李玉萍 謝俊 王子賢 趙宇凡 楊啟志
(①江蘇大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013;②江蘇大學(xué)農(nóng)業(yè)裝備工程學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013)
微電機(jī)是指直徑小于160 mm或額定功率小于750 W的微型電動(dòng)機(jī)[1],常用于控制系統(tǒng)或傳動(dòng)機(jī)械負(fù)載中,用于機(jī)械能與電能的相互轉(zhuǎn)換,實(shí)現(xiàn)能量轉(zhuǎn)換、動(dòng)力輸出、執(zhí)行等功能[2]。在微電機(jī)中,摩擦片常用于軸向固定齒輪,防止齒輪竄動(dòng),若摩擦片殘缺,會(huì)導(dǎo)致齒輪受力不均,引起變形,最終影響微電機(jī)的動(dòng)力輸出。
目前,在電機(jī)行業(yè),基于機(jī)器視覺的電機(jī)檢測(cè)研究主要局限于電機(jī)外殼的二維尺寸和缺陷、電機(jī)轉(zhuǎn)子缺陷、電機(jī)換向器缺陷,對(duì)于微電機(jī)摩擦片的缺陷檢測(cè)還未有針對(duì)性研究,仍以人工檢測(cè)為主。
由于微電機(jī)中的摩擦片尺寸小,僅在8 mm左右,采用人工檢測(cè)容易產(chǎn)生視覺疲勞,導(dǎo)致誤檢,并且效率低下,不利于自動(dòng)化生產(chǎn)需求[3]。故而引入非接觸式檢測(cè)的機(jī)器視覺技術(shù),提出一種基于機(jī)器視覺的微電機(jī)摩擦片殘缺檢測(cè)系統(tǒng),可大幅度降低人力成本,提高檢測(cè)效率與精度,有利于企業(yè)朝智能化、自動(dòng)化以及柔性化方向發(fā)展。
摩擦片的缺陷主要是殘缺,如圖1所示,像劃痕等類似缺陷對(duì)摩擦片的性能并無影響,故只檢測(cè)摩擦片是否殘缺,要求誤檢率不高于2%。
圖1 摩擦片殘缺
由于摩擦片尺寸較小,直徑在8 mm左右,需要較高的圖像質(zhì)量,因此采用500萬像素的德國BASLER黑白CCD相機(jī),其型號(hào)為acA2500-14gm。鏡頭選擇景深大畸變小的遠(yuǎn)心鏡頭,可消除近大遠(yuǎn)小的透視誤差[4]。
由于紅色LED的波長更接近于CCD圖像傳感器的靈敏度峰值,CCD對(duì)紅光敏感程度強(qiáng),并且對(duì)微電機(jī)摩擦片的顏色選擇無特殊要求,所以LED的顏色選用紅色。環(huán)形光源能突出物體的三維信息[5],適合檢測(cè)缺陷,因此,最終選用紅色環(huán)形光源。
本文搭建的視覺檢測(cè)平臺(tái)如圖2所示,相機(jī)與環(huán)形光源安裝在待檢零件的同側(cè),并垂直向下安裝。
圖2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)實(shí)物圖
由于圖像比較復(fù)雜,存在許多不感興趣區(qū)域,因此需要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,以提取到摩擦片區(qū)域,這樣能夠有效避免不感興趣區(qū)域影響目標(biāo)區(qū)域,提高檢測(cè)精度,有利于后續(xù)的摩擦片輪廓提取。
相機(jī)采集得到的灰度圖像如圖3所示。圖像二值化是將感興趣區(qū)域與背景分離,可以壓縮圖像數(shù)據(jù)量,減少存儲(chǔ)空間,并且簡化后續(xù)圖像處理步驟。
圖3 灰度圖像
本文對(duì)灰度圖像進(jìn)行二值化是基于閾值分割。由于摩擦片邊界上的像素點(diǎn)的灰度值在47~101,鄰近邊界兩側(cè)的像素點(diǎn)的灰度值均高于128,通過灰度值“128”可將摩擦片邊界上的像素點(diǎn)與其他像素點(diǎn)分割開。因此,確定本檢測(cè)的閾值為“128”,對(duì)灰度圖像進(jìn)行反向二值化,將灰度值小于“128”的像素點(diǎn)的灰度值設(shè)為“255”(白色),其余像素點(diǎn)的灰度值設(shè)為“0”(黑色),二值化結(jié)果如圖4所示,目標(biāo)以白色顯示,背景以黑色顯示。
圖4 二值圖像
本文對(duì)二值圖像進(jìn)行連通操作,將鄰域內(nèi)的八連通區(qū)域歸為一個(gè)區(qū)域,即對(duì)每一個(gè)值為1的像素點(diǎn),若其8鄰域有一個(gè)像素點(diǎn)的值也為1,那么這兩個(gè)像素點(diǎn)就歸為一個(gè)區(qū)域,連通區(qū)域標(biāo)記后的結(jié)果如圖5所示。
最小外接矩形[6]包含豐富的特征信息,比如長軸、短軸和主軸方向角度等,是檢測(cè)目標(biāo)特征幾何形狀的有效工具,從圖5中可以看出各區(qū)域的最小外接矩形的長軸存在很大的差異,因此根據(jù)最小外接矩形的長軸來提取摩擦片邊界區(qū)域,最終結(jié)果如圖6所示。
圖5 連通區(qū)域標(biāo)記結(jié)果
圖6 摩擦片邊界區(qū)域
由于摩擦片的邊界存在縫隙,需要進(jìn)行形態(tài)學(xué)運(yùn)算,常用的方法有膨脹與閉運(yùn)算。
膨脹運(yùn)算是求局部最大值[7],膨脹運(yùn)算使目標(biāo)區(qū)域范圍變大,邊界向外部擴(kuò)張,效果如圖7所示。閉運(yùn)算是先膨脹后腐蝕,常用于連接鄰近物體、填充物體內(nèi)細(xì)小孔洞、消除邊界較窄縫隙、平滑物體邊界的同時(shí)并不明顯改變其面積與位置[8],閉運(yùn)算效果如圖8所示。根據(jù)膨脹與閉運(yùn)算的效果圖,選用閉運(yùn)算填補(bǔ)縫隙。
圖7 膨脹運(yùn)算效果圖
圖8 閉運(yùn)算效果圖
將閉運(yùn)算后的摩擦片邊界區(qū)域轉(zhuǎn)為亞像素輪廓,結(jié)果如圖9所示,并將亞像素輪廓在原圖上顯示,如圖10所示,可以發(fā)現(xiàn)內(nèi)側(cè)的綠色輪廓才是真正的摩擦片輪廓,因此選擇綠色輪廓作為摩擦片輪廓,最終提取出的摩擦片輪廓如圖11所示。
圖9 亞像素輪廓圖
圖10 原圖上顯示亞像素輪廓
圖11 摩擦片輪廓
常用的圓擬合方法有最小二乘法與霍夫變換,本文基于最小二乘法進(jìn)行圓擬合。最小二乘法是使輪廓上的點(diǎn)到擬合圓的平方距離和最小[9],也就是要求擬合出來的圓與輪廓上的每個(gè)點(diǎn)最近。假設(shè)最小二乘法擬合得到的圓為
令a=?2A,b=?2B,c=A2+B2?R2得到圓方程的另一種形式。
樣本集為摩擦片輪廓的像素點(diǎn),設(shè)為(Xi,Yi),i∈(1,2,3,···,n),如圖12所示,點(diǎn)(Xi,Yi)到圓心(A,B)的距離為di
圖12 樣本點(diǎn)與擬合圓的關(guān)系
樣本點(diǎn)(Xi,Yi)到圓心(A,B)距離的平方與圓半徑R的平方的差為誤差δi
如圖13所示,綠色輪廓為原始輪廓,紅色輪廓為最小二乘法的擬合結(jié)果,因此可以看出采用標(biāo)準(zhǔn)的最小二乘法擬合圓時(shí),對(duì)于離群值不夠魯棒的,擬合結(jié)果不夠準(zhǔn)確,所以需要采用合適的方法減小離群點(diǎn)的影響。本文引入權(quán)重來減小離群值的影響。
圖13 最小二乘法擬合結(jié)果
權(quán)重可以理解為:輪廓點(diǎn)距離擬合的圓越遠(yuǎn),賦予點(diǎn)越小的權(quán)重,甚至將這些點(diǎn)忽略掉,不參與下一次最小二乘法的計(jì)算。第一次計(jì)算時(shí),可以賦予每個(gè)點(diǎn)相同的權(quán)重,進(jìn)行第一次圓擬合后,再計(jì)算各點(diǎn)到圓的距離,距離圓遠(yuǎn)的點(diǎn)賦予較小的權(quán)重,這樣可以減小離群點(diǎn)的影響,得到較為準(zhǔn)確的圓方程,按照這種方法進(jìn)行多次迭代,可獲得理想的圓。
通過Tukey權(quán)重函數(shù),如式(6)所示。
當(dāng)點(diǎn)到圓心的距離與半徑的差值 δ小于等于閾值 τ時(shí),賦予這些點(diǎn)的權(quán)重為,這樣δ 越小,權(quán)重越大;當(dāng)點(diǎn)到圓心的距離δ 大于閾值 τ時(shí),賦予的權(quán)重為。如圖14所示,經(jīng)改進(jìn)后,圓擬合結(jié)果更為準(zhǔn)確。
圖14 改進(jìn)的最小二乘法擬合結(jié)果
殘缺檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)是通過對(duì)輪廓上像素點(diǎn)到圓心的距離進(jìn)行分析。如圖15所示,計(jì)算輪廓上所有的像素點(diǎn)到圓心的距離di,然后求出最小距離dmin,將最小距離dmin與半徑進(jìn)行比較??紤]到零件在加工過程中存在工藝誤差,加工出來的摩擦片并不是標(biāo)準(zhǔn)圓,因此,圓輪廓上每個(gè)像素點(diǎn)到圓心的距離不是一個(gè)定值,而是存在一定的波動(dòng)。通過對(duì)數(shù)張合格的摩擦片圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì),發(fā)現(xiàn)圓輪廓上的像素點(diǎn)到圓心的距離的波動(dòng)小于5像素,因此本文設(shè)定閾值T=5,即允許有5像素的誤差,若R?dmin≤T,則摩擦片合格;若R?dmin>T,則摩擦片殘缺。
圖15 殘缺檢測(cè)實(shí)現(xiàn)過程
最終,檢測(cè)結(jié)果如圖16所示。為驗(yàn)證本視覺檢測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性,檢測(cè)了50個(gè)合格品與50個(gè)不良品,其中,合格品檢測(cè)的準(zhǔn)確率為100%,不良品的準(zhǔn)確率為98%,達(dá)到了預(yù)期要求,具體檢測(cè)數(shù)據(jù)見表1。
圖16 摩擦片檢測(cè)結(jié)果
表1 摩擦片殘缺檢測(cè)實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果
本文采用500萬像素的CCD相機(jī)、遠(yuǎn)心鏡頭、紅色環(huán)形光源搭建了微電機(jī)摩擦片的視覺檢測(cè)平臺(tái),研究了摩擦片殘缺檢測(cè)算法。通過引入Tukey權(quán)重函數(shù),對(duì)最小二乘法進(jìn)行改進(jìn),將距擬合圓越遠(yuǎn)的像素點(diǎn)賦予越小的權(quán)重,可減小離群像素點(diǎn)對(duì)圓擬合精度的影響,能有效提高圓擬合的精度。
本文還提出一種圓殘缺檢測(cè)算法,經(jīng)改進(jìn)的最小二乘法得到擬合圓的圓心與半徑,計(jì)算輪廓上所有的像素點(diǎn)到擬合圓心的距離,從中找出最小距離,將擬合圓的半徑與其做差,若差值小于等于設(shè)定的閾值,則摩擦片完整,否則摩擦片殘缺。經(jīng)過試驗(yàn),該檢測(cè)算法的準(zhǔn)確率達(dá)到了98%。
本文通過機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)微電機(jī)摩擦片進(jìn)行殘缺檢測(cè),彌補(bǔ)了傳統(tǒng)人工檢測(cè)效率低、成本高等不足,有利于企業(yè)朝自動(dòng)化、智能化檢測(cè)方向發(fā)展,增強(qiáng)綜合競(jìng)爭力。