彈簧檢測模塊 - 機器視覺的彈簧自動檢測系統(tǒng)模塊及組成

彈簧自動檢測系統(tǒng)的軟件部分采用NI公司的LabVIEW圖形編程語言開發(fā)。LabVIEW直觀的圖標操作、高效的多線程并行處理以及方便的模塊化特性使得程序的開發(fā)周期大大縮短，程序執(zhí)行效率高且擴展能力強，便于隨時查錯和修改。彈簧檢測部分的流程如圖4所示，程序主要由幾個功能模塊組成：彈簧標準庫更新、圖像采集、圖像處理以及數(shù)據(jù)分析處理模塊。

圖 4 圖像處理主程序流程

2.1 彈簧標準庫

在本系統(tǒng)中，彈簧的規(guī)格是以彈簧的外徑尺寸來區(qū)分的。彈簧標準庫中包含兩類信息：不同規(guī)格彈簧的標定信息和對應(yīng)的標準尺寸。相機位置固定后，圖像X方向單位象素表示的實際尺寸是不變的，而Y方向的實際尺寸△Li與彈簧外徑成正比。因此，我們需要事先知道△Li，才能得到彈簧的實際尺寸值。由于標準庫不可能已經(jīng)包含所有規(guī)格彈簧的信息，系統(tǒng)還添加了標準庫的擴展功能，檢測人員可以隨時擴充標準庫信息。

圖 5 添加標定庫信息部分

2.2 圖像采集

對于線陣圖像的外部觸發(fā)取像，IMAQ提供了兩種基本觸發(fā)模式：可變高度采集（Variable Height Acquisition）和線觸發(fā)采集（Trigger Each Line）。本文采用兩種采集方式相結(jié)合的方法。因為待測彈簧外徑大小可變，VHA采集模式可以適應(yīng)變高度的圖像采集，Trigger Each Line模式則保證了相機的線掃率與馬達速度同步。

圖 6 圖像采集子VI

開始采集前，應(yīng)先做這幾步工作：

（1）IMAQ Init函數(shù)對采集卡進行初始化；

（2）在IMAQ Configure List函數(shù)對緩沖單元進行配置。這里每個單元要在For循環(huán)內(nèi)單獨開辟空間；

（3）設(shè)置觸發(fā)類型為Trigger Each Line。要注意的是，使用VHA模式前應(yīng)在MAX中預(yù)先設(shè)置好圖像的最大高度Height（本應(yīng)用中設(shè)置該值為1000），相機采集完1000行圖像后就會自動停止采集。

2.3 圖像處理

對于機器視覺領(lǐng)域，NI提供了自動檢測視覺生成器NI Vision Builder AI和Vision Assistant軟件輔助圖像處理。在它們交互式菜單驅(qū)動的環(huán)境下，用戶無需編程，即可簡便的進行機器視覺應(yīng)用開發(fā)。此外，Vision Builder和Assistant還可以自動生成LabVIEW或者C代碼，這在很大程度上簡化了編程的工作，同時也為開發(fā)平臺的擴展提供了可能。

Image Mask屏蔽

對于彈簧表面缺陷的檢測，我們感興趣的只是彈簧線表面的信息，因此，可以利用Image Mask把背景、彈簧線間隙等部分屏蔽。Image Mask函數(shù)有兩種方式進行屏蔽，一是直接在圖像上選擇ROI區(qū)（可以為矩形、橢圓等）；另一種方法則是導(dǎo)入已有的mask圖像。根據(jù)圖像特點，這里選擇第二種方法。

為了得到彈簧線ROI區(qū)域，首先用類內(nèi)方差法對彈簧原始灰度圖進行二值化，然后用Fill Holes函數(shù)填充彈簧表面缺陷區(qū)域，得到無損的彈簧二值圖，最后對整幅圖進行腐蝕即可得到所需的mask文件。在圖7中可看到，如果最后不對圖像進行腐蝕的話將會有彈簧線邊緣存在，這對我們分析表面缺陷是無意義的。得到了彈簧輪廓的mask圖像后，在Image Mask函數(shù)中導(dǎo)入此文件，即可得到僅包含表面缺陷的灰度圖。

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圖 7 未經(jīng)腐蝕和經(jīng)過腐蝕后的mask圖像對比

顆粒過濾與分析

對剩下的ROI部分用閾值法二值化，得到包含表面缺陷和噪聲的二值圖像。經(jīng)腐蝕膨脹后，用Particle Filter函數(shù)過濾掉可疑微小顆粒，即得到彈簧表面缺陷的圖像。利用Particle Analysis函數(shù)得到顆粒的面積大小，經(jīng)標定信息換算得到表面缺陷的實際面積。Particle Analysis函數(shù)提供了近百種顆粒參數(shù)的結(jié)果，包括顆粒的個數(shù)、周長、方向等等。

2.4 利用SQL Toolkit訪問數(shù)據(jù)庫

LabVIEW SQL Toolkit(又被稱作為LabVIEW Database Connectivity Toolset)是用于數(shù)據(jù)庫訪問的附加工具包，它集成了一系列的高級功能模塊，這些模塊封裝了大多數(shù)的數(shù)據(jù)庫操作和一些高級的數(shù)據(jù)庫訪問功能，支持ODBC的本地或遠程數(shù)據(jù)庫。該工具包對數(shù)據(jù)庫的訪問可以通過udl文件，也可以通過直接訪問數(shù)據(jù)庫文件的形式，方便了單機文件的發(fā)布與應(yīng)用。該庫分為通用VI與高級VI，在處理一般的數(shù)據(jù)庫問題時，使用通用VI能夠快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的查詢存儲等基本功能。而高級功能如：帶參數(shù)查詢，調(diào)用存儲過程等則可以使用高級VI來相應(yīng)的實現(xiàn)?？傮w而言，在檢測系統(tǒng)中能夠結(jié)合LabVIEW SQL Toolkit進行數(shù)據(jù)庫的操作，提高了編程的快速原型化。

2.5 數(shù)據(jù)分析與測試結(jié)果

圖8是彈簧自動檢測系統(tǒng)的主界面。主程序主要實現(xiàn)彈簧的檢測、歷史數(shù)據(jù)查詢及標準庫更新的功能。為了方便檢測人員操作，界面設(shè)計盡量簡單。為了測試算法的穩(wěn)定性與準確性，我們用一組10個表面帶缺陷的彈簧進行檢測，結(jié)果如圖9所示。結(jié)果表明，彈簧尺寸的檢測精度完全符合要求，偏差基本在±0.2mm以內(nèi)，對同一個彈簧重復(fù)檢測的準確率為100%。

圖 8 檢測程序運行主界面

圖 9 樣本缺陷彈簧測試結(jié)果

三. 結(jié)論

在彈簧的質(zhì)量檢測過程中引入機器視覺，和原人工檢測系統(tǒng)相比，其優(yōu)勢體現(xiàn)在：

● 檢測精度高。人工檢測彈簧的要求誤差為±0.5mm以內(nèi)，而視覺檢測的尺寸能夠?qū)崿F(xiàn)檢測誤差在±0.1mm以內(nèi)；

● 檢測速度快。人工檢測一個彈簧的時間大概為3s，該系統(tǒng)檢測時間為1s；

● 人工檢測有情緒，且人眼易于疲勞，不易保持檢測效果；然而視覺檢測效果穩(wěn)定，對同一個彈簧重復(fù)檢測的準確率為100%，而且可 24 小時不停檢測。

現(xiàn)在機器視覺在工業(yè)上的應(yīng)用越來越廣泛，但國內(nèi)結(jié)合線掃描系統(tǒng)，將機器視覺用于彈簧檢測方面的應(yīng)用尚為空白。由于筆者經(jīng)驗尚淺，整個系統(tǒng)的開發(fā)過程遇到了很多問題，從方案的選擇、硬件系統(tǒng)的搭建到圖像處理算法的研究都花費了不少的精力和時間。事實證明，選擇LabVIEW作為開發(fā)平臺是明智的。它簡便易學、功能強大，豐富的實例庫、完善周到的網(wǎng)絡(luò)支持，都使得整個開發(fā)可以著重于算法的設(shè)計，無需在程序的編寫方面花費太多時間。機器視覺是一種通用性很強的技術(shù)，相關(guān)技術(shù)一致，應(yīng)用差異明顯是各種機器視覺應(yīng)用系統(tǒng)的顯著特點。因此，該系統(tǒng)的開發(fā)對于機器視覺在其他領(lǐng)域的應(yīng)用也有一定的參考意義。