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微小塑料齿轮计算机视觉检测

发布日期:2016/5/13 12:01:54

微小塑料齿轮质轻、价廉、传动噪声小,其强度和刚度接近于金属材料,可以代替有色金属和合金,现已广泛应用于各种微机电产品及精密仪表中。但微小塑料齿轮由于其设计、制造精度、磨损等方面原因,可能存在轮片齿崩、缺齿、披锋、翘曲变形等缺陷,这些缺陷容易导致齿轮传动的噪声、磨损加剧、效率降低甚至传动系统的卡死现象。
    目前,微小塑料齿轮缺陷检测与剔除仍采用人工借助放大镜目测方法,不仅工作量大、效率低,而且可靠性差、漏检率高,与自动化加工线极不相称,因此研究开发微小塑料齿轮缺陷自动检测系统是非常必要的。此外,微小齿轮的中心孔尺寸小、精度要求较高,对其进行精密测量很困难,传统的接触法测量往往达不到测量精度的要求。目前发展较快的计算机视觉检测具有一致性、高可靠性、速度快等优点,可满足生产线上速度的需求,能够实现 100%检测,因而在产品质量检测中得到广泛应用。
为实现微小塑料齿轮自动检测,广州汇道电气对微小塑料齿轮图像采集及图像处理与识别方法进行了深入的研究,并根据实验室现有的条件,以 CCD 为图像传感器,利用计算机视觉检测技术,建立起了图像采集系统及计算机处理系统,实现了对微小塑料齿轮中心孔的孔径、圆度误差及轮齿缺陷的检测。本文将论述了从图像采集、图像处理到检测的一系列过程。

1. 视觉检测系统

1.1 检测系统功能需求
    构建实际的视觉检测系统需要在处理速度、精度、成本、实用性之间寻求一个最优组合。要从硬件和软件两个方面优化系统,以达到要求的检测精度和检测速度。本微小塑料齿轮视觉检测系统要求能够实现自动检测的同时,还能够满足在线检测的要求,即要求高速度。此外,对齿轮中心孔的检测精度要求高。检测系统的检测对象及检测内容如下:

1.检测对象:模数 m≤0.3mm,da≤15mm的微小塑料齿轮,本文以微小塑料双联齿轮为研究对象,如下图所示。图a)为正常齿轮, b)为轮齿具有缺陷的齿轮。由于双联齿轮有两片轮齿,要准确、快速地检测出大小齿轮并对其中心孔及其轮齿缺陷进行
检测极其不易。


2. 检测内容:已知齿轮大小齿的模数、齿数,齿轮中心孔的直径及其公差要求,检测齿轮中心孔的孔径尺寸、孔的圆度误差、大小轮齿缺陷。

1.2 检测系统结构
    广州汇道研究的微小塑料齿轮计算机视觉检测系统主要由软、硬件系统两部分组成。硬件部分包括工件及工作台、光源、CCD、图像采集卡、计算机等。软件由 A102fCCD 数字摄像头驱动函数库和 Visual C++ 6.0 共同开发,其功能模块主要包括图像采集环节、图像处理环节、图像识别环节、输出显示几部分。系统结构框图如图所示。工作原理如下:被测齿轮放置在载物平台上,利用其下面的透射光源照射零件。照明系统发出的平行光线照射在齿轮表面上,经透镜放大后聚焦在 CCD 的光敏阵列面上。CCD 将图像信号变为电荷信号,通过图像采集卡存入计算机内存中,然后由软件对所采集到的图像进行处理、存储,对齿轮中心孔的孔径、圆度及轮齿缺陷进行检测,实时输出检测结果。


1.3 系统硬件
    根据检测任务的特点并结合现有的实验条件,本系统选择的硬件如下:

1. 摄像机选用德国 Basler 公司生产的 A102f 数字 CCD,其特点是直接输出数字图像信号,避免了模拟视频信号转换中因水平扫描不能精确同步而造成的像素抖动问题,因而图像具有较高的信噪比。

2.摄像机镜头选用日本产 TEC-M55 焦阑镜头。

3. 图像采集卡的选择与摄像机相匹配,采用 1394 数字接口卡。

4. 载物台选用北京泰克仪器有限公司生产的 DTX-1 型显微镜载物台。

5. 计算机完成整个视觉测量系统的数据处理及分析,本系统选用的计算机为P4/2.8G,内存 512M,操作系统为 Windows XP。

1.4 系统软件
    在系统硬件配置确定的情况下,算法的优化和程序的开发设计显得尤为重要,这样才能满足微小齿轮视觉检测系统实时采集、实时处理的要求。系统软件由 A102fCCD 数字摄像头驱动函数库和 Visual C++ 6.0 共同开发,前者由设备厂商提供,后者自主开发,由 Visual C++编写而成。其软件流程图如图所示。系统功能模块主要包括图像采集卡设置、图像采集、标定与图像处理、图像识别、输出显示几部分。在图像采集卡设置环节,主要进行摄像机参数设置、摄像机工作模式设置及外部触发设置,以触发 CCD 摄像机,实现实时采集图像。图像采集环节包括微型齿轮参数输入和设置摄像机采集模式、开始采集、停止采集等内容,并驱动采集卡采集图像。在标定、图像处理部分,主要包括对系统进行标定和图像预处理、图像分割、轮廓提取及优化。在图像识别部分,通过 Hough 变换、亚像素定位方法识别齿轮中心孔,检测中心孔圆度,检测轮齿缺陷,判断是否为合格品,最后输出检测结果。

1.4.1 图像采集卡设置及图像采集
1. 图像采集卡设置环节通过运用 BCAM 开发包提供的各种函数和类,对 1394 图像采集卡进行二次开发实现,其主要实现对摄像机进行触发控制以实现实时采集图像,包括摄像机参数设置、摄像机工作模式和外部触发设置。
摄像机主要参数设置对话框截取如图所示,要设置的参数有:快门值(Shutter)、亮度值(Brightness)、增益(Gain)和每个图像数据包中的字节数(Bytes/Pkt)。


摄像机工作模式的设置包括视频格式(Video Formats)、视频模式(Video Modes)和帧率(Frame Rates)的设置。本系统所采用的工作模式为:Format 7, Mode 0,在此工作模式下,可以通过设置每个数据包中的字节数(Bytes/Pkt)来调节帧率。外部触发设置包括使触发、触发模式和触发方式。使触发是使摄像机进入触发采集状态和取消触发采集状态;外触发模式采用可编程触发模式。

2. 图像采集环节包括微型齿轮参数输入、设置摄像机采集模式、开始采集和停止采集等内容。摄像机采集模式有连续采集和单帧采集两种选择模式,主要是根据输送线的速度和图像处理算法的时间等因素来选择,本系统采用连续采集模式。

1.4.2 图像处理与识别
    图像处理主要通过对图像进行预处理、图像分割、轮廓提取及优化等形成具有单像素的轮廓边缘。图像识别是通过 Hough 变换及亚像素定位等实现齿轮中心孔孔径、圆度误差及轮齿缺陷的检测。

2. 照明方案
   因被测齿轮体积小,有大小两个轮片,其轮片缺陷十分微小,因此采集图像时,为使图像清晰、物体和背景的对比度分明,且使大小两片齿轮皆能清晰显示,将零件放置在 DTX-1 型显微镜的载物玻璃平台上,利用该显微镜玻璃平台下方的透射光作为采集图像的背光光源。为在不同光源及照明方式下,CCD 采集到的齿轮原始灰度图像。从图中可以看出,采用荧光灯背向照明如图所示所获得的图像清晰、物体和背景的对比度分明,特别是小齿轮也能清晰显示。

 

3. 摄像机标定
    CCD 摄像机所获取的三维物体的二维图像是以像素为单位的,如何确定物体的三维空间坐标和二维图像的对应关系是摄像机标定工作所需要解决的问题。标定过程就是确定摄像机的几何和光学参数、摄像机相对世界坐标系的方位。因此,在系统进行检测之前,应该先对系统进行标定。我们针对微小塑料齿轮的视觉检测,采用了一种简便、快速、有效的标定方法。选用畸变小的光学镜头,使用标准的检测对象作为标定参照物,不需要标定摄像机的内外参数,只需要标定出摄像机的物面分辨率,即图像中的一个像素代表多大的物理尺寸,若水平和垂直分辨率不同,则要确定两个方向上的尺寸。此种标定方法不但简化了标定过程,而且保证了具体应用系统的标定精度和稳定性。本系统采用与微小齿轮同厚度的圆形标准件作为标定参照物,系统中采用了试验标定的方法,即在图像测量系统的工作距离确定之后,对圆形标准件进行采集图像,对图像进行后续的图像处理后,求出圆形标准件的半径值r′(单位:pixel),若圆形标准件的半径为 r(单位:mm),则系统的标定系数 k:



    为了对系统进行精确标定,可以在摄像机视场内不同方位对标定标准件进行多次标定,然后求其均值作为最终的标定系数。这样既可消除镜头畸变引起的误差又可去掉标定过程引入的随机误差。

4. 图像处理
    图像处理是视觉检测系统的重要基础和前提,它直接影响最终的检测结果。微小塑料齿轮的图像处理根据第三章介绍的相关技术,结合零件的具体情况和图像的特点,由图像预处理、图像分割及轮廓提取等环节组成。

    图像预处理
在图像采集过程中,由于成像条件、光照不均匀、光电转换过程中的噪声、A/D 转换带来误差等因素的影响,会在图像中引入一定的噪声,它使图像变得模糊,难以辨别图像边缘及捕捉图像特征。因此,必须对采集到的图像进行平滑处理,以降低噪声的影响。均值滤波去除了高频成分和图像中的锐化细节,会使边缘变得模糊。中值滤波在一定条件下,可以克服均值滤波所带来的图像细节模糊,而且对滤除脉冲干扰即图像扫描噪声最为有效。因此,系统采用边缘保持滤波器。边缘保持滤波器在滤除噪声和保留细节方面取得较好折中。下图为不同滤波方法得到的图像。



5. 大小齿轮轮齿缺陷检测
    通过前面所述的图像滤波、阈值分割、轮廓提取及圆心定位后,可以分别得到大小轮齿的优化齿形轮廓以及齿轮中心孔的整像素及亚像素圆心坐标,然后根据整像素圆心坐标或亚像素圆心坐标检测大、小齿轮轮齿缺陷。下面以小齿轮为例说明齿形缺陷检测方法。
给定齿轮的模数和齿数,就可以计算分度圆的半径,齿轮分度圆半径 (单位:像素),可由下式计算:

其中, 为小齿轮齿数, 为小齿轮齿顶圆直径(单位:像素),通过对小齿轮的轮廓图像进行点搜索来确定。A ,zd以齿轮中心孔的圆心为圆心,以 为半径作一虚拟圆。沿虚拟圆进
行搜索,顺次得到该虚拟圆与齿轮廓线的全部交点,不论是以整像r素圆心定位还是亚像素圆心定位,由于齿轮边缘轮廓是单像素的,则得到的虚拟圆与齿轮廓线的交点均为整像素点。我们采用多项式插值亚像素定位方法对整像素交点进行亚像素定位,求出交点的亚像素坐标,再分别计算这些交点两两之间的距离,根据距离之间的比值与设定的比值来比较,确定齿形是否合格。


6. 精度分析
    本系统采用的CCD的像素个数为 1392×1040,成像面积为 8.978×6.708mm2,每个像素长、宽为 6.45μm。微小齿轮的尺寸≤13×13 mm,成像后占据 1028×1028 像素,故由图像的物面分辨率引起的误差为 13/1028=12.6μm。采用基于最小二乘支持向量回归圆拟合的亚像素定位方法时,边缘定位可达 0.1 像素,则由图像的物面分辨率引起的孔径测量误差为 1.26μm。影响检测系统精度的主要因素有硬件系统的误差、各种噪声、标定误差和软件算法的误差。
1)硬件系统的误差
    视觉检测系统精度主要取决于摄像机的物面分辨率,即一个像素所代表的空间物面尺寸的大小。使用的 CCD 摄像机分辨率越高、被测目标物的实际尺寸越小,图像的物面分辨率就越高,即可使得系统检测精度越高。成像系统的几何畸变误差是典型的系统误差,是影响光学检测精度的因素之一。选用高质量的镜头和进行镜头畸变校正可提高检测精度。
2)噪声
    微小塑料齿轮计算机视觉检测照明系统中随机起伏噪声、成像系统中的暗电流噪声、光响应非均匀性等噪声及 A/D量化误差均会降低图像质量。
3)标定误差
    系统在标定过程中会引入误差,通过对标准件在摄像机视场内不同方位进行多次采集图像进行标定,然后求其均值作为最终的标定系数,这样既可消除镜头畸变引起的误差又可去掉标定过程引入的随机误差。
4)软件算法误差
    在图像处理和识别算法中,图像分割中阈值的选取会引起误差。齿轮中心孔的检测和轮齿缺陷检测采用了亚像素定位方法,显著提高了检测精度,但算法本身也会存在一定的误差。


7. 实现结果 
    广州汇道研究开发了微小塑料齿轮视觉检测系统。以微小塑料双联齿轮为研究对象,通过图像采集、图像预处理、图像分割、轮廓提取等步骤对图像进行了处理,然后通过随机 Hough 变换圆检测、亚像素圆心定位、缺陷检测等对其中心孔的孔径、圆度误差、大小齿轮轮齿缺陷进行了检测。通过图像采集卡设置对摄像机进行触发控制实现了实时采集图像。采用两步法分割,提出了基于最小错误分割法基础上的双阈值图像分割方法,快速准确地实现了大小齿轮的图像分割。该方法适合于与该类零件类似的双阈值选取问题。采用改进的随机 Hough 变换对齿轮中心孔的圆心进行了整像素定位,采用基于最小二乘支持向量回归的圆拟合方法对圆心进行了亚像素定位,并以圆心为定位基准作虚拟圆,采用多项式插值方法对虚拟圆与齿廓交点的整像素坐标进行了亚像素定位,通过虚拟圆逐层扫描实现了齿轮轮齿缺陷检测。实践结果表明,采用亚像素定位方法时检测精度较高。单件齿轮的检测速度达到了在线检测速度的要求。























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