基于視覺檢測(cè)的注塑品缺陷檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

曾小波 陶肖

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)物體表面缺陷檢測(cè)方法采用人工檢測(cè)導(dǎo)致漏檢、誤檢、效率低的不足，采用基于圖像處理的視覺檢測(cè)方式，分析項(xiàng)目需求后，設(shè)計(jì)合理的硬件方案和軟件設(shè)計(jì)框架以及合理的軟件算法，采用七個(gè)不同的相機(jī)和若干個(gè)光源照射待測(cè)品表面，得到合適光照度，實(shí)驗(yàn)表明，待測(cè)物品典型缺陷能順利檢測(cè)到位，符合設(shè)計(jì)指標(biāo)，效果良好。

關(guān)鍵詞：視覺檢測(cè);缺陷檢測(cè);注塑品

中圖分類號(hào)：TP391.41? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? 文章編號(hào)：1007-9416（2020）10-0000-00

0 引言

近年來，隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器人視覺技術(shù)已經(jīng)在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[1]。現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中需對(duì)各類塑料制品表面質(zhì)量進(jìn)行檢測(cè)，得到檢測(cè)結(jié)果，根據(jù)結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)分揀[2]。對(duì)物體表面缺陷檢測(cè)常用的方法有傳統(tǒng)的人工檢測(cè)和基于圖像處理的視覺檢測(cè)。其中人工檢測(cè)方案，工件表面缺陷檢測(cè)一直是依靠人工檢測(cè)方法，單一的工人檢測(cè)工件不僅工作量大，工人易疲勞，容易對(duì)工件表面缺陷造成漏檢、誤檢，尤其是缺陷較小的產(chǎn)品，人工檢測(cè)的主觀性在工人，人工在檢測(cè)的時(shí)候更加困難，極大影響工人工作的效率以及產(chǎn)品的質(zhì)量。基于機(jī)器視覺技術(shù)缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，具有準(zhǔn)確度高、非接觸、節(jié)省大量勞動(dòng)力資源的優(yōu)勢(shì)。本系統(tǒng)可對(duì)工件表面的劃痕、斑點(diǎn)、色差、凹坑、缺損等缺陷進(jìn)行檢測(cè)。從根本上解決人工檢測(cè)效率低、誤差大的問題，同時(shí)可以降低原材料消耗和人力成本。因此具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

1 項(xiàng)目需求

1.1檢測(cè)目標(biāo)

主要用于對(duì)啟動(dòng)器表面（塑膠外殼和鐵片）進(jìn)行缺陷檢測(cè)。檢測(cè)范圍包括，塑膠外殼表面突出棱角是否破損;塑膠外殼表面激光打印字符是否在指定區(qū)域;啟動(dòng)器三個(gè)鐵片是否錯(cuò)插、漏插、變形;塑膠殼底部透孔是否堵塞。

1.2缺陷檢測(cè)技術(shù)指標(biāo)

塑膠外殼檢測(cè)：對(duì)突出棱角、激光打印字符、底部透孔、表面缺陷等進(jìn)行檢測(cè)。

鐵片檢測(cè)：鐵片的大小、高度、形狀等進(jìn)行檢測(cè)。

最大誤檢率<2%，檢測(cè)速度8個(gè)/5S。

檢測(cè)合格率>98%，可靠性>98%。

2 硬件方案

如圖1所示，系統(tǒng)由光源、檢測(cè)相機(jī)、控制器、氣源、工作臺(tái)、氣動(dòng)裝置等部分組成，考慮到工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的條件限制，相機(jī)都是垂直于傳送線拍攝待檢測(cè)物體，而光源則需要根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際狀況安裝。其中，視覺光源系統(tǒng)為整個(gè)拍照系統(tǒng)提供可靠的、均勻的反射光，根據(jù)相機(jī)的要求，光源采用平行光設(shè)計(jì)，選用海康威視MV-AP1024-2T光源。視覺控制器選用海康威視MV-VB2210-120G微型電腦控制器。視覺相機(jī)，主要將拍攝到的光信號(hào)傳遞給圖像傳感器，本系統(tǒng)選用海康威視MVL-HF2528M-6MP，可用于調(diào)節(jié)焦距和透光度，本系統(tǒng)一共需要七個(gè)相機(jī)進(jìn)行注塑品的缺陷檢測(cè)。且該款智能視覺相機(jī)，具有總線通信功能，包含TCP/IP、MODBUS-TCP、UDP三種通訊協(xié)議，能夠與PLC通訊，可檢測(cè)物品坐標(biāo)、形狀、顏色、缺陷、OCR文字識(shí)別和機(jī)器人視覺動(dòng)態(tài)靜態(tài)定位抓取，滿足系統(tǒng)工作的需要。

3 軟件設(shè)計(jì)

3.1 軟件框架

如圖2所示，本系統(tǒng)的視覺部分主要由海康威視工業(yè)相機(jī)、高清鏡頭、光源完成采圖工作，通過halcon圖像處理軟件完成對(duì)采集圖像的檢測(cè)工作，并最后集成為VC/C#上位機(jī)操作界面，界面友好，操作簡(jiǎn)單。軟件系統(tǒng)是機(jī)器視覺系統(tǒng)的重要組成部分，其設(shè)計(jì)應(yīng)簡(jiǎn)潔、合理、高效，以保證整個(gè)系統(tǒng)穩(wěn)定、可靠地運(yùn)行，本系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計(jì)，其主要功能模塊包括：圖像采集模塊、算法處理模塊、通訊控制模塊和輔助模塊[3][4][5]。

3.2 算法實(shí)現(xiàn)

算法是整個(gè)軟件檢測(cè)系統(tǒng)的核心部分，是系統(tǒng)的靈魂部分。如圖3所示，本系統(tǒng)將缺陷檢測(cè)設(shè)為7個(gè)環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)針對(duì)性的進(jìn)行拍攝采圖，具體為系統(tǒng)圖像采集模塊對(duì)相機(jī)采集到的圖像首先進(jìn)行灰度處理，再進(jìn)行圖像增強(qiáng)、圖像濾波、特征處理等環(huán)節(jié)處理，然后根據(jù)算法進(jìn)行、特征提取、特征匹配，最后基于VC/C#上位機(jī)操作界面對(duì)結(jié)果輸出，返回到用戶界面。

第一次檢測(cè)開始后，首先是導(dǎo)入圖片相機(jī)采集到的圖片，并同步裝入對(duì)應(yīng)halcon函數(shù)，然后進(jìn)行圖片的灰度處理，主要目的是對(duì)圖片進(jìn)行增強(qiáng)操作及圖象間的變換實(shí)現(xiàn)點(diǎn)操作，避免條帶失真。再進(jìn)行特征處理和特征提取，主要是依據(jù)各種缺陷樣式特征，通過影像分析和變換，以提取所需特征，再依據(jù)缺陷圖片特征進(jìn)行特征匹配，檢測(cè)產(chǎn)品是否合格，輸出結(jié)果到界面，再進(jìn)行二次檢測(cè)，一共七個(gè)相機(jī)，運(yùn)行七次檢測(cè)結(jié)果。

3.3 檢測(cè)流程

具體檢測(cè)中，系統(tǒng)將注塑品存在的缺陷檢測(cè)設(shè)為7個(gè)環(huán)節(jié)，每個(gè)環(huán)節(jié)針對(duì)性的進(jìn)行拍攝采圖。共進(jìn)行7次拍攝，共需要7個(gè)相機(jī)和光源。待檢測(cè)工件擺放在傳送線上，相機(jī)都是垂直于傳送線的，傳送線將待檢測(cè)注塑品（啟動(dòng)器）先運(yùn)送到第一個(gè)環(huán)節(jié)相機(jī)拍攝的位置，相機(jī)采圖，工控機(jī)運(yùn)行的圖像處理軟件對(duì)當(dāng)前面進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)出缺陷則剔除此控件，若未發(fā)現(xiàn)缺陷，則進(jìn)入下一個(gè)檢測(cè)環(huán)節(jié)。此時(shí)啟動(dòng)器和相機(jī)的相對(duì)位置需要固定，不然采集圖像不清晰，會(huì)導(dǎo)致最終缺陷檢測(cè)錯(cuò)誤或漏檢[6]。

具體工作流程，第一次采集圖，主要是檢測(cè)啟動(dòng)器塑膠外殼三個(gè)突出點(diǎn)是否有破損，此時(shí)主要是通過突出點(diǎn)面積進(jìn)行判斷，所以拍攝時(shí)要盡可能拍攝出三個(gè)突出點(diǎn)區(qū)域。第二次采集圖，主要是檢測(cè)塑膠外殼上激光打印字符是否在指定區(qū)域，這里通過調(diào)節(jié)光源，突出激光打印字符。第三次采集圖，主要是兩個(gè)鐵片是否大小錯(cuò)裝、變形，高度是否達(dá)到要求，以及塑膠面是否有較大缺損。第四次采集圖，檢測(cè)兩個(gè)鐵片高度是否合格，有無錯(cuò)裝、漏裝、變形，以及塑膠面有無較大缺損。第五次采集圖，檢測(cè)單個(gè)鐵片是否漏裝、大小錯(cuò)裝，以及塑膠面是否較大缺損。第六次采集圖，檢測(cè)塑膠面是否有較大缺損。第七次采集圖，檢測(cè)底面兩個(gè)透孔是否堵塞。最后合格產(chǎn)品留下，送往下一環(huán)節(jié)，不合格產(chǎn)品或者瑕疵產(chǎn)品及時(shí)剔除。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

如圖4所示，在實(shí)驗(yàn)檢測(cè)裝置上，檢測(cè)不同缺陷及檢測(cè)待測(cè)物品的不同檢測(cè)面，調(diào)整光源安裝位置、傳輸線控制等參數(shù)，保證拍攝環(huán)境各不相同時(shí)，待測(cè)物品和相機(jī)位置能保持相對(duì)固定，減少位置偏差導(dǎo)致的圖像質(zhì)量，避免影響檢測(cè)效果。通過實(shí)驗(yàn)檢測(cè)，檢測(cè)缺陷效果良好。

5 結(jié)論

本方案利用視覺檢測(cè)技術(shù)，在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)對(duì)注塑品缺陷進(jìn)行檢測(cè)，系統(tǒng)通過設(shè)計(jì)七個(gè)檢測(cè)相機(jī)，對(duì)應(yīng)七種不同的缺陷進(jìn)行檢測(cè)。本設(shè)計(jì)分為硬件設(shè)計(jì)和軟件流程設(shè)計(jì)，硬件部分主要有相機(jī)的光源、相機(jī)，相機(jī)控制器的選型。軟件部分有軟件框架設(shè)計(jì)、流程算法設(shè)計(jì)及檢測(cè)流程設(shè)計(jì)。通過現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試，待測(cè)物品與相機(jī)位置需要保持相對(duì)固定，減少位置偏差采集圖像質(zhì)量較差帶來的錯(cuò)檢與漏檢，得到的檢測(cè)效果較為理想，達(dá)到缺陷檢測(cè)技術(shù)指標(biāo)要求。

參考文獻(xiàn)

[1]張慧敏，薛琛，郭興召，等.基于機(jī)器視覺的線束末端包覆質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)研究[J].包裝工程，2020，41（13）：237-242.

[2]龍淑嬪.基于機(jī)器視覺的塑料制品表面質(zhì)量自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)研究[J].塑料工業(yè)，2019，47（S1）：155-158.

[3]沈健，葉廷璧.線束扎帶注塑質(zhì)量視覺檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].機(jī)電技術(shù)，2019（6）：33-35.

[4]曾欣，沈濤，陳方周.基于PLC的電機(jī)端蓋沖壓生產(chǎn)線視覺檢測(cè)系統(tǒng)優(yōu)化[J].機(jī)電信息，2019（30）：129+132.

[5]龐國(guó)超.機(jī)器視覺在零部件質(zhì)量檢測(cè)上的應(yīng)用與研究[J].現(xiàn)代制造技術(shù)與裝備，2019（5）：38+42.

[6]孫沛澤.繼電器觸點(diǎn)鉚合質(zhì)量在線視覺檢測(cè)技術(shù)研究[D].浙江大學(xué)，2019.

收稿日期：2020-08-21

基金項(xiàng)目：湖南省教育廳科學(xué)研究項(xiàng)目（17C0740）;復(fù)雜環(huán)境特種機(jī)器人控制技術(shù)與裝備湖南省工程研究中心專項(xiàng)課題（LGY18GZ003）。

作者簡(jiǎn)介：曾小波（1979—），男，湖南邵東人，碩士，副教授，研究方向：電力電子與電力傳動(dòng)、機(jī)器視覺技術(shù)。

Design of Injection Molding Defect Detection System Based on Visual Inspection

ZENG Xiao-bo1，2，TAO Xiao1，2

（1.Hunan Engineering Research Center of Control technology and equipment of special robot in complex environment，Xiangtan Hunan? 411104;2.Hunan Vocational Institute of Technology，Xiangtan Hunan? 411104）

Abstract： In view of the defects of the surface defect detection method， artificial detection leads to missing detection， false detection and low efficiency. The visual inspection method based on image processing is adopted. After analyzing the project requirements，the reasonable hardware scheme，software design framework and reasonable software algorithm are designed. Seven different cameras and several light sources are used to irradiate the surface of the object to be tested to obtain the appropriate illumination The results show that the typical defects of the object to be tested can be detected in place smoothly， which conforms to the design index and has a good effect.

Keywords： Visual inspection; defect detection; injection molding products