溫度過載保護器感應元件的裝配檢測系統設計

頡永鵬 朱玉華 杜金月 劉洋

摘要：隨著社會的快速發展，對于傳統機器的改造勢在必行。機器視覺作為自動化設備的 “眼睛”，在傳統機器改造的過程中是尤為重要。針對溫度過載保護器的感應元件的裝配過程，采用基恩士視覺公司的圖像檢測工具包，設計一套完整的全自動化設備。與傳統機器相比，它增加了圖像檢測系統和電氣控制部分，使機器更加的智能化。通過實際生產驗證，改造后的機器在生產應用中效果理想，它對于同類型的產品設計提供有效地參考。

Abstract： With the rapid development of society， it is imperative to reform traditional machines. As the "eyes" of automation equipment， machine vision is particularly important in the process of traditional machine transformation. Aiming at the assembly process of the sensing element of the temperature overload protector， a complete set of fully automated equipment is designed using Keyence Vision's image inspection toolkit. Compared with traditional machines， it adds an image detection system and electrical control parts to make the machine more intelligent. Through actual production verification， the transformed machine has an ideal effect in production and application， and it provides an effective reference for the design of the same type of product.

關鍵詞：機器視覺;圖像檢測;感應元件;機構設計;溫度過載保護器

Key words： machine vision;image detection;sensing element;mechanism design;temperature overload protector

中圖分類號：TM572.1? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-957X（2021）17-0193-03

0? 引言

隨著計算機、圖像處理、圖形識別技術的迅速發展，機器視覺應用越來越受到人們的關注。機器視覺是工業機器人獲得環境信息的主要手段之一，它被廣泛用于智能汽車、發動機裝配、自動化工廠等制造業和其他行業，以確保產品質量，控制生產過程并感知環境。工業4.0與智能制造密不可分，而智能制造與機器視覺密不可分。工業機器人通過視覺獲取的視覺圖像信息提取工件功能參數、位置信息，識別工件的種類，確定工件的位置。機器視覺是適用于產業領域的主要技術。因此，研究了機器視覺目標識別和位置檢測，對于相似的工業應用場景，具有一定的借鑒性。

1? 產品分析與系統設計

1.1 產品介紹和分析

感應元件是電子設備的溫度過載保護器的一個器件，它主要包括四部分，底殼（圖1（a））、金屬感應片（圖1（b）），卡扣（圖1（c））以及蓋子（圖1（d））。它的工作原理是，當溫度過高時，金屬感應片會因為溫度升高使它的形狀發生變化，改變阻值，起到溫度過載的保護作用。它的面積比較小，而且每一個步驟的裝配精度都要求高，通過肉眼去觀測裝配過程是很難發現裝配中出現的誤差，會直接導致產品的不合格。因此針對感應元件的裝配過程，結合機器視覺技術，設計一套完整的裝配檢測系統，發現在裝配過程中出現的問題，對機構部分及時作出調整，減少不良產品的出現頻率并剔除不良品。

1.2 檢測系統組成

本系統主要包括相機檢測部分、機械取料抓料以及人機界面顯示三部分，系統組成如圖2所示。

感應元件是由底殼、感應片、卡扣和蓋子四部分組成。因此裝配需要從下到上依次完成。第一步首先送入底殼原料并裁切，然后送到傳輸線;第二步安裝感應片;第三步卡扣安裝和對卡扣進行焊接;第四步安裝保護蓋。每一步驟的安裝精度都影響著最終裝配的成功。因此需要在每一個工位都需要加裝檢測裝置。其中檢測位1是針對底殼的安放位置進行檢測，確保它的安放位置端正;檢測位2是針對感應片是否放在底殼的正中心位置進行檢測，防止出現斜放，翹起的情況發生;檢測位3主要是針對焊接卡扣的焊點進行檢測，確保焊點不能過大影響感應片以及是否焊接到位;檢測位4是針對蓋子是否完全和底殼重合的檢測。

整個機構設計包括了各部分材料的運送、每個部位的裁剪按壓、焊接、檢測、產品的不良和合格的分類以及最終不良品的剔除。全自動化操作，無需人監管，符合商家的要求，圖3為機構設計實體圖。

2? 視覺檢測系統

視覺檢測系統的設計主要分為兩個部分，第一部分是視覺系統機構設計，主要包括鏡頭、光源等的選型。第二部分為圖像識別和顯示，對獲得的圖像提取特征，然后顯示在人機界面上。

2.1 視覺系統機構設計

2.1.1 鏡頭選型

鏡頭的選擇對于檢測系統來說是至關重要的。只有選擇合適的鏡頭才能拍出符合要求的照片。選擇鏡頭時，不僅要對相機的工作位置、視野范圍、焦距考慮，而且鏡頭的變形失真和工作環境也是必須要考慮的因素。鏡頭是由光圈和鏡片組成的。通過獲得的圖片對光圈和焦距的調整，就可以得到清晰的圖像。根據視野和焦距，就可以計算焦點對準的位置，既工作距離（WD）：

WD：視野角=CCD尺寸：焦矩

最后綜合廠家要求和設計拍照的要求，選定了焦距為16mm，240萬像素的高品質鏡頭，相機選擇基恩士的工業相機。

2.1.2 照明的選擇

照明是影響視覺檢測非常關鍵的因素，它直接影響著拍攝圖像的質量。環境的差異使得沒有一個通用的照明系統供大家選擇，因此針對每一個特定的應用實例，要選擇相應的照明裝置，以達到最佳效果。

首先看光源，光源可分為可見光和不可見光。在工業應用中最常見的光源主要有白熾燈、日光燈、水銀燈和鈉光燈。由于工業生產環境不是封閉的，環境中出現的干擾光源會直接影響圖片的質量和檢測的效果，可以通過增加防護罩的辦法來減少環境光的影響。

照射方法可分為：背向照明、前向照明和結構光照明等。其中，背向照明是指被測物放在光源和攝像機之間，能獲得高對比度的圖像，圖像處理簡潔。前向照明是光源和攝像機位于被測物的同側，這種方式便于安裝。結構光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上，根據它們產生的畸變，解調出被測物的三維信息[2]。

選擇照明方式一般有三個步驟：

第一，選擇照明方式：根據檢測部位的特點，可以選擇漫反射光、鏡面反射光和透射光。

第二，決定照明方法：根據工件條件和環境條件，可以采用環形光源、低角度光源和同軸光源等。

第三，決定光線的顏色和波長：根據工件的顏色和背景材料的顏色加以確定。

根據每個檢測位置的條件和環境因素，選擇檢測1、2、4位為透射光的低角度光源，檢測位3選擇環形光源。根據產品的顏色和整個環境狀況，都選擇白色光。

2.2 圖像檢測和顯示

2.2.1 圖像處理

首先對四部分獲得的圖像進行處理，提取圖像特征，然后與標準圖像提取的圖像特征進行對比，進行誤差范圍分析，如果每個位置獲得的圖片都滿足精度要求，則認為是良品，否則為不良品，需要對不良品進行剔除，保證產品的質量。

其圖像處理步驟為，首先對獲取到的圖像進行預處理，預處理主要包括，對彩色圖像進行灰度處理、二值化、濾波、降噪、對圖像進行開操作和閉操作。然后對圖像進行邊界檢測，提取圖像的特征。最后進行面積和周長等的計算，與標準圖像的這些特征進行比較，若在誤差范圍內可視為良品，否則視為不良品，進行提出[3，4]。

2.2.2 人機界面顯示設計

根據客戶的要求，結合C#語言和在線檢測系統設計了清晰明了的顯示界面，其中包括主頁面設置，相機狀態顯示，用戶登錄等功能。用戶可以在任何時候查看每一個工位的圖片拍攝情況和狀態顯示狀況，及時發現出現相同錯誤的位置，對機構進行調整，減少不良品的出現，同時可以查看每一個工位的良品數量和成功率[5]。

3? 結果分析

抽取某一天的改進機器產品生產數據和傳統機器產品生產數據進行比較分析。改進機器與傳統機器生產數據對比如表1。

根據表1可知，在相同時間段內，改進機器生產的總量明顯上漲，達到了提高一倍產量的設計要求。而且通過對比發現，通過不斷地監測每個工位產品生產情況，及時調整因為機構問題而造成產品不良的原因，可以大大提高每個工位的良品率，進而提高成品的良品率。

然后截取了一周的兩種機器的生產對比，如圖4所示。

由4可知，通過對兩種機器的生產數量和良品的 率折線圖統計分析，改進的機器在這一周之內，它每天的產生數量超過5000個，而且成品的良品率都達99.3%以上。因此此次機器改良，達到公司要求。

4? 結論

本設計在傳統機器的基礎上，對它的機械結構、電控設計進行改造。與傳統機器相比，在每個工位增加可視覺檢測系統，可以實時對每一個工位的工作情況進行監測，及時發現機構中存在的問題，并加以調整，減少不良的出現頻率。結合基恩士的檢測工具包，增加良品與不良品的分類系統，可以及時清楚不良品，給工作人員帶來了極大的便利。經過實際的生產要求驗證，裝配效果理想，產品優良檢測準確，可以達到實際應用的目的。這項設計為微小物品方面的裝配以及檢測提供了實際經驗，對于相似的工業應用場景，具有一定的借鑒性。

參考文獻：

[1]朱林安.結合生產線的視覺檢測實驗系統設計[J].電子技術與軟件工程，2021（06）：76-77.

[2]管經緯. 基于機器視覺的工件自動分揀系統研究[D].東華大學，2015.

[3]徐松.機器視覺技術在包裝盒檢測中的應用研究[J].科技風，2021（07）：15-16.

[4]田洪志，王東興，林建鋼，劉兆財，陳麒麟.沖壓件沖孔缺陷的檢測與識別[J].現代電子技術，2020，43（23）：35-38.

[5]管飛，范會來，劉中峰.基于UC/GUI嵌入式用戶圖形界面的某型裝備檢測診斷系統設計[J].科技創新導報，2020，17（13）：152-154，157.