機器視覺智能機器人無損檢測系統初探

沈英杰 李贊 朱旭晨

摘要：當代對于無損檢測的定義就是：在不損壞試件的前提之下，以物理或化學方法為手段，通過利用先進的技術和設施等，對試件的內部及表面的結構、性質狀態進行檢查和檢測。隨著社會科學技術的快速發展，產生了許多無損檢測的手段。比如，通過利用X射線檢測、超聲波檢測、磁粉檢測等等。通過利用機器來代替人眼進行檢測，將所檢測的試件轉化為數字符號，再利用圖像系統對這些信息進行運算，從而進行控制，這就是機器視覺系統。機器視覺的最大特點就是自動化程度較高，具有較高的生產柔性，在我國許多領域都有廣泛應用。在無損檢測的過程中，通過將機器人與機器視覺相結合，從而使機器人擁有視覺，能夠極大地提高機器人的檢測效率，同時還能夠拓寬監測的范圍，具有廣大的市場前景。

關鍵詞：機器視覺;機器人;無損檢測

1 機器人系統結構

通過在機器人中安裝高性能運動控制卡，再加上交流伺服系統，從而實現機器人的運動控制，保證機器人能夠靈活地進行運動，同時在機器人的旋轉軸的底端，安裝無損檢測的部件，再通過上位機進行操控。

為了能夠實現三維空間的立體檢測，需要使機器人在xyz三個方向上進行直線運動，同時使檢測頭在w方向進行旋轉運動，并且根據無損檢測設備的需要進行檢測系統的選擇。在機器人系統之中，采用高強度高直線度的鋁型材作為直線運動單元，在每個軸伺服電機中配備NEUGART精密衛星，從而有效地提高機器人的負載能力，保證機器人的性能。為了能夠適應各種不同的工作環境，在進行機器人系統安裝設計時，可以采用龍門式或掛壁式的方式。采用機器人無損檢測系統，能夠有效地減少人工操作，提高檢測的效率和精準度。

2 無損檢測系統

無損檢測系統具有多種，包括X射線檢測、磁粉檢測、超聲波檢測等，其中，超聲波檢測具有檢測對象廣泛，具有較強的穿透能力、檢測速度較快、檢測成本較低等優點，得到了廣泛的應用，數字化超聲波探傷儀利用計算機系統，通過將所接受的回波進行轉換，進而實現數字化的處理，這種檢測方式，可以對材料的缺陷進行檢測，獲得精準的評估。在機器人無損檢測系統之中，可以通過采用便攜式超聲探傷儀進行檢測，利用RS232通信口進行數據交換，從而獲得準確的數據。

3 控制系統的工作方式和智能控制技術

3.1 控制系統的工作方式

控制系統是整個機器人系統中最重要的部分之一，控制著機器人系統的運動和操作，通過實現機器人系統的多種插補操作的運動，從而實現三維空間的立體檢測，能夠極大地提高檢測的精度和效率。在機器人系統之中，通過利用高級語音對機器人進行命令發送，從而實現機器人的多軸插補運動或者各軸獨立運動，利用控制卡進行電壓的輸出，在通過電壓驅動伺服放大器，實現賜福放大器的工作，再由電機頂端的編碼器將位置發送為控制卡之中，最終實現整個系統操作過程的控制。對于整個機器人系統中的控制卡，可以采用多種命令方式進行控制環調節器的參數設置。同時，通過利用編程等操作技術，實現機器人的運動軌跡設計，從而完成整個控制系統的工作，如果運動軌跡位置，那么可以先手動的使機器人進行檢測位置的確定，之后再進行編程的設計，從而實現整個控制系統的工作。

3.2 控制系統的智能控制技術

在檢測的過程中，由于所檢測的材料外形不一，為了能夠提高檢測的準確性，減少不必要的檢測次數，在工件外形檢測的過程中，就需要引入神經模糊算法進行分類，從而減少檢測的示范次數，有效地提高檢測的效率。在獲取材料圖像的過程中，想要提高檢測系統整體的檢測速度，就可以采用工業相機進行圖像獲取，并且將分辨率調為640×480的灰度圖像，從而有效地提高簡單的效率。神經模糊算法需要利用模糊系統，在模糊系統中，主要是由模糊化、規則庫的建立和解模糊三個部分構成，首先需要將材料的參數精確的輸入其中，再由數量轉化為模糊變量，然后將每個輸入量與不同數量的模糊輛進行關聯，輸入量在被模糊化之后，采用建立規則庫的方式，對所模糊化的數據建立規則庫，通過利用IF…THEN…規則，完善整個規則庫的規則。解模糊是將模糊量轉化為精確量的過程，在獲得模糊量之后，就可以利用解模糊的方式，將所得到的模糊量轉化為精確量，從而得出數據。

4 圖像處理算法及軟件設計

4.1 彩色圖像分割算法

再利用無損檢測系統檢測的過程中，由于條件的限制性，所得到的圖像大多數以灰度圖為主，但是對于人類來說，人眼所能識別的顏色可多達上百萬種，但是只包含了少量的灰度色顏色，而無損檢測結果的灰度圖中所覆蓋的灰度色顏色較多，很難為人眼所識別，因此在過去利用人工無損檢測的過程中，會產生一定的精度誤差。因此，在無損檢測的過程中，就需要將灰度圖轉變為彩色圖像，通過利用偽彩色映射技術，將灰度顏色轉變為彩色顏色，從而提高人眼的視覺分辨率。在采用為彩色映射的方法時，需要對灰度圖像的RGB彩色空間中的分量單獨進行線性變換，從而得出為彩色映射。之后需要對彩色圖像進行區域分割，從而便于對整個圖像進行檢測，再根據所分割的區域提取出具有缺憾的焊接區，完成整個檢測的過程。

4.2 自適應區域生長圖像分割算法

根據預先所定義的生長準則，將像素和子區域集合成較大的區域，從而實現區域生長。首先選取一組種子點，以這一點為開始進行區域生長，再將其他區域中具有類似種子區域特點的領域像素附加到每個種子之上。采用區域生長的圖像分割算法，能夠獲得一個更好的結果，提高檢測結果的準確性。在焊縫缺陷區域中，其中的像素往往具有一些較大的數字值，因此，通過采用直方圖的統計方式，對所有的像素數值進行統計，便于直觀的進行觀察，然后在選取灰度圖像中的直方圖中最大值和第一個主位置之間的差值，將這些區域進行合并，最終得出一個自適應區域生長圖像。

4.3 軟件設計

在機器人無損檢測系統中，主要將軟件系統設計分為控制功能軟件設計和操作功能軟件設計，控制功能和操作功能是整個系統中必不可少的一部分，控制功能能夠實現對機器人的運動控制，而操作功能能夠進行圖像顯示和處理。在系統中，通過利用舉例技術，實行整體分析，將一些功能較為相近的區域劃分到一體中，從而對全局進行把控。

5 結語

通過設計一種基于機器視覺的機器人無損檢測系統，能夠有效地降低工作人員的勞動強度，提高無損檢測的精度和效率，具有較強的適應性，未來必將得到廣泛的應用。

參考文獻

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