模版匹配參數默認,model us選項卡,調入采集到的組圖,并設置參數,然后就可以進行模版匹配了。在匹配結果滿足條件的基礎上,適當優化匹配參數,如形狀金字塔級別的數量,允許旋轉的角度和步進,在創建模板中,我們還可以設置最小對比度等來優化模版,從而達到縮小匹配時間,優化匹配結果的目的。
4 結束語
基于機器視覺的端子質量檢測、具有檢測精度高、速度可調、可靠性好、操作方便、抗干擾等優點。相對于傳統檢測方法,檢測效率高、靈活性高、速度快。通過上述研究和大量的實驗檢測,提出了一個端子質量檢測的系統,此系統也可以用于其他產品的檢測。