基于視覺檢測的玻璃切角開槽全自動設備設計*

周 晶，郭聯金，熊長煒，劉 沅，梁權勝

(東莞職業技術學院機電工程學院，廣東 東莞 523808)

0 引言

玻璃開料加工成比產品略大的小塊后，還需要轉到下工序，按照外形設計要求進行精細加工，比如切角、開槽等，加工成與客戶提供圖紙一致的形狀。傳統工藝制作是分步完成，而采用設計精度高、速度快、性能穩定的數控玻璃雕刻機，很多產品都可以不用車邊環節，并可以使外形尺寸更為精準，加工完成后再檢測玻璃表面質量。

簡川霞等[1]采用基于互信息的配準方法實現模板圖像和待測圖像的像素對齊，與模板圖像進行差分運算，實現殘差圖像上的缺陷判斷。陳方涵等[2]通過建立CCD接收到的放置薄膜前后的圖像灰度與厚度之間的關系,利用同樣的圖像采集硬件和不同的軟件分析方法,在保證實現最小缺陷檢測的同時,完成大范圍厚度測量。Chang M等[3]開發了一種并行圖像處理與高分辨率光機模塊相結合的光學檢測平臺，定制光源提高了采集圖像的對比度和檢測系統的整體性能。總結目前研究成果，多是從圖像處理算法優化角度出發研究玻璃表面質量檢測問題。為了實現對切角開槽后的玻璃質量進行智能檢測，減少人力成本，提高檢測效率和穩定性，本文設計一套基于視覺檢測的玻璃切角開槽設備，用于對玻璃自動上下料、切角開槽精加工、質量檢測。

1 設備整體設計

設備用于液晶玻璃切角開槽精細加工，主要完成以下三種工藝，開槽：將要求有槽位的產品進行開槽。倒邊:將車邊完成的產品進行磨邊處理，按客戶要求達到外觀和性能的要求，設計加工砂輪磨頭，實現直邊斜邊一次成型。平磨：將倒邊完成的產品進行表面光潔度的要求，且控制玻璃的厚度要求。可以加工產品規格：尺寸范圍1′～8′，總厚度0.15～1.0 mm。可以加工部位如圖1所示[4]。

(1)單雙層C角×2(6.0 mm×6.0 mm)

(2)單雙層R角×2(R6 mm，90°圓弧)

(3)雙層U槽(12 mm×5 mm，R角過渡)

(1) C角 (2)R角 (3)U槽圖1 可以加工部位

設備整體結構如圖2 所示，工作流程：上料→物料搬運→CNC數控玻璃雕刻機→清洗→自動光學檢測(AOI)→下料[5-6]。整線采用模塊化設計，可以提高設計效率，適應不同尺寸和加工要求的產品，便于調節生產節拍，包含1臺上料機，3臺六軸的CNC數控玻璃雕刻機，1臺清洗機，1臺自動光學檢測(AOI)機，1臺下料機。放料盤適用物料尺寸：290×455 mm～400×500 mm。

圖2 設備整體結構

2 上下料機器人和清洗機結構設計

上下料機器人和清洗機結構設計如圖3所示。工藝流程：上料機器人取料→CCD姿態調整→暫放平臺→搬運(去)→加工→搬運(回)→下料→清洗→出料自動光學檢測(AOI)。采用SCARA機器人手臂，是一種圓柱坐標型的特殊類型的工業機器人，用于裝配作業，它有3個旋轉關節，4個自由度，可在包括沿X、Y、Z方向的平移和繞Z軸的旋轉。比較適合用于平面定位。[7]

圖3 上下料機器人和清洗機結構設計

采用高精密清洗機，用于去除玻璃表面的灰塵、指紋印、玻璃粉等鏡面粘附物，便于后續的視覺檢測，提高檢測精度和良品率。由上游設備將產品放至清洗機接駁段，接駁搬運將產品依次放入毛刷刷洗平臺，刷洗平臺移動完成后上表面刷洗，刷洗平臺移動至搬運刷洗平臺，搬運刷洗平臺取料刷洗，完成刷洗后產品放入清洗機入料口，傳輸將產品依次分別通過二流體噴淋、風干、出料并放置在指定位置，待產品進入下一工序。

3 視覺檢測設計方案

按照工作要求設計視覺檢測工藝流程，如圖4所示。工藝流程：由SCARA機器人從入料口取料，CCD掃碼定位，放置于暫放平臺，線掃相機檢測Ⅰ，第一次研磨精度測試，二次研磨精度測試，線掃相機檢測Ⅱ，分揀出不良品，合格品從出料口移至下道工序。

圖4 視覺檢測工藝流程圖

視覺檢測裝置結構設計如圖5所示，機器視覺輔助定位，采用線掃相機完成產品正反表面劃傷檢測，面陣相機完成7個邊缺陷檢測，以及采用面陣相機位置的缺陷和精度。

采用水平布局，由入料口處的清洗機滾筒線，搬運機構1，線掃搬運1，四軸機器手，精確定位及讀碼，線掃搬運2，上線掃相機部分，上缺陷檢測面陣，切割精度檢搬運部分1，下切割精度檢部分，上切割精度檢部分，切割精度檢搬運部分2，下線掃相機部分，下缺陷檢測面陣，線掃搬運2 機構組成。[8-9]

圖5 視覺檢測裝置結構設計

視覺檢測裝置生產節拍≤4 s，定位方式采用光學自動定位，檢測方式采用光學檢測，操作方式四自由度SCARA 機器手+四自由度直角坐標機器手，驅動方式伺服電動，定位精度±0.1 mm，運動精度±0.01 mm，工作電源AC220 V，H=2500 mm。檢測精度：尺寸精度≤20 μm，Chipping≤30 μm，裂紋/破片≤50 μm，劃傷≤100 μm，漏檢率≤0.2%[10]。

線掃檢測相機：采用16K 線掃相機配合線掃光源，完成玻璃表面劃傷缺陷檢測。面陣檢測相機：面陣相機分非研磨區域和研磨區域檢測。非研磨區域相機用來檢測邊緣的碎裂、崩角、崩邊、裂紋。研磨區域相機檢測研磨精度、研磨量、chipping、裂紋等。

對于光照不均的圖像，全局閾值分割的方法識別不清，自適應閾值法根據圖像不同區域亮度分布，計算其局部閾值，所以對于圖像不同區域，能夠自適應計算不同的閾值。可以計算某個鄰域(局部)的均值、中值、高斯加權平均(高斯濾波)來確定局部閾值。

計算并找到最大的類間方差對應此最大方差的灰度值即為要找的閾值。

類間方差：σ2[k]=w0(μ-μ0)2+w1(μ-μ1)2

k從1～M變化，使類間方差最大的k即為所求之最佳門限。

崩邊：崩邊缺陷檢測采用黑色背景，產品部分和背景部分會有明顯的灰階差異，崩缺會在圖像中顯示為黑色。采用自適應閾值分割法可以得到產品輪廓。出現崩缺的時候，會在玻璃邊緣輪廓內出現異常的凹陷，設定合適的凹凸閾值可見對缺角缺陷進行檢測，程序會檢測出此凹陷有沒有超出設定范圍，超出范圍則會認為是崩缺，如圖6所示。

圖6 單片玻璃邊緣缺陷檢測效果圖片

裂紋：裂紋較細，會延伸至電極，裂紋檢測容易受到本身電路紋理的干擾，裂紋缺陷可以成像，但跟自身電路結構不容易區分。采用低角度打光，根據光線反射原理，可以在明顯拍出裂紋缺陷的同時，弱化自身電路紋理干擾，進一步采用閾值分割和連通域分析可以檢測裂紋缺陷。通過檢測裂紋的寬度和長度，超出設定閾值，認為是裂紋缺陷，如圖7所示。正反屏面Chipping、破片、崩角、崩邊、裂紋檢查精度≤30 μm。

圖7 裂紋檢測效果圖片

磨邊精度：提取玻璃的邊緣輪廓實際效果如圖8a所示，和標準的輪廓進行比對，求取輪廓之間的偏差，局部區域放大效果如圖8b所示，判斷磨邊精度范圍，以及測量研磨量，如圖8c所示。由于崩邊缺陷會影響磨邊精度檢測，可以先通過傅里葉變換銳化圖像，增加圖像對比度，再進行閾值分割提取有效特征區域。根據客戶要求確定研磨檢測精度判定標準：重復精度≤10 μm。研磨區Chipping、崩角、崩邊、裂紋檢查精度≤20 μm。

(a)檢測區域實際效果 (b)檢測局部區域效果 (c)研磨區域倒角的精度檢測圖8 單片玻璃磨邊精度檢測圖

表面劃傷：表面的劃傷較輕，可以通過檢測線算子準確的畫出劃傷位置，計算劃傷的長度和寬度，和尺寸閾值比較，通過配置參數可篩選不同強度的缺陷，確認是否為缺陷，如圖9所示。

圖9 劃傷檢測圖片

4 小結

經過實踐檢驗，設備結構設計合理，采用先進技術，保證系統具有良好的動態品質，在操作過程中可以滿足操作者的良好視線要求；控制系統執行元件精度高，可靠性好，響應速度快；使用操作和維修方便，造型美觀，結構緊湊，整機運行穩定可靠。設備所有零部件和各種儀表的計量單位全部采用國際單位(SI)標準，設計制造符合相關標準。投入生產以來，過檢率為2% ，漏檢率為0.2%，設備運行穩定，達到了預期的效果。