鋁合金表面耐磨性檢測系統設計與實現

利啟東，王　晗，曾耀斌，黃冠成

（1.廣東工業大學機電工程學院，廣東 廣州5100062；2.佛山市質量計量監督檢測中心，廣東 佛山528225；3.佛山締樂視覺科技有限公司，廣東 佛山528225）

0　引言

鋁合金作為鋁加工材的主要品種之一以其獨特的裝飾性、優良的隔音、保溫及可回收性、一次擠壓成型及較高的機械物理性能、良好的導熱性能及較高的比強度等優點，被愈來愈廣泛地用于交通運輸、電子、機械、輕工、石油、化工、航空、航天等領域[1]。

鋁合金型材的表面耐磨性是保證型材質量的重要手段，能反映出鋁型材的抗磨能力，是評定鋁型材質量的重要指標之一，對各種測試方法進行深入研究是保證鋁型材質量的重要意義所在。目前測試鋁型材涂層耐磨性可以有多種方法，如落砂試驗法、噴砂試驗儀法、輪磨試驗儀法等等[2]。我國對于鋁型材的耐磨性檢測主要采用落砂試驗法，檢測的標準為觀察樣品表面出現的黑點直徑是否大于2 mm，同時檢測當時的樣品電阻是否小于5 000 Ω作為輔助驗證[3]。目前主要依靠人手工完成落砂試驗，然而落砂試驗過程尤其漫長，人需要不停加砂的同時觀察鋁型材表面黑點直徑的變化，容易出現疲勞導致的數據不準確和人力的耗費，這些都足以表明單純依靠人力難以滿足需求。進行自動化改造有利于降低人力成本，同時能夠提高效率。

本文研發了一套全自動鋁合金表面耐磨性檢測系統，利用計算機視覺技術代替人眼進行黑點直徑的檢測，采用（計算機和可編程邏輯控制器）PC-PLC的控制模式[4]，循環進行落砂試驗，不需要人為干預，解放了勞動力和解決人為誤判導致的數據不準確問題。

1　系統總體設計

鋁合金表面耐磨性檢測系統結構如圖1所示。根據圖2可知，主要分為4大系統，運動系統、控制系統、視覺系統和軟件系統。運動系統包含了回收砂模塊，上料模塊和落砂模塊，主要采用的是電機和氣缸作為其運動機構；控制系統采用的是PC+PLC的組合，PC為主，PLC為輔的模式，PC負責信息的處理，并發送控制指令，PLC負責接收指令進行執行部件的控制，同時采集各傳感器的信息傳回PC；視覺系統主要利用工業攝像機進行圖像采集，利用光源模塊進行光的補償，減少圖像干擾，采集到的圖像傳回PC機，受限于當前計算機視覺技術，本視覺系統檢測需機器處于停止狀態進行測量，由于圖像檢測的黑點直徑為2 mm，其檢測范圍為60 mm×60 mm，圖像檢測精度在0.05 mm，因此采用300萬像素的工業攝像頭；軟件系統主要是對工藝的控制（即每次進行視覺檢測的間隔時間），數據庫模塊能夠記錄所有進行落砂試驗的樣品數據并提供打印功能。

圖1　試驗平臺

圖2　鋁合金表面耐磨性檢測系統總體設計

2　控制策略設計

本系統的整體控制策略主要分為3部分的控制：回收砂部分、上料部分和落砂部分，如圖3所示。

（1）回收砂部分，由運輸機構，執行機構1，落砂開關1組成，主要負責把在落砂試驗過程中試驗完畢的砂子回收到盛料槽中。其控制模式是PC發送指令，PLC控制執行部件的模式。開始初始化后，所有執行部件回到原點位置，當接受到卸沙指令，運輸機構啟動，上升到預定位置后執行機構1通過氣缸伸出，落砂開關1打開，開始進行卸沙；當接受到卸沙完成指令后，落砂開關1關閉，執行機構1返回，運輸機構下降回到原點，循環操作。

（2）樣品上料部分，由樣品夾、導軌電機模塊、上料機構和下料機構組成，主要負責對樣品進行上料和下料。其控制模式是PC發送指令，PLC控制執行部件的模式。開始初始化指令，所有執行部件回到原點位置；當接受到上料準備指令，下料機構通過氣缸開始下料，下料完畢，導軌電機啟動，運動到0工作狀態后，上料機構回收；當接受上料指令，上料機構通過氣缸伸出，將樣本送到樣本架上，樣本到位后，導軌電機啟動，運動到工作1狀態；等待運動到工位2狀態指令，直到運動到工位5狀態后，等待回零指令，電機回到工位0狀態，循環工作。

（3）落砂檢測部分，由工業相機、電阻測量模塊、落砂開關2、落砂開關3、稱重模塊組成，主要負責對鋁型材進行落砂控制和監控其狀態。其控制模式是PC接受圖像處理圖像后發送指令，PLC控制執行部件的模式。開始初始化指令，所有執行部件回到原點位置。當接受到落沙指令時，落沙開關2開啟，開始進行落砂試驗，第一次落砂較長時間后，停止落沙，工業相機開始拍照，PC進行圖像處理，檢測直徑未通過則循環進行短時間的落砂任務，通過則進行下一步電阻測試；開始進行電阻檢測，電阻檢測未通過循環發送繼續落砂指令，檢測通過進行下一步，進行稱重模塊的稱重，稱重信息將反饋回PC，PC接收到稱重信息后，落砂開關3開啟，開始進行卸沙，觸發回原點指令，所有氣缸復位，等待PC的落砂指令，循環工作。

圖3　整體控制策略流程圖

3　系統軟件設計

系統軟件的功能包括圖像處理模塊、工藝模塊和數據庫模塊。

3.1　圖像檢測模塊

圖像檢測模塊主要分為2部分，圖像標定[5]和圖像尺寸檢測[6]。

（1）圖像標定采用的是基于opencv的張正有相機標定法[7]，該標定法利用多張平面棋盤格計算攝像機的內參與外參矩陣，從而得到圖像轉換矩陣。主要步驟如圖4所示，將標定圖片放置在平面上，記錄下不同位置、不同角度、不同姿態的拍攝角度15張左右，利用opencv中的findChessboardCorners（）函數對每一張圖片進行角點信息提取，進而利用oepncv中的find4QuadCornerSubpix（）函數進一步提取亞像素角點信息，根據亞像素角點信息利用opencv中的calibrateCamera（）函數計算攝像機內參與外參，得到結果后進行矯正。

圖4　張正有標定流程圖

（2）圖像處理算法主要步驟和過程如圖5、6所示，對檢測到的圖片進行固定閾值處理，該閾值需要根據現場設定的光源參數和現場環境進行設置；對固定閾值得到的二值圖進行膨脹腐蝕，消除內部孔洞；進而進行最大面積輪廓提取，排除干擾輪廓；生成最小外接圓，計算圓的直徑像素值，根據標定結果轉換成實際尺寸，把該尺寸作為黑點的直徑值。

圖5　圖像處理流程圖

圖6　圖像處理過程圖

3.2　工藝模塊

經過大量實驗，由圖7所知，不同膜厚的平均落砂砂重呈線性關系。同時，在同一膜厚的情況下，黑點出現的時間點處于整個實驗時間的80%左右，因此根據試驗數據，設定第一次落砂的時間為平均總落砂時間的80%，之后的每一次檢測，為了防止黑點直徑超出標準導致樣品報廢，因此采取保守措施，每一次圖像檢測之后進行30 s間隔的落砂，完成后再進行檢測，直至檢測符合標準。

圖7　氧化膜厚與平均砂重關系圖

4　實驗及結果分析

設計了軟件系統如圖8所示，主要功能包括實時顯示圖像、狀態監控、工藝控制和數據庫功能。

圖8　軟件系統

根據工藝模塊進行落砂試驗，試驗結果如圖9所示，在第一次落砂后，檢測到的黑點直徑范圍大致在0~0.5 mm區間內，之后按照30 s的時間間隔進行落砂和視覺檢測，最終黑點直徑到達2 mm標準時的檢測次數范圍平均在9~11次。

鋁合金表面耐磨性檢測系統的試驗結果如圖10所示，綠色表示黑點直徑符合2 mm標準。

圖10　落砂試驗檢測結果

5　結束語

本文介紹了鋁合金表面耐磨性檢測系統的總體設計和實現方法，主要將傳統的落砂試驗法進行自動化改造，主要分為回收砂部分、上料部分和落砂部分，利用計算機視覺檢測技術對落砂試驗過程中觀察黑點直徑轉化為檢測圖像中黑點的尺寸，從而代替人的肉眼檢測，防止了在長期落砂試驗過程中人的疲勞引起誤判導致樣品報廢的現象，在保證準確性的同時，每次落砂試驗平均僅需視覺檢測9~11次即完成檢測，解放了勞動力，效率也得到提高，這對鋁合金耐磨性檢測提供了一個全新的自動化解決方案。