微型轴承外表面缺陷自动检测线设计 史永杰 机械科学与工程及自动化
第一章 论述
1.1前言
检测技术是现代制造业的基础技术之一,是保证产品质量的关键。随着现代制造业的发展,许多传统的检测技术已不能满足其需要,表现在:现代制造产品种类有很大的扩充,现代制造强调实时、在线、非接触检测,现代产品的制造精度大大提高;现代制造业的进步需要研究新型的产品检测技术。
计算机工业图象检测是将计算机视觉应用于工业检测的一门交叉学科。计算机视觉,指的是利用计算机技术对景物的图象进行识别],以实现对人视觉功能的扩展。利用这一技术可以解决许多工业图象检测环节的问题,以取代落后的人工检测,提高检测效率和工业自动化水平,构成带视觉环节的反馈控制系统。视觉检测技术具有非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出的优点,能很好地满足现代制造业的需求,在实际中显示出广阔的应用前景。视觉检测技术是建立在计算机视觉研究基础上的一门新兴检测技术,可用于工业领域的很多方面,如零件检验与尺寸测量、零件的缺陷检查、零件装配、机器人的引导和零件的识别等。
轴承是机械行业的一个非常重要的零件,使用极其普遍且品种繁多,轴承的加工精度和质量关系到机械产品的使用性能和质量,因此对各种轴承的加工质量检测一直是轴承加工厂家关心的问题。
1.2 国内外的发展现状
目前我国大部分轴承产品加工企业，特别是一些中小规模的生产单位，对产品感官指标的检测还要借助于人的视觉和个人主观判断能力,因而占用了大量的人力,而且由于受到个人的视力、情绪、疲劳、光线等因素的影响,工作效率低,分选差异大。而且这种用肉眼检测轴承接触面的方法来测量齿面加工精度,这种检测方法是不足以胜任的,因为检测质量的结果依据各个检测员而不同。虽然座标检测机能对齿面进行批量检测,但目前市售测量机不能精确地检测轴面周边和不规则的表面,而且此类检测机需要相当长的检测时间。且该检测机的自动化程度不高,检测产品单一,且开发费用较高，与我国现有肉食品加工业的先进生产装备水平极不相符,也制约了机械制造业的长足发展。
1.3 课题研究内容
基于机器视觉（图像识别）的监测技术在有些行业已经得到较好的应用，而且创造了极高的价值。针对目前轴承检测过程中暴露出的问题, 为了提高生产效率，节约成本，我们必须建立一种全新的检测技术，用以替代落后的人工检测。而采用基于计算机的视觉检测和图象处理技术,设计一轴承外表的自动视觉检测系统,成为我们必然的选择。 本文根据我国目前的检测系统的发展水平，监测系统的设计要求，发展现状，今后的发展趋势，对可以在企业内部使用的基于图像识别模式的检测系统进行研究，采用同步带做为输送线，用两个四自由度机械手代替人工操作，用CCD摄像机进行图像采集， 1 2005-06-12
微型轴承外表面缺陷自动检测线设计 史永杰 机械科学与工程及自动化 经过处理后，用先进的单片机进行集中控制，实现了自动化，准确化检测，提高了检测系统的可靠性、准确性、实用性。
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第二章 系统总体设计
2.1 系统总体技术分析
基于图像识别技术的轴承检测系统是提高精确化，高速化，自动化检测的重要方法，目前图象检测技术在诸如:液面和厚度的自动检测、焊缝自动跟踪、集
成电路芯片焊点的自动定位、零件表面坏损的自动检测、印刷电路板表面缺陷的自动检测等领域都已有较好的应用。
因此通过光-电技术、图象识别处理技术及计算机控制技术等,对“对轴承的感官指标进行在线图象检测”的关键性技术进行研究应该是可行的。这种采用CCD采集图像的检测技术主要有以下几个优点：
①100%的检测比例,这样可以更好地控制产品质量,而许多人工检验是抽样检验;
②一致的检验效果,不存在疲劳问题;
③可以降低检测成本,提高产品质量的可信度;
④可以面向所有的轴承产品,甚至其它的机械零部件；
2．2 系统的工作原理
轴承外表视觉检测系统,在线工作。生产流水线中被测轴承按照一定的节拍在输送带上运动,由机械手在特定的位置将其搬到戴检测位置，然后由CCD摄像机进行图像提取。图象的获取与轴承的运动同步进行;被测轴承的各检测项目信息处于特定的背景中,通过图象预处理将其从中提取出来,与设置的标准模板匹配,即对已有的模板与被检测物体进行分析,对两个图形的相似程度进行度量,并返回图形之间的相似度值,通过相似度值来判断模板与被检测物体是否相同或相似,同时将检测结果及时报告或通讯给其它执行系统,从而实现对轴承加工质量的正确分类(一定要求的正品和废品)。因此,该视觉检测系统由下列子系统组成:光源和光学成像系统;摄像与图象处理系统;用于控制摄像、图象处理、图象分析的计算机系统;与生产线的同步通讯和运动控制系统;输出检测结果系统，执行系统。其一般过程如图1所示。具体工作流程如下：
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当启动检测线，第一个轴承到位以后，经过视觉传感器，判断目标是否到位，然后由控制机发出启动机械手甲的指令，当甲手启动到位的时候，要求那个轴承也恰好到位，此时，机械手可直接抓取目标；
当机械手甲将目标放到检测位置时，由传感器2判断目标到位情况，然后由控制机发出指令，启动CCD，进行第一个目标检测，经过一系列的图像
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处理，判断图形真伪，然后传给控制机；
当为不合格的目标时，控制机发出指令，机械手乙动作，将目标放到废品箱；
如果不是废品，则将目标放到生产线上。 以后，每隔4秒钟，CCD获取图像一次。而两个机械手则实现放料，送料。
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计算机 图像采集卡 机械手甲 机械控制箱 CCD 废品箱 Y 机械手乙 X
2.3 系统描述及关键问题分析
轴承质量的检测方法,检测系统，既要适应检测生产线工作方式的不同,又要适应轴承换型的要求,同时还要满足一定的实时性要求.由于生产过程中,必须对每一个轴承都进行检测,这就要求图像检测、图像处理的速度必须跟得上生产线的运行速度.在摄像用光方面,既可采用背光也可采用正光.实践表明:如果采用背光,有利于对图像进行目标分割
采用图像处理方法,进行轴承质量在线检测,需要解决以下几个关键问题:
(1) 目标(轴承,下同)分割 轴承的合格与否,最终要归于它所包含的每一个检测小目标是否全部合格,所以能否把这些小目标全部并且正确地从图像背景中分割提取出来, 4 2005-06-12
微型轴承外表面缺陷自动检测线设计 史永杰 机械科学与工程及自动化 是整个检测任务中的首要问题.
(2) 摄像同步及目标定位 在获取药板图像时,我们让一幅图像里只包含一个完整的轴承,也就是一次只检测一轴承.这样,每当开启整个生产线后，一个轴承被传送到图1中A处时,必须由生产线即时给出表示该轴承已就位的同步信号,并送给计算机以启动图像采集和处理.以后CCD则按照一定的频率进行图像采集。
目标定位与CCD图像传感器的工作原理,以及同步信号的接入位置有关.这里采用廉价的主要应用于普通监控场合的CCD图像传感器进行轴承图像获取,它按照普通电视制式工作而没有外部触发拍摄功能,它的一帧视频图像一般占时40ms.图像传感器与生产线相互独立地工作生产线给出的同步信号送给计算机,通知计算机在从视频采集卡送来的视频流中截获一帧图像.由于生产线给出的同步信号的周期取决于所要检测的轴承在运动方向的长度。.因此,大多数情况下,同步信号周期不是40ms的整倍数,这样在轴承被传送到CCD图像传感器视场中心位置的瞬间,生产线发出同步信号通知计算机试图采集此时的视场景物图像,然而大多数情况下此时的视场景物并不能被捕获到,实际获取到的图像大多数都是在中心位置之前或之后一段时间(不大于40ms)拍摄到的,即实际获取到的图像与中心位置的图像发生了错位, CCD图像传感器实际获取到的发生了错位的图像.由于目标偏出视场,这就需要把摄像区扩大,以使目标不会偏出,但也不能过分大,以免一幅图像中包含两个完整轴承.所以,在实际检测识别时就需要跟踪这种错位导致的抖动以捕获到目标.
（3）机械手跟生产线，CCD的同步问题。当地一个轴承到位以后，经过传感器的判断，由控制机发出启动机械手甲的指令，当甲手启动到位的时候，要求那个轴承也恰好到位，此时，机械手可直接抓去；当机械手甲将目标放到检测位置时，控制机发出指令，CCD动作。进行第一个目标检测，以后，每隔一定时间，CCD获取图像一次。当有不合格的目标是，控制机发出指令，机械手乙动作，将目标放到废品箱，如果没有废品，则将目标放到生产线上。
（4）机械手的协调运动；要求机械手为四轴联动，这样，就对机械手的内部构造，动力系统的控制同步技术等提出了一定的要求；
2.4 轴承缺损检测系统的组成
基于机器视觉技术的轴承缺损检测系统总体上由硬件和软件两大部分组成 由图1我们可以看出，硬件装置包括传送装置，机械手。传送装置在机器中分为两个区域:检测区和分离区。在检测区,通过高速ＣＣＤ摄像机将传送中连续的轴承图像传输到计算机中,计算机对记录下的图像进行分析,分辨出损坏轴承。当轴承进入分离区时,横向机械操作手执行剔除命令,使废品落入废品箱,而成品正常落入成品区,从而实现成品和废品的分离。
软件主要包括对机械手控制程序的设计，计算机图像处理，控制机的指令设计。 因此整个系统包括：传送线、 机械手、CCD摄像机、一些传感器、控制电路，上位机、下位机等。
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2.5总体系统设计任务
1 传送带的形式、速度、及其它参数； 2 机械手的设计和工艺要求；
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