基于工業(yè)生產(chǎn)設備表面缺陷檢測的實驗設計

崔光茫， 趙巨峰， 辛 青

(1.杭州電子科技大學 電子信息學院， 杭州 310018；2. 浙江大學 現(xiàn)代光學儀器國家重點實驗室， 杭州 310027)

基于工業(yè)生產(chǎn)設備表面缺陷檢測的實驗設計

崔光茫1,2， 趙巨峰1， 辛 青1

(1.杭州電子科技大學 電子信息學院， 杭州 310018；2. 浙江大學 現(xiàn)代光學儀器國家重點實驗室， 杭州 310027)

構建了工業(yè)自動化生產(chǎn)設備表面缺陷檢測框架，包括機械結構、照明設備、成像設備及處理算法、控制卡及軟件集成模塊，分析了框架各模塊的作用和相互聯(lián)系，面向生產(chǎn)線檢測任務，建立系統(tǒng)化思維框架。以電路板表面缺陷檢測應用為實例，開展了具體的缺陷檢測實驗，針對咖啡色電路板線路缺陷檢測問題，利用局部閾值增強的二值化圖像算法完成了缺陷區(qū)域檢測，并實現(xiàn)了軟件并行加速優(yōu)化。實踐結果表明，工程實踐教學模式能夠激發(fā)學生的學習興趣，加深理論知識理解，提高動手實踐能力，取得了良好的教學效果。

缺陷檢測; 自動化設備; 教學效果; 實驗教學

0 引 言

在傳統(tǒng)的工業(yè)生產(chǎn)線中，往往利用人工的方法檢測產(chǎn)品表面的缺陷，不僅速度慢、效率低，而且容易出現(xiàn)誤檢漏檢，導致檢測結果不準確，降低了生產(chǎn)效率，增加了生產(chǎn)成本。近年來，機器視覺技術得到了很大的發(fā)展[1-3]，該技術能夠模擬人類視覺功能，綜合利用光電檢測、圖像處理、自動化控制等相關技術，實現(xiàn)了自動化的工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷檢測，具有速度快、精度高、自動化、可定制等優(yōu)點，廣泛促進了工業(yè)產(chǎn)品企業(yè)自動化智能制造的發(fā)展[4-7]。

工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷檢測技術是高校工科類專業(yè)多學科交叉應用領域，涵蓋了包括機械設計、光學、軟件工程、圖像處理等多門課程的重要授課內(nèi)容[8-12]，而這些課程往往也是信息大類專業(yè)的本科生和研究生的專業(yè)核心課程。從實際教學工作中來看，由于課程內(nèi)容較為抽象，單純的理論教學難以讓學生系統(tǒng)化理解相關的理論知識，容易造成理論與實踐脫節(jié)[13-16]。這就需要開展相關的工程實踐教學模式探索。本文開展了基于工業(yè)自動化生產(chǎn)設備的表面缺陷檢測實驗設計，探索了信息大類專業(yè)學生工程實踐教學的新思路。通過生產(chǎn)線產(chǎn)品表面缺陷檢測系統(tǒng)化框架的搭建，加強了學生對光機電算一體化綜合學科知識的理解，提升了對交叉學科知識的運用能力；通過基于實際生產(chǎn)設備的實驗設計，幫助學生將理論知識應用于實際問題的解決，促進了理論與實踐的有機結合，激發(fā)了學生們的學習興趣，鍛煉了其工程問題的解決能力，取得了很好的教學效果。

1 工業(yè)自動化生產(chǎn)設備表面缺陷檢測框架

工業(yè)自動化生產(chǎn)設備表面缺陷檢測技術框架主要包括了機械結構模塊、照明設備模塊、成像設備及處理算法模塊、控制卡及軟件集成模塊和工業(yè)計算機，各模塊有機配合，實現(xiàn)了自動化的產(chǎn)品表面缺陷檢測功能。整體的檢測技術框架如圖1所示，其中涵蓋了光機電算等多學科的技術應用。通過檢測框架各模塊的學習，加深了學生們對課堂相關理論知識的理解，幫助他們建立了系統(tǒng)化的思維模式，并在此基礎上根據(jù)實際生產(chǎn)線要求開展相關實驗設計和工程實踐。

圖1 工業(yè)自動化生產(chǎn)設備表面缺陷檢測框架

1.1 機械結構

工業(yè)生產(chǎn)通用型機械構架設計為視覺檢測自動化設備提供了穩(wěn)定可靠的工作平臺，能夠滿足不同的工業(yè)生產(chǎn)檢測需求；機械支撐結構提供了整體固定的結構框架，為照明設備和成像設備提供了固定支架；機械傳送結構通過電動機、傳送帶、吸附盤等設備的配合，實現(xiàn)了檢測產(chǎn)品的自動化傳送；機械可變結構夠根據(jù)具體的應用場景來選用合適的尺寸型號構件，滿足不同的需求。學生可以根據(jù)實驗設計目標來選用相應的機械構件，完成相關實驗。

1.2 照明設備

照明設備為檢測框架的重要環(huán)節(jié)，設備選擇往往需要結合檢測物品的形狀、檢測指標及照明材料反光特征和顏色，搭建適合于后期視覺檢測算法的照明環(huán)境，突顯出所需要檢測缺陷的特征。照明裝置設計主要考慮照明方式(反射或透射)、照明角度、照明光強、照明形狀、照明色溫等因素對視覺檢測結果的影響。為了獲取高質量的檢測圖像，學生需要根據(jù)實際應用場景設計安裝簡單、便于調節(jié)、照明效果好的照明系統(tǒng)，使得采集到的圖像滿足視覺檢測的任務要求。

1.3 成像設備及處理算法

利用成像設備對生產(chǎn)線產(chǎn)品進行成像，為后續(xù)算法提供高分辨率的圖像。成像設備需要根據(jù)實際生產(chǎn)要求進行確定，包括相機型號、鏡頭指標、成像方式等。實踐中，學生們設計和選擇了光學成像相機和鏡頭，同時配置和組裝合適的信號處理硬件系統(tǒng)，包括工業(yè)電腦與相關開發(fā)平臺，以接收與處理成像系統(tǒng)獲取的視覺圖像信號。

缺陷檢測算法是整個框架和實驗設計的核心，決定了產(chǎn)品缺陷檢測的精度和效率。算法能夠提取圖像中的有效視覺特征，為進一步檢測辨識做鋪墊。根據(jù)提取結果與生產(chǎn)線需要判別的要求，設計與優(yōu)化檢測辨識準則，多角度衡量檢測辨識算法的性能，包括計算速度、檢測辨識水平、后續(xù)反饋操作機構的方便性等，快速實現(xiàn)視覺檢測辨識功能。為了提高檢測效率，學生們需要通過圖像局部特征來增強顯著區(qū)域信息，保證算法能夠更準確的進行判斷和檢測結果的輸出。

1.4 控制卡及軟件集成

通過控制卡的IO端口發(fā)送指令，能夠使得各硬件設備按照用戶軟件的操作來進行執(zhí)行相應的命令，完成既定的目標功能；同時，各模塊的工作狀態(tài)也可以通過控制卡IO口返回給中央軟件，保證檢測過程的順利進行。軟件集成界面把檢測功能整合，形成可視化的界面，學生們通過對軟件程序的學習，能夠了解各框架模塊相互配合的內(nèi)在邏輯，明確檢測流程的參數(shù)設置，也可以在各模塊提供的原始代碼的基礎上進行算法的改進和加速處理。

2 電路板表面缺陷檢測實例

為了能夠檢驗實驗教學思路的效果，在杭州電子科技大學電子信息學院的本科生和研究生中進行了教學實踐，建立了信息類專業(yè)綜合型實踐平臺。以某企業(yè)的電路板表面缺陷檢測為典型代表進行介紹。

電路板生產(chǎn)過程中，由于工藝的限制和生產(chǎn)線的設備誤差，在線路和焊盤上會出現(xiàn)各種表面缺陷，影響產(chǎn)品的功能，常見的電路板缺陷包括表面劃傷、電路斷線、電路異物、焊盤缺口等。廠家提供了電路板表面缺陷自動化檢測設備，如圖2所示，在此設備上設計實驗，對電路板上存在的缺陷進行自動化的視覺檢測。

圖2 電路板表面缺陷自動化檢測設備

實驗過程中，學生根據(jù)檢測要求選取了線陣白光光源為電路板進行照明，相機則選用了高速線陣工業(yè)相機，線陣像素為7 000像素。圖像采集過程中，通過電動機和傳送帶配合使得檢測電路板勻速通過線陣相機，調節(jié)好光源進行反射式照明，采集獲取高像素的電路板表面圖像。

由于電路板通常為綠油板或咖啡板，板子底層顏色和電路線路顏色比較接近，采集到的電路板圖像線路層和底層對比度較低，給缺陷檢測算法設計帶來了難度。以咖啡色線路異物缺陷為例，實驗平臺相機采集到的咖啡色電路板如圖3(a)所示，缺陷區(qū)域如紅色方框內(nèi)，其放大圖為右下角小圖所示。可以看到線路中被異物所干擾，造成產(chǎn)品次品，同時缺陷區(qū)域和線路區(qū)域對比度相差不大，給區(qū)域缺陷檢測和提取帶來了困難。針對檢測缺陷特征，學生們設計了局部閾值增強的二值化圖像算法，避免了全局硬閾值二值化帶來的線路毛刺和漏檢問題。通過局部的閾值設定來有效獲取低對比度線路圖的二值化圖像，較為精確地區(qū)分了缺陷區(qū)域和線路區(qū)域，有效提取和定位了缺陷位置，檢測結果如圖3(b)所示。通過二值化檢測圖像與理論模板圖像的對比，能夠有效區(qū)分正常線路和缺陷區(qū)域，實現(xiàn)了自動化的視覺缺陷檢測功能。同時，學生們對整個檢測過程進行了加速優(yōu)化，對相機采集電路板進程和缺陷檢測算法進程進行了同步化處理，檢測算法運行的同時，在中央電腦CPU中另外開辟一個進程，同步處理發(fā)送指令， 讓電動機控制傳送帶吸附并進行下一張電路板檢測圖像的拍攝獲取過程，放入內(nèi)存等待處理。并行優(yōu)化加速了產(chǎn)品檢測速度，從原來的每小時完成檢測400張電路板提升至每小時完成檢測800張電路板，提高了生產(chǎn)效率。

(a)(b)

圖3 電路板采集圖像及算法檢測結果

通過整個電路板缺陷檢測實驗，學生能夠真正了解實際生產(chǎn)線的各環(huán)節(jié)，加深了課堂相關知識的理解和運用，大大激發(fā)了自主研討的積極性和學習興趣，逐漸學會了主動發(fā)現(xiàn)問題并積極尋求解決問題的方法。實驗中，同學們組隊配合，明確分工，統(tǒng)一協(xié)作，增強了團隊協(xié)作能力，也使得他們能夠更加自主的安排實驗實踐進度，教學效果得到了學生們的好評。

3 結 語

工業(yè)生產(chǎn)線產(chǎn)品表面缺陷檢測技術涵蓋了機械設計、光學、軟件工程、圖像處理等信息大類專業(yè)中多門課程內(nèi)容。為了能夠強化學生對課堂知識的理解，加強學生的工程實踐能力和交叉學科知識運用能力，本文提出了基于工業(yè)自動化生產(chǎn)設備的表面缺陷檢測實驗設計的工程實踐教學新思路，開展了相關實驗探索。構建了工業(yè)自動化生產(chǎn)設備表面缺陷檢測框架，分析了框架中各模塊的核心技術，引導學生配置和選取相應硬件，設計相應檢測算法，完成產(chǎn)品表面缺陷檢測的目標。以電路板表面缺陷檢測為例，在實際生產(chǎn)線設備的基礎上開展檢測實驗，設計檢測算法，實現(xiàn)了缺陷目標區(qū)域的檢測。實踐過程向學生系統(tǒng)化展示了實際生產(chǎn)線的機器視覺檢測流程，有效彌補了理論教學的不足，加深了學生的知識理解，提高了動手實踐能力，激發(fā)了學習興趣，促進了學生自主學習和團隊協(xié)作，有效提升了教學質量，為高校多層次人才協(xié)同培養(yǎng)中相關課程實踐設計提供了借鑒。

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·名人名言·

科學的真理不應該在古代圣人的蒙著灰塵的書上去找,而應該在實驗中和以實驗為基礎的理論中去找。

——伽利略

Experiment Design for Surface Defect Inspection Base on Industry Production Equipment

CUIGuangmang1, 2,ZHAOJufeng1,XINQing1

(1. School of Electronics and Information, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China;2. State Key Lab of Modern Optical Instrumentation, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China)

A framework of surface defect detection by using industrial automation production equipment is constructed. It includes mechanical structure, lighting equipment, imaging equipment and processing algorithm, and control card and software integration module. The function and the relationship of these modules are analyzed for testing production line. The construction process helps students to establish a systematic framework of consideration. The circuit board surface defect detection is taken as an example, a series of specific defect detection experiments are carried out. Aiming at the problem of brown PCB line defect detection, the image is binarized based on local threshold, the defect area detection is completed, furthermore, the software parallel speed optimization is achieved. Practice results show that the engineering practice teaching mode proposed can stimulate students' interest of learning, deepen the understanding of theoretical knowledge, and improve the ability of hands-on practice. The teaching effect is satisfactory.

defect inspection; automation equipment; teaching effect; experiment teaching

2016-08-11

國家自然科學基金項目(61405052)；全國高校光電專業(yè)第三批教育教學熱點難點教研項目(2015025)

崔光茫(1989-)，男，河南南陽人，講師，現(xiàn)主要從事光學成像、視覺圖像處理的研究。

Tel.： 13656718849； E-mail：cuigm@hdu.edu.cn

TP 271; TN 911

A

1006-7167(2017)04-0164-03