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基于工業機器視覺板材表面缺陷檢測技術研究及應用

2021-03-28 04:29:26黃遠民楊偉杭
科學技術創新 2021年6期
關鍵詞:產品檢測

黃遠民 易 銘 楊偉杭 楊 曼

(佛山職業技術學院 機電工程學院,廣東 佛山528137)

1 概述

目前,我國木質板材市場還是比較大,板材的質量和外觀受到板材表面缺陷的直接影響,所以,板材表面缺陷是影響板材產品分等級的重要因素之一[1]。當前,我國大部分板材企業對板材表面檢測主要依靠生產線人工經驗和視覺來判斷板材表面的缺陷,存在一些誤判,導致產品質量得不到保障,經常受到客戶的投訴,這個問題一直困擾一些板材加工企業。生產線一線工人通過自己的經驗和依據板材表面的顏色、色澤和紋理等來評價板材的等級[2]。目前我國板材表面檢測常用的方法包括普通的人工、機械、射線檢測以及近幾年發展的機器視覺圖像技術檢測等[3]。其中,人工檢測質量不高,精度很難真正達到客戶的要求,同時也存在檢測效率很低、勞動強度非常大、可靠性偏低、其主觀因素影響很大等缺點;機械檢測存在效率較低的缺點;射線檢測雖然實現檢測高分辨率,但其檢測結構復雜和檢測成本很高,從而無形增加了產品的生產成本,導致失去了市場競爭優勢。綜合上述各種因素,急需對板材表面缺陷檢測開展基于工業機器視覺(Halcon)圖像檢測技術在線無損檢測技術的研究,采用本文的方法來對板材表面缺陷進行自動檢測,減少產品檢測過程的人為干擾因素,實現板材生產自動化,大大降低了板材生產成本,產生了很好的經濟和社會效益[4]。

2 本檢測系統圖像采集機構設計

本文檢測系統圖像采集部分主要包括以下5 個部分:(1)板材傳動部分;(2)編碼器;(3)圖像采集光源部分;(4)工業CCD;(5)圖像采集卡組成。其中,滾軸、傳送帶、電機組成了該檢測系統的板材傳動,通過一個編碼器來實現定位的功能。該檢測系統可以根據不同企業板材的品牌類型和尺寸規則來進行動態檢測,采用新的算法來處理圖像,同時設計一個橫、豎、撇、捺分類器。在檢測完成后同時把產品相關信息發送到公司產品歸檔服務器上。最后,把產品檢測結果寫入數據庫,質檢部門和物控部門可以根據檢測數據來對本批次產品進行后處理分析。本檢測系統具有在線顯示功能,可以對不同產品進行參數設置;數據統計功能可以隨時生產數據報表,還能把不合格產品數量和合格率、不良品類型等數據顯示出來,該檢測系統還具有SPC 統計和數據分析功能。

3 圖像處理方法及理論分析

圖1 基于工業機器視覺(Halcon)板材表面缺陷檢測圖像處理方法

本檢測系統采用的機器視覺語言(Halcon)能夠滿足企業檢測的要求。本檢測系統板材表面缺陷檢測在圖像質量處理之前必須要去除噪聲干擾,否則圖像質量會降低,嚴重影響后面算法的處理,從而降低了檢測精度。在前處理采用中值濾波法來去除噪聲,從而實現去除外界干擾,將噪聲和圖像缺陷區分開來。本方法與均值濾波、高斯濾波相比較,本文采用的中值濾波不僅能夠有效抑制脈沖噪聲,而且使得圖像模糊效應明顯降低了[5-7]。

4 試驗結果與分析

用本文方法對企業板材表面進行檢測,其檢測結果如圖2-3所示。

表1 是幾種缺陷樣本進行缺陷檢測的結果。

以上檢測試驗結果顯示采用本文的方法可以滿足現在板材企業的要求。

5 結論

圖2 板材崩邊、臟污缺陷

圖3 板材裂縫缺陷

表1 實驗結果統計表

雖然機器視覺圖像處理技術越來越受到企業的重視,但是,這一技術在板材行業中的應用還沒有完全普及,應用的企業還是比較少。隨著市場對板材產品各種參數需求量日益增加,尤其是很多客戶對板材表面質量的要求越來越高。因此,我們需要更加深入的去研究如何自動檢測板材表面缺陷。采用模式識別的檢測方法,具有一定的理論價值和應用價值。

總結:

(1)提出了板材表面缺陷檢測的設計方案。

(2)提出了一種橫、豎、撇、捺新型的分類器和基于工業機器視覺(Halcon)圖像處理技術的算法。

(3)采用工業機器視覺(Halcon)圖像處理技術對板材表面進行檢測,從而達到板材表面自動檢測,很好的避免了產品檢測過程中的人為干擾因素。板材檢測實現了自動檢測,大大降低了板材生產成本,產生了很好的經濟和社會效益。

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