基于機器視覺的空調壓縮機殼體檢測設備系統設計

江浩 徐滕崗 延浩立 王莉莉

摘? 要： 為了解決空調壓縮機殼體檢測過程中的精度與速率問題，設計了一種基于機器視覺的壓縮機殼體自動檢測設備。介紹了檢測設備的體系結構，結合PLC+觸摸屏，可視化地控制攝像機及相應設備獲取空調壓縮機殼體需提取面的圖像。根據實際情況設計了一種針對殼體圖像形狀的測量方法，以檢測產品是否滿足允許誤差。本系統的合理性及圖像處理、檢測算法的可行性經驗證表明，這一自動檢測設備既提高了工作效率，同時又縮小了工序繁多造成的誤差。

關鍵詞： 空調壓縮機殼體; PLC; 檢測技術; 機器視覺

中圖分類號：T/P23? ? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ?文章編號：1006-8228（2019）04-48-05

Abstract： In order to solve the problem of accuracy and speed in the process of air conditioning compressor shell detection， an automatic detection equipment of compressor shell with machine vision is designed. This paper introduces the system structure of the detection equipment， combined with PLC+ touch screen， the camera and the corresponding equipment is visually controlled to obtain the required surface image of air conditioning compressor shell. According to the actual situation， a measurement method of shell image shape is designed to detect whether the product meets the allowable error. The rationality of the system and the feasibility of image processing and detection algorithm are verified， proving that this automatic detection equipment not only improves the working efficiency， but also reduces the errors caused by various processes.

Key words： air conditioning compressor shell; PLC; detection technology; machine vision

0引言

傳統的空調壓縮機殼體對于空調壓縮機殼體的檢測如何做到更精密更節約時間及人力成本一直是檢測行業的技術難題。本文主要依據現代檢測技術中的機器視覺技術結合PLC控制，通過圖像采集卡收集到的底腳圖像，經由PC端數據處理軟件運用設計的算法得到檢測數據，并可以反映到觸摸屏上，得到該工件是否滿足生產標準，最終由機器人根據結果抓取該工件至OK鏈或NG鏈。這一智能檢測設備即減少了繁瑣的檢測操作工序，同時又縮小了工序繁多造成的誤差，實現了空調壓縮機殼體檢測過程的全自動化。

1 系統結構設計

在視覺系統選取上，考慮到CCD相機較CMOS相機在抑制噪聲影響、靈敏度和外形大小方面有一定優勢，故本系統采用的是大恒水星MER-132-30GM型CCD工業相機，最大像素為1292（H）×964（V），幀率為30fps，滿足本設備檢測殼體的要求;鏡頭主要的作用是把光源打在工件的反射光聚焦在CCD攝像機的光芯上，攝像機對鏡頭有兩個基本要求：一是要求成像要清晰，二是圖像的畸變要盡可能小[1]。焦距f是光學鏡頭的重要參數，與鏡頭與工件的距離dw、視場FOV、攝像機型號尺寸sc之間存在以下關系：

根據本檢測設備空間安排，鏡頭工作距離dw選取為500mm，檢測底角的視場取為350mm，攝像機的尺寸參數為5.3mm，所以所需鏡頭的最小焦距f=7.57，故我們可選用Computar08mm系列的鏡頭。圖像采集卡采用的是大恒圖像DH-CG410圖像采集卡，可按單場、單幀、連續幀等多種方式靈活的采集圖像，具有使用靈活、功耗低、集成度高等特點。

本系統的機器視覺技術是為了檢測出空調壓縮機殼體的三個底腳與殼體圓心連線之間的角度是否滿足120?±1?。機器人將殼體放置在如圖1所示的檢測設備的檢測工位上，并由座圈對中機構與旋轉定位機構配合將殼體定位，工位上方置有照明燈源與CCD攝像機，因為檢測目標為工件輪廓，故選用照明燈源為藍白色環形LED燈漫射正面照明，這樣既可突出底腳輪廓，又避免了環境中光線對檢測的影響。定位完成后，CCD攝像機攝取圖片，經圖像采集卡獲取數字化圖片信息保存至PC端，并調用matlab圖像處理算法運算并判斷壓縮機殼體是否為合格品，再通過PLC控制機械人將合格品抓至OK板線鏈，次品抓至NG板線鏈，運算結果實時在觸摸屏上顯示。

2 壓縮機殼體的圖像處理

2.1 殼體圖像的濾波處理

在壓縮機殼體底腳圖像采集的過程中，由于機器運轉、材料沖擊、電磁光線等因素會夾雜著噪聲，會導致實際收集的數字圖像中含有大量的噪聲信號，大大增加了信息解譯的復雜程度，使得圖像質量下降，給后續的圖像處理工作帶來嚴重影響[2]。在幾種常用的濾波法中，我們選用的中值濾波方法雖然在平滑去噪中可能會失掉圖像中的細線和小范圍目標區域，細節處理還不夠精準[3]，但其算法思想簡單，且能較好地保護圖像邊緣。在matlab中，經過灰度化處理過的圖像會以雙精度類型的灰度值矩陣來表示，而中值濾波的基本原理是將數字圖像（序列）中的一點灰度值用該點的某個領域內所有灰度值的中心值來替換。在圖像處理中通常使用二維中值濾波，表達式為：