黃永華， 林振衡， 陳學(xué)軍

( 1.莆田學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院， 福建 莆田 351100; 2.現(xiàn)代精密測(cè)量與激光無(wú)損檢測(cè)福建省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 福建 莆田 351100 )

在剎車蹄塊片摩擦塊(后簡(jiǎn)稱摩擦塊)和鋁合金鑄件的膠粘、高溫固化生產(chǎn)工序中，因受熱不均等因素，一些摩擦塊產(chǎn)品會(huì)出現(xiàn)裂紋現(xiàn)象，因此在出廠前需對(duì)剎車蹄塊片(后簡(jiǎn)稱剎車片)進(jìn)行檢查，以剔除存在裂紋的不合格產(chǎn)品.目前，大多數(shù)企業(yè)主要采用人工目測(cè)檢驗(yàn)方式對(duì)剎車片進(jìn)行裂紋檢查，該方法不僅效率低，而且容易發(fā)生漏檢，給鼓剎系統(tǒng)帶來(lái)安全隱患.近年來(lái)，機(jī)器視覺技術(shù)發(fā)展迅速，已在工業(yè)檢測(cè)等方面有了較好的應(yīng)用[1-3].目前，應(yīng)用機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)鼓剎系統(tǒng)剎車片進(jìn)行外觀裂紋檢測(cè)的方法尚未見到相關(guān)報(bào)道；因此，本文通過(guò)構(gòu)建剎車片圖像采集系統(tǒng)，提出一種基于支持向量機(jī)(SVM)的摩擦塊表面裂紋檢測(cè)方法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文方法的有效性.

1 剎車片圖像采集系統(tǒng)的構(gòu)建

1.1 剎車片圖像采集方案

剎車片的外形近似半圓形，摩擦塊成半圓環(huán)狀膠粘在鋁合金鑄件外表面.摩擦塊裂紋主要出現(xiàn)在上表面，如圖1所示.本文構(gòu)建的圖像采集系統(tǒng)如圖2所示.該系統(tǒng)主要由CMOS工業(yè)相機(jī)、鏡頭、球積分光源、可調(diào)光源支架等構(gòu)成.當(dāng)剎車片由傳送帶輸送至工業(yè)相機(jī)正下方時(shí)，光電傳感器因遮擋產(chǎn)生變化信號(hào)，由此觸發(fā)工業(yè)相機(jī)采集圖像.

圖1 剎車片圖像

圖2 剎車片圖像采集系統(tǒng)

1.2 圖像采集系統(tǒng)的硬件選擇

為獲取較好的成像質(zhì)量，剎車片圖像采集系統(tǒng)采用如下幾方面措施減少成像干擾：傳送線的傳送皮帶選用黑色啞光皮帶，照明光源選用能產(chǎn)生漫反射光線且光源直徑比剎車片大的球積分光源，以最大限度地減少因鏡面反射而產(chǎn)生的局部反光現(xiàn)象，保障成像均勻.相機(jī)選用500萬(wàn)像素的高清工業(yè)相機(jī)，鏡頭為焦距16 mm的高清鏡頭.相機(jī)架設(shè)在球積分光源頂部開孔處，架設(shè)高度為30 cm.

2 剎車片的摩擦塊區(qū)域提取

要實(shí)現(xiàn)對(duì)摩擦塊表面缺陷的檢測(cè)，首先需要在背景中將摩擦塊所在區(qū)域分離出來(lái).由于黑色啞光皮帶和摩擦塊表面的粗糙度不同，本文利用灰度圖像的梯度和投影法提取摩擦塊所在區(qū)域.

2.1 剎車片圖像的梯度變換

梯度是灰度圖像的重要特征.梯度模值能較好地表征圖像中灰度變化的強(qiáng)度，其計(jì)算公式為：本文采用Sobel算子(如圖3所示)對(duì)剎車片圖像進(jìn)行遍歷，獲取梯度強(qiáng)度，結(jié)果圖4所示.由圖4可看出，摩擦塊區(qū)域內(nèi)梯度強(qiáng)度較大，而黑色啞光皮帶內(nèi)梯度較弱.

(a) ?f/?x (b) ?f/?y圖3 Sobel算子模板

圖4 剎車片梯度模值圖像

2.2 基于投影法的摩擦塊目標(biāo)區(qū)域提取

投影法是將剎車片梯度模值圖像沿X軸、Y軸分別作橫向、縱向的投影累加.由于剎車片在機(jī)器視覺檢測(cè)工位前已由機(jī)械裝置和護(hù)欄調(diào)整為橫向姿態(tài)，因此摩擦塊在圖像中成橫向條狀.X軸橫向投影與Y軸縱向投影方式相比，其摩擦塊區(qū)域梯度模值的投影累加值比黑色啞光皮帶區(qū)域梯度模值投影的累加值具有更大的數(shù)量差，邊界也更為陡峭，因此X軸橫向投影相對(duì)更容易定位出兩者的邊界位置，如圖5(a)所示.由于受噪聲等因素的影響，在投影圖中會(huì)局部存在較大的波動(dòng)干擾.為去除波動(dòng)干擾，本文采用一維1×20大小模板對(duì)投影圖進(jìn)行3次均值濾波，其效果如圖5(b)所示.求取均值濾波后，計(jì)算上述梯度模值圖像在X軸橫向上投影累加的大、小極值，然后以二者的平均值作為摩擦塊橫向邊緣分割的閾值，從而提取出摩擦塊橫向區(qū)域，如圖6所示.同理，對(duì)摩擦塊橫向所在區(qū)域的梯度圖進(jìn)行Y軸縱向投影，結(jié)果如圖5(c)所示.濾波(如圖5后(d)所示)，截取出的摩擦塊區(qū)域如圖7所示.

圖5 一維梯度投影和濾波結(jié)果

圖6 摩擦塊橫向所在區(qū)域

圖7 摩擦塊區(qū)域

3 基于SVM的摩擦塊裂紋缺陷檢測(cè)

3.1 摩擦塊圖像灰度共生矩陣的描述

摩擦塊表面裂紋缺陷區(qū)域和正常區(qū)域在灰度值和灰度變化上具有不同的特性和規(guī)律.灰度共生矩陣[4]4058能表征圖像中灰度和位置特征，其表達(dá)式為：

p(i,j,d,θ)=[f(x,y)=i,

f(x+Δx,y+Δy)=j],i，j∈L.

(1)

式(1)描述的是在灰度i像素的θ方向上，距其距離為d=(Δx,Δy)的位置所出現(xiàn)灰度j像素的概率.θ以x軸正方向?yàn)槠鹗迹扇?°、45°、90°、135°，如圖8所示.

若圖像中灰度級(jí)為L(zhǎng)，則灰度共生矩陣的大小為L(zhǎng)×L.由于8位灰度圖像數(shù)量級(jí)L=28=256，因此計(jì)算共生矩陣時(shí)其數(shù)據(jù)運(yùn)算量較大.考慮到相鄰像素灰度的分布具有相關(guān)性，為減少計(jì)算量，本文采用灰度壓縮方式進(jìn)行灰度級(jí)降階處理.降階后圖像灰度階數(shù)為k，灰度級(jí)為L(zhǎng)=2k.為實(shí)現(xiàn)對(duì)摩擦塊表面裂紋缺陷區(qū)域的檢測(cè)和定位，本文以局部N×N大小窗口為單位子圖像進(jìn)行分塊檢測(cè).設(shè)窗口內(nèi)極大灰度值為fw,max，則窗口內(nèi)灰度值fw(x,y)壓縮前后的灰度值映射公式為：

(2)

圖8 灰度共生矩陣的提取方向

3.2 摩擦塊單位子圖像的特征提取

灰度共生矩陣是對(duì)圖像灰度和位置的初級(jí)描述.在細(xì)紋理區(qū)域，較大的數(shù)值集中在灰度共生矩陣的主對(duì)角線附近；在粗紋理區(qū)域，由于相似區(qū)域較大，較大的數(shù)值分布較均勻.灰度共生矩陣可提取非相似性、熵、角二階矩、相關(guān)性、逆差矩等14個(gè)統(tǒng)計(jì)特征[5].本文依據(jù)摩擦塊表面正常區(qū)域和缺陷區(qū)域的特點(diǎn)，采用以下幾個(gè)特征對(duì)單位子圖像進(jìn)行描述：

1)熵.熵是圖像信息的度量，它能夠反映信息的復(fù)雜程度，其表達(dá)式如式(3)所示.圖像紋理越少，熵值越?。患y理越多，熵值越大.

(3)

2)非相似度.非相似度能夠反映區(qū)域灰度的差異性，其表達(dá)式如式(4)所示.圖像局部區(qū)域灰度差別越大，非相似性度值越大.

(4)

3)相關(guān)性.相關(guān)性衡量的是鄰域灰度的線性依賴性，其表達(dá)式如式(5)所示.當(dāng)元素值相差較大時(shí)，相關(guān)性較小；當(dāng)元素值較均勻時(shí)，相關(guān)性較大.

(5)

其中：

4)窗口灰度均值.窗口灰度均值反映的是灰度的平均值，其表達(dá)式如式(6)所示.在裂紋缺陷區(qū)域內(nèi)，窗口灰度均值較??；在正常區(qū)域內(nèi)，窗口灰度均值較大.

(6)

3.3 基于SVM的摩擦塊裂紋缺陷和正常區(qū)域的分類

SVM是一種監(jiān)督型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它能較好地處理小樣本、非線性和高維度模式識(shí)別問(wèn)題[6-8].當(dāng)樣本為線性不可分時(shí)，用核函數(shù)K(x,y)非線性將輸入樣本的特征向量映射到高維空間，然后以結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化為原則構(gòu)建VC維(vapnik chervonenkis dimension)，并求取盡可能低的廣義最優(yōu)分類面，使類間的隔離邊緣最大化.設(shè)摩擦塊所提取的特征樣本集為(xi,yi),i=1,…,n(xi∈Rd)；裂紋缺陷和正常區(qū)域的類別標(biāo)號(hào)分別為yi∈(+1,-1)，松弛項(xiàng)為ξ， 則d維空間的廣義分類面方程為：yi[(ω·xi)+b]-1+ξi≥0.要使支持向量將分類間隔最大化，需要將裂紋缺陷和正常區(qū)域的分類問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)帶約束的非線性規(guī)化問(wèn)題：

(7)

約束:yi[(ω·xi)+b]-1+ξi≥0,

i=1,…,n.

其中C為對(duì)錯(cuò)分樣本的懲罰因子.核函數(shù)

滿足Mercer條件時(shí)，裂紋缺陷和正常區(qū)域的廣義最優(yōu)分類面的判別函數(shù)為：

(8)

4 實(shí)驗(yàn)與分析

4.1 求取摩擦塊圖像特征值時(shí)的參數(shù)設(shè)定

局部窗口大小N、距離間隔d=(Δx,Δy)、灰度級(jí)k和方向θ是描述共生矩陣的重要參數(shù)[4]4058-4059.窗口過(guò)小,單位子圖像難以完整地描述像素的排列規(guī)律；窗口過(guò)大，會(huì)包含多余的異類信息.距離間隔指的是兩個(gè)灰度間的距離，粗紋理宜選擇較大的數(shù)值;細(xì)紋理宜選擇較小的數(shù)值.灰度級(jí)k值越大，描述灰度統(tǒng)計(jì)特征的精度越高，但計(jì)算量相應(yīng)增大.考慮到共生矩陣和各特征提取的計(jì)算量，本實(shí)驗(yàn)采用8×8局部窗口大小為單位子圖像(N=8)，灰度級(jí)取L=16(k=4)，距離間隔取d=1，θ取0°、45°、90°、135°.在該參數(shù)條件下，計(jì)算單位子圖像的熵、非相似性、相關(guān)性、窗口灰度均值，并以4個(gè)方向的均值作為描述摩擦塊單位子圖像的特征.

4.2 基于SVM分類模型的訓(xùn)練與裂紋區(qū)域的預(yù)測(cè)分類

圖10 參數(shù)C和g網(wǎng)格劃分尋優(yōu)等高線圖

在C、g最優(yōu)參數(shù)下，訓(xùn)練上述兩類圖像的分類模型，然后再以待檢測(cè)裂紋的完整摩擦塊圖像為測(cè)試集，利用支持向量機(jī)泛化性能對(duì)摩擦塊進(jìn)行檢測(cè)，以此實(shí)現(xiàn)摩擦塊中裂紋缺陷區(qū)域和正常區(qū)域的分類，結(jié)果如圖11—圖14中(b)所示.迭代閾值法[11]、分水嶺算法[12]的分類結(jié)果如11—圖14中的(c)、(d)所示.對(duì)比3種方法可知，本文方法的分類效果明顯優(yōu)于迭代閾值法和分水嶺算法，可為后續(xù)判定有無(wú)裂紋缺陷提供較好的基礎(chǔ).

4.3 摩擦塊表面有無(wú)裂紋缺陷的判定

為了判定摩擦塊表面有無(wú)裂紋缺陷，首先對(duì)支持向量機(jī)分類所得的二值圖像取反，然后在垂直方向上做投影并累加求得一維直方圖.例如：摩擦塊1(圖11(a))上含有裂紋，其投影直方圖如圖15(a)所示，圖中最大的峰值(標(biāo)記為×)所處位置即為裂紋所在位置；摩擦塊4(圖14(a))上無(wú)裂紋，其投影直方圖如圖15(b)所示.由此可知，通過(guò)投影直方圖中有無(wú)較大峰值即可判定該摩擦塊表面是否存在裂紋.

圖11 摩擦塊1(含裂紋)的分類結(jié)果

圖12 摩擦塊2(含裂紋)的分類結(jié)果

圖13 摩擦塊3(含裂紋)的分類結(jié)果

圖14 摩擦塊4(不含裂紋)的分類結(jié)果

圖15 摩擦塊的投影值方圖

為驗(yàn)證本文方法的檢測(cè)效果，選取60幅剎車片圖像樣本進(jìn)行測(cè)試，其中含裂紋11幅，無(wú)裂紋49幅.判定摩擦塊表面有無(wú)裂紋缺陷的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示.

表1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

采用錯(cuò)檢率、漏檢率和準(zhǔn)確率指標(biāo)分析表1中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù).計(jì)算公式及結(jié)果為：

98.33%.

由上述計(jì)算結(jié)果可知：本文方法的錯(cuò)檢率為零，即沒有發(fā)生無(wú)裂紋而被檢測(cè)為含裂紋的現(xiàn)象；判定有無(wú)裂紋缺陷的準(zhǔn)確率較高(98.33%)，但存在一定的漏檢率(9.09%).產(chǎn)生漏檢的原因是：在預(yù)測(cè)分類時(shí)，摩擦塊測(cè)試樣本中存在含有很細(xì)短的裂紋(裂紋寬度小于單位子圖像寬度N)樣本，由此導(dǎo)致漏檢而發(fā)生誤判.但在一般情況下，摩擦塊表面的裂紋主要是在熱固化過(guò)程中產(chǎn)生的，其裂紋寬度都相對(duì)較大，因此本文方法能較準(zhǔn)確地判定摩擦塊表面有無(wú)裂紋缺陷.

5 結(jié)論

針對(duì)剎車片的摩擦塊和鋁合金鑄件在膠粘、高溫固化生產(chǎn)工序中出現(xiàn)的摩擦塊裂紋現(xiàn)象，本文利用機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù),提出了一種基于梯度模值的剎車片摩擦塊區(qū)域提取和基于支持向量機(jī)的裂紋檢測(cè)方法.結(jié)果表明，該方法能較好地檢測(cè)出摩擦塊上裂紋區(qū)域，從而可實(shí)現(xiàn)剎車片外觀質(zhì)量的快速、無(wú)損檢測(cè).本文對(duì)含有細(xì)短裂紋的摩擦塊存在一定的漏檢，今后我們將對(duì)此進(jìn)行進(jìn)一步研究.