基于機器視覺的EDM電極積碳深度自動檢測系統

劉宏　茍淞　周加樂　辛拯宇　周檢

摘 要：在電火花加工中對工件的檢測常常是非在位的和離線的方式，但此過程復雜且耗時。由于電火花加工中電極積碳區域的分布對于加工進程和加工參數調整具有重要參考意義，因此文章提出了一個基于機器視覺的電火花加工電極積碳區域深度自動檢測系統。實驗結果表明本系統能較精確的測量出積碳區域的深度值，并且抗干擾力強。

關鍵詞：機器視覺；電火花；盲孔加工；自動檢測；CCD

中圖分類號：TP391 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）21-0049-02

Abstract： The detection of workpiece in EDM is often off-site and off-line， but the process is complex and time-consuming. Because the distribution of electrode carbon deposition area in EDM has important reference significance for machining process and parameter adjustment， this paper presents an automatic depth detection system of electrode carbon deposition area based on machine vision in EDM. The experimental results show that the system can measure the depth of carbon deposition area accurately and has strong anti-interference ability.

Keywords： machine vision； EDM； blind hole machining； automatic detection； CCD

引言

自CCD圖像傳感器發明以來，CCD便成了光學檢測的重要器件。它的原理是由感光元件受到光強而產生相應大小的電荷，電荷經處理便后可以得到與原圖像相識的圖像[1，2]。基于CCD的機器視覺已經被廣泛應用于航天航空，醫療，工業自動化及自動檢測等領域，尤其適用于電火花加工檢測。目前電火花加工檢測通常是加工完后用電極絲觸碰法進行檢測，但是這樣會影響工件表面質量。為了避免這種磨損常常采用非接觸的方式測量，機器視覺正好適用于這種場景，并且精度更高，耗時更短[3]。但是在電火花加工中對深盲孔的檢測機器視覺同樣很難直接檢測，于是Kuoyi Huang[4]提出了通過檢測電極區域積碳區域的深度來估算盲孔深度的方法，因此本文提出優化過的基于機器視覺的電火花加工電極積碳區域深度自動檢測系統。系統分為CCD相機姿態控制模塊，多自由度三腳架和數字圖像處理模塊。姿態控制模塊包括一個陀螺儀，舵機組，單片機，藍牙模塊。數字圖像處理模塊采用樹莓派作為圖像處理的計算單元。

1 系統整體框架設計

本測量系統是一個便攜式可拆除組合設備。由CCD（耦合電偶器件），CCD姿態控制模塊，計算模塊，支架模塊組成.相機像素大小為800×600，圖像處理是利用python編程實現。計算單元是Raspberry Pi3（1.2GHz 四核 Broadcom BCM2837 64 位 ARMv8處理器）。設備在實際安裝中會有火花油池壁，安裝高度以及火花油池尺寸等問題使得設備安裝有困難，因此設計了支架模塊，該模塊有4個自由度可以解決復雜角度的安裝問題。在空間直角坐標系中電極與豎直面，水平面都有角度偏差，因此設計了一個CCD相機控制模塊實現CCD相機的豎直與水平，以減小實驗誤差。在保證了CCD相機的水平與豎直后盡量使電極安裝豎直，這樣經過一系列算法后可測出電極目標區域的長度。

1.1 CCD相機姿態控制模塊設計

CCD相機控制模塊是由陀螺儀，單片機，高精度舵機組，藍牙模塊組成，結合負反饋原理實現控制[5]。陀螺儀采集CCD相機的水平偏移量和豎直偏移量作為系統的輸入量。單片機作為主控邏輯單元，舵機實現姿態調整，藍牙發送數據到PC 端用以建立相應曲線和判斷姿態是否滿足要求。CCD姿態控制模塊框圖如圖1。

1.2 數字圖像處理模塊設計

Raspberry Pi3作為圖像處理的計算單元，調用開源的數字圖像處理庫Opencv來對圖像進行預處理，其中用到了中值濾波法，閾值分割法[6]。為了實現積碳區域的測量本文提出了一個中心線檢測算法，算法整體框架如圖2。中心線算法可分為以下幾個步驟：

（1）圖像預處理后將電極于周圍環境分割開來并返回二值化圖像。

（2）檢測圖像中電極的中心位置。

（3）建立中心線，沿著中心線檢測電極在灰度情況下的所有像素點。

（4）差分法找到特有的兩個跳變點，兩跳變點之差就是積碳區域的像素點個數，從而得到積碳區域的真實深度值。

2 EDM正交實驗設計

實驗條件如表1。紫銅作為工具電極陽極，設計電流，電極直徑，預設加工深度為三因素，及其變化量為5水平的正交實驗。利用機器視覺測得積碳區域深度值，并通過工具制造顯微鏡得到了人工測量值。實驗結果部分數據如表2，加工后工件以及電極如圖3。

3 結束語

實驗結果表明本文提出的CCD姿態控制模塊能夠快速調節且控制穩定。中心線檢測算法檢測精度平均達到98.35%，在可接受誤差范圍內。因此本文提出的基于機器視覺的電火花加工電極積碳區域深度自動檢測系統可用在實際工程中，以達到提高工作效率，降低檢測成本的目的。

參考文獻：

[1]Marr D. Vision， W.H. Freeman Company. 1982：78-91.

[2]王慶友，孫學珠.CCD應用技術[M].天津大學出版社，1993：2-8，121-134.

[3]Jurkovic J， Korosec M， Kopac J. New approach in tool wear measuring technique using CCD vision system. International Journal of Machine Tools and Manufacture 2005，45：1023-1030.

[4]Kuoyi Huang. A Fast Inspection of Tool Electrode and Drilling Depth in EDM Drilling by Detection Line Algorithm. Sensors 2008，8：4866-4877.

[5]黃堅.自動控制原理及其應用[M].高等教育出版社，2016：978-7-04-044921-1.

[6]Joe Minichino， Joseph Howse. Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python， Second Edition. Packt Publishing Ltd. 2005：978-1-78528-384-0.