基于機器視覺系統的汽車輪轂檢測設計

楊韻勍

(沈陽電氣傳動研究所(有限公司)，遼寧 沈陽 110141)

1 引言

所謂機器視覺，就是用裝有視覺檢測設備的機器來代替人眼對目標零件做出測量或判斷，機器視覺是一門高度專業化的新興學科，涉及到的領域包括人工智能、模糊識別、計算機科學、神經生物學等等。

機器視覺系統是指利用圖像采集設備對目標零件拍攝，經圖像采集卡轉換為圖像信號，傳送給計算機中的專用圖像處理軟件，再根據圖像上像素位置的分布、亮度高低及顏色差異等信息，將其轉化為圖像數字信號，最后利用圖像處理系統對這些數字信號進行計算分析，從而提取目標零件的特征，再根據程序的各個判定結果輸出控制信號，來控制機械設備對目標零件的動作[1]。

在實際的工業生產中，有一些比較危險的或者人類視覺無法滿足作業現場要求的工作環境，在這種情況下，基于機器視覺的自動化生產設備就能夠充分發揮它們的非接觸檢測功能，完成人類視覺無法完成的任務；除此之外，工業生產中，常有大批量的生產任務，人類視覺無法滿足這類任務的生產要求，而基于機器視覺的自動化設備具有耐疲勞、精度高且效率高的特點，利用機器視覺設備能夠大幅提高生產精度和效率，同時視覺設備更容易實現計算機與設備硬件的軟件集成，更好的提高生產線的自動化與柔性化。

2 視覺檢測現狀

當今整個視覺市場總量的全球相當可觀，而且每年的增長速度相當龐大，從理論方面來看，從圖像處理向模式識別發展，再到人工智能、神經網絡；從技術方面來看，從ARM、單片機到FPGA、DSP，這些技術革新和理論研究促進了機器視覺技術從單一的理論研究走向多元化的實際應用領域的發展。目前國際市場上，機器視覺的發展正在朝著兩個方向發展，其中一個是嵌入式，如智能相機與傳感器等，另一個是基于SDK和PC的采集板卡的解決方案，兩者優劣各不相同，各自的適用場合也不相同。在硬件方面，基于PC的系統都整合有圖像采集、實時顯示、圖像處理、網絡接口以及標準的I/O接口等，同時還集成了與外部工業控制設備連接的運動控制、PLC等接口、數據I/O。國外從事機器視覺領域的企業的視覺產品發展到現在已經非常成熟，主要代表性的國家有日本、英國、美國、德國等[2]。本文介紹主要以智能相機為主。

3 設備工藝

設備工藝主要是通過觸摸屏來設置傳送輪轂類型并將類型數據發送給PLC，PLC接受類型數據后發送信號給視覺傳感器，視覺傳感器接受信號切換對應類型檢測程序，PLC控制傳送帶運送輪轂到指定工位進行檢測，PLC觸發視覺傳感器進行拍照檢測，視覺傳感器檢測輪轂的孔位尺寸及刻印字體等是否符合標準，并將反饋數據發送給PLC，PLC根據反饋數據控制當前輪轂輸送到良品或不良品工位。設備工藝示意圖如圖1所示。

圖1 輪轂檢測工藝示意圖

4 解決方案

4.1 系統配置

輪轂分揀設備，主要系統包含以下幾部分：

(1)人機交互界面，由操作人員通過對觸摸屏進行參數設置來控制設備的啟停和輪轂類別設置。

(2)PLC控制器，主要用來進行邏輯控制、網絡通信、數據存儲、運動控制等。類別參數存儲在PLC中，操作人員通過觸摸屏設置類別參數后，觸摸屏中的數據發送給PLC，PLC接受到數據后與存儲的數據進行對比，得到類別相同數據后，再向視覺傳感器發送切換程序指令，使視覺傳感器切換對應類別檢測程序。視覺檢測完成后，接受檢測判斷結果，根據結果命令變頻器運行，將輪轂運送到指定工位。

(3)變頻器，其實變頻器是一個執行機構，主要是接受PLC發送的運行指令和速度等參數，用來帶動電機將輪轂運送到指定位置。人工也可以直接在變頻器面板設置運行和速度參數。

(4)視覺傳感器，內部根據不同類別輪轂存儲對應檢測程序。與PLC進行數據交換，接受PLC發送的程序切換指令以及檢測指令。根據檢測需求進行孔位尺寸檢測和字符對比檢測，將最終判定結果發送給PLC。

4.2 程序設計

由于整體程序相對較多，部分程序為簡單邏輯控制，如圖2所示，下面針對程序中部分重點程序進行介紹，如：視覺通信、字符檢測、尺寸檢測等。

圖2 控制程序總覽圖

(1)視覺通信，智能相機首先選擇通信方式，一般視覺與PLC通信有兩種：串口通信、以太網通信。以太網通信方式速度快，抗干擾強，硬件允許情況下優先選擇以太網。其次選擇通信協議，不同廠商的視覺產品內置通信協議區別較大，如果智能相機與PLC為同廠商通信較為方便，否則PLC側需要編寫對應的通信程序讀取/寫入智能相機側的數據。然后設定IP地址，將PLC側IP地址與視覺側IP地址設定，規則是網段相同，節點地址不同，例如：PLC側為10.110.1.15，視覺側為10.110.1.5。最后在智能相機程序中設定通信發送具體數據，如最終判定結果、字符信息、尺寸數據等。

(2)字符檢測可以調用智能相機中的字符檢測程序，對輪轂上的標準字符圖案記錄，然后對被測輪轂字符檢測時，與正確圖案進行對比，一些廠家視覺中使用相似度百分比作為綜合參數的判定條件如圖3所示。也可以多記錄一些正確的字符圖案作為數據積累，這樣可以對一些字符刻印字體較多的輪轂進行檢測，并且后續如果增加不同字體，只需要增加對應的正確字符圖案即可檢測。這種方式也有缺點，對智能相機的存儲能力要求增加，隨著檢測精度升高，存儲的圖案數據增加，可能導致智能相機存儲量不能滿足，最終可能導致智能相機的成本升高。

圖3 輪轂字符檢測圖

(3)智能相機中尺寸檢測類程序較多，例如測量點到直線距離，測量寬度，測量圓形半徑、圓心位置檢測等，這里用測量圓心位置舉例。圓心位置檢測首先設定檢測區域，將被測孔包含內即可。其次設定搜索方向，由邊緣向中心檢測或是由中心向邊緣檢測。然后設定邊緣顏色使智能相機能在視野中可以分辨圓的像素點坐標。最后智能相機根據內置算法計算出圓心位置坐標如圖4所示。大部分尺寸檢測程序可以在判定中設定浮動閾值，閾值可以根據工件尺寸合格參數的浮動值設定。

圖4 輪轂圓心檢測圖

5 研究與展望

經過對輪轂檢測系統的研究，現有絕大部分廠家智能相機，基本可以檢測字符，以及孔位尺寸或坐標，并且穩定性也可以滿足絕大部分用戶需求。但是對于本文的研究內容，還有很多問題需要做進一步研究：

(1)本文描述的字符檢測大部分為刻印字符，如果檢測鑄造形成的字符，由于字符凸起且角度不一致導致最終呈現畫面可能造成誤檢率增加。現有解決方案在不同角度進行打光并拍照，最終將多次拍照圖片進行合成，以確保檢測穩定性。但是這種方式對智能相機的計算能力要求增加智能相機成本提高，否則可能會降低檢測節拍。3D檢測可能是解決這類課題的未來設備的考慮方向。

(2)設備間通信本文描述使用同廠家設備進行通信，如果智能相機與PLC為不同廠家，通信將非常繁瑣。主要由于多數廠家對外公開協議較少，且功能較差，導致設備調試中遇到問題較多。萬能網關設備可能是這類課題未來的考慮方向。