密封件机器视觉检测系统开发.pdf

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1、DOI：10．3969／j．issn．1009-9492．2015．05．016密封件机器视觉检测系统开发余跃杭，吕文阁(广东工业大学机电学院，广东广州510006)摘要：针对密封圈人工检测的不足，提出一种基于机器视觉的密封件检测系统进行检测，经过验证，能满足检测速度与精度的要求。关键词：机器视觉；密封件；尺寸检测；表面检测中图分类号：TP274~．5文献标识码：A文章编号：1009—9492(2015)05—0061—04MachineVisionDetectionSystemDevelopmentofSealRingYUYue—hang，LVWen—ge(Collegeo

2、fMechanicalandElectronicEngineering，GuangdongUniversityofTechnology，Guangzh0u51o006，China)Abstract：Aimingattheshortcomingsofthesealingringofartificialdetection，thispaperproposesakindofmachinevisiondetectionsystem，aftertesting，thissystemcanmeettherequirementsofthedetectionspeedandprecision．K

3、eywords：machinevision；sealring；dimensionmeasurement；SuI~acedetection0引言照明部分采用的是暗室背光照明模型，暗室O型密封件是一种最常见的密封件，具有结背光照明能获得高对比度的图像，使得背景与目构简单，成本低廉、密封性能良好和安装使用方标产生很大的反差，对接下来的图像采集和图像便等特点n。O型密封件广泛应用于各行各业的各分割至关重要。光源则选择同轴光源，使得轮廓种大型机器设备中，其尺寸是否标准对于设备的能清晰、准确的被采集。密封性能有着巨大影响。图像采集部分主要由CCD相机与镜头组成。目前，国内密封件生产企业主

4、要依靠传统人相机与镜头的选择，则需要考虑视觉系统的精度工的办法，使用目测及利用离线式尺寸量规和环要求。本文中的密封圈外径尺寸为60ITIm，要求规仪等测量工具对密封件进行检测[2-3]。人工检测检测精度达到0．1mm，检测速度达到200ms，因方式不仅需要大规模的劳动力，在检测过程中，此图像采集的速度必须被控制在100ms以内。根由于工作强度大及时间长，容易产生视觉疲劳，据以上要求，按照成像原理的方法进行计算。系很难做到对产品质量的一致要求和严格全面把统采集部分选用德国Basler公司的acA系列关。为此，本文提出采用基于机器视觉的密封件Basler—acA1600—20gm

5、工业相机，镜头则选择可调检测系统进行检测，采用机器视觉检测的方法，焦gt~f=25mm的镜头，最小物距u=250mm。相机能有效提高检测效率与检测精度。的CCD芯片尺寸短边h=6．6mm，分辨率达到了1系统硬件设备与测量原理1628×1236。求得最小视野v=66mm，工业相机1．1系统的硬件设备精度66／1236=0．05mm。本方案论证检测要求精度系统的硬件设备主要分为以下4个部分：照为0．1mm，故所选取工业相机与镜头均符合检测明、图像采集、图像处理和机械执行部件。要求。收稿日期：2015—01—20至]工业自动化图像处理包括图像分割与图像处理算法，是并将类间方差定义为

6、：本文的主要内容，将在后面详解。口c=0(0-／x)+⋯+n(-／x，)+⋯+60机械执行机构一l(m_l一)主要根据图像处理的其中：结果，完成对次品的∑kn-1P一OL~=∑L-1P∞∞。。：=∑P⋯一，，：=∑一，，m_1=P筛选、击出等，本文不做详细讨论。图1，⋯：为本系统采集到的密，⋯封圈的原图像。1．2检测步骤与检测Ⅳ=∑NitXr=∑iP图1密封圈原图像原理使得。取得最大值的一组阈值就是最优阈检测密封圈值。时，首先根据采集到的原图像，对原图像进行阈2．2分割圆环值分割，获得二值化图像。然后运用图像处理算Otsu算法是一种动态阈值分割的算法，针对法，对已经二值化本文

7、密封圈图像，只需要一个动态阈值，就能够的图像进行机器视很好的分割出密封圈的环面与背景图像。算法的觉算法进一步处实现过程如下：理，找到图像的内(1)计算出整幅图像的平均灰度；圆与外圆，分别算(2)计算背景像素在整幅图像中所占的比例出其尺寸。对于符和目标像素在整幅图像中所占的比例；图2图像处理流程合尺寸要求的密封(3)计算背景平均灰度值和目标平均灰度值；圈，将进行缺陷检(4)根据上面的测，对于不符合尺寸要求的密封圈，则直接剔除算法求出最大值，该不良品。图2是检测的步骤。最大值就是最佳分割2阈值分割阈值；阈值