軸承在正常的流水線上生產(chǎn)中，由于各種不知情的原因會(huì)以直接影響到軸承的生產(chǎn)品質(zhì)，會(huì)產(chǎn)生各種類(lèi)型的缺陷直接導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量下降，人工成本增加。那么我們?nèi)绾芜\(yùn)用好這項(xiàng)檢測(cè)，從而大大的提***廠***的生產(chǎn)效率。

　　系統(tǒng)的檢測(cè)要求：

　　1. 檢測(cè)區(qū)域：正面、側(cè)面、內(nèi)表面。

　　2. 缺陷種類(lèi)：刮傷、螺紋線 (如圖1)。

　　圖1

　　硬件選擇

　　視覺(jué)核心系統(tǒng)我們采用了******大的視覺(jué)公司加拿大DALSA Coreco集團(tuán)的智能機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)VA40。這種***性能嵌入式的機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)能夠完成多相機(jī)檢測(cè)任務(wù)，它可以同時(shí)通過(guò)3個(gè)視角來(lái)檢測(cè)同一個(gè)產(chǎn)品，或者不同的產(chǎn)品。它所具有的這些全面功能提供了比同類(lèi)智能相機(jī)更***的性?xún)r(jià)比和便捷的解決方案。光源根據(jù)產(chǎn)品的特點(diǎn)采用了RVSI NER的LED環(huán)行光源，相機(jī)采用的是TM1 640 x 480像素的模擬面陣相機(jī)，鏡頭選用的是Fujinon標(biāo)準(zhǔn)工業(yè)16mm和8mm鏡頭。(如圖2)

　　圖2

　　軟件模塊

　　軟件模塊我們采用了DALSA Coreco集團(tuán)的***機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用軟件Sherlock，Sherlock是一種基于Windows開(kāi)發(fā)出來(lái)的具有圖形化操作界面的機(jī)器視覺(jué)設(shè)計(jì)軟件，它是當(dāng)今歐美***為流行的視覺(jué)處理軟件。

　　設(shè)計(jì)方案

　　由于軸承的檢測(cè)需要進(jìn)行多視角檢測(cè)，我們采用了兩套VA40視覺(jué)系統(tǒng)完成這項(xiàng)檢測(cè)任務(wù)，***套VA40系統(tǒng)連接3臺(tái)相機(jī)對(duì)軸承側(cè)面缺陷和內(nèi)部螺紋進(jìn)行360度的檢測(cè)，3臺(tái)相機(jī)分別安裝在軸承的周?chē)c軸承底座中心成25度角，每臺(tái)相機(jī)負(fù)責(zé)120度范圍內(nèi)的檢測(cè)。

　　第二套VA40連接一臺(tái)相機(jī)，相機(jī)安裝于軸承的正上方專(zhuān)門(mén)進(jìn)行對(duì)軸承表面的檢測(cè)。如要對(duì)底面進(jìn)行檢測(cè)，則需要通過(guò)在檢測(cè)流水線上加裝自動(dòng)翻轉(zhuǎn)裝置實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承底座面的檢測(cè)。如不通過(guò)自動(dòng)化翻轉(zhuǎn)進(jìn)行檢測(cè)，則通過(guò)人工將軸承翻轉(zhuǎn)后在傳送至堅(jiān)持餓流水線再進(jìn)行一次檢測(cè)。

　　正面檢測(cè)

　　表面具有有缺陷的產(chǎn)品。合格的產(chǎn)品正面拍攝的圖像表面應(yīng)該沒(méi)有反光，而具有缺陷的產(chǎn)品在特殊的光線照射下將會(huì)發(fā)出與背景完全不一樣的白光，如圖4中所示(表面有切痕和表面有螺紋及刮痕的次品)。

　　圖4

　　Sherlock軟件中的檢測(cè)過(guò)程

　　我使用了環(huán)行面檢測(cè)區(qū)域用于軸承正面缺陷的檢測(cè)，經(jīng)過(guò)算法處理后軸承正面缺陷特征會(huì)明顯顯露出來(lái)，我們通過(guò)計(jì)算檢測(cè)區(qū)域中的白色塊的多少來(lái)判斷軸承是否是次品。

　　以下都是不合格的產(chǎn)品檢測(cè)圖像：

　　1.軸承正面有切痕。 (如圖5)

　　圖5

　　2.軸承正面有螺紋。 (如圖6)

　　圖6

　　3.軸承正面有螺紋和切痕。(如圖7)

　　圖7

　　側(cè)面檢測(cè)(在側(cè)面需要檢測(cè)出各種缺陷)

　　1.合格產(chǎn)品照片 (如圖8)。

　　圖8

　　2.側(cè)面有缺陷的產(chǎn)品照片 (如圖9)。

　　圖9

　　Sherlock軟件中檢測(cè)過(guò)程

　　邊緣提?。?/p>

　　通過(guò)在Sherlock軟件中的算法設(shè)置，我們可以將軸承的底座邊緣提取出來(lái)，這樣邊為我們確定了檢測(cè)的區(qū)域界線。如圖10所示。

　　區(qū)域定位：

　　由于軸承在檢測(cè)流水線上可能發(fā)生位置移動(dòng)，因此我們必須考慮到在軟件中實(shí)現(xiàn)檢測(cè)區(qū)域的自動(dòng)定位。注意下圖中的蘭色直線和圓點(diǎn)，我們將以軸承頂部與側(cè)面黑白的分界線作為我們的定位參照物進(jìn)行檢測(cè)區(qū)域的自動(dòng)調(diào)整定位。如圖11所示。

　　圖11

　　側(cè)面缺陷檢測(cè)：

　　由于側(cè)面缺陷在相機(jī)所拍攝的圖像中呈現(xiàn)出陰暗區(qū)域(像素值較低)，這時(shí)候我們?cè)赟herlock軟件中經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)較低像素的區(qū)域面積便能夠判斷出缺陷是否存在。

　　軸承內(nèi)部螺紋是否存在的判別

　　由于軸承在加工過(guò)程中內(nèi)部可能存在細(xì)螺紋，在經(jīng)過(guò)特殊光源照射后細(xì)螺紋會(huì)出現(xiàn)一條暗淡的反光，我們采用了一個(gè)弧面檢測(cè)區(qū)域?qū)ｉT(mén)用于測(cè)定這條細(xì)螺紋是否存在。

　　1.內(nèi)部不存在螺紋 (如圖12)。

　　圖12

　　2.內(nèi)部存在螺紋 (如圖13)。

　　圖13

　　檢測(cè)算法是我們統(tǒng)計(jì)弧面檢測(cè)區(qū)域中白色像素的個(gè)數(shù)，如果螺紋存在那么白色像素?cái)?shù)量應(yīng)該大于3500，如果螺紋不存在則這個(gè)數(shù)量應(yīng)該小于2000。這樣便能夠快速的識(shí)別出是否內(nèi)部存在螺紋。

　　注：本文轉(zhuǎn)載自《控制工程》雜志，原文署名作者為深圳市眾為興數(shù)控有限公司王寅。