基于機(jī)器視覺(jué)的鋼球表面質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)

基于機(jī)器視覺(jué)的鋼球表面質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)

0鋼球表面缺陷檢測(cè),容易造成影響軸承性能的重要因素之一是傾斜方的表面質(zhì)量。目前,國(guó)內(nèi)鋼球生產(chǎn)廠家大多采用人工目測(cè)的方法對(duì)鋼球的表面質(zhì)量進(jìn)行檢驗(yàn),這種方法勞動(dòng)強(qiáng)度大、工作效率低,且檢測(cè)結(jié)果易受檢查人員技術(shù)素質(zhì)和經(jīng)驗(yàn)及肉眼分辨能力和疲勞等因素影響,無(wú)法保證正常的產(chǎn)品質(zhì)量。軸承行業(yè)對(duì)鋼球表面質(zhì)量要求不斷提高,迫切需要一種鋼球自動(dòng)檢測(cè)裝置,正確高效地進(jìn)行鋼球表面缺陷檢測(cè)。機(jī)器視覺(jué)理論是隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展而迅速發(fā)展起來(lái)的,計(jì)算機(jī)的高速運(yùn)算能力為機(jī)器視覺(jué)提供了技術(shù)支持,機(jī)器視覺(jué)在鋼球表面缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用將是實(shí)現(xiàn)鋼球表面質(zhì)量自動(dòng)檢測(cè)的有效方法之一。1檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)以機(jī)器視覺(jué)為核心的鋼球自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)由給料系統(tǒng)、進(jìn)給展開(kāi)系統(tǒng)、光學(xué)成像系統(tǒng)、識(shí)別控制系和分選系統(tǒng)五個(gè)子系統(tǒng)組成。給料系統(tǒng)定時(shí)定量規(guī)律地將鋼球供應(yīng)進(jìn)給展開(kāi)系統(tǒng)。進(jìn)給展開(kāi)系統(tǒng)在指定的時(shí)間段內(nèi)充分展開(kāi)給料系統(tǒng)提供的鋼球,保證鋼球表面的所有缺陷充分暴露出來(lái)。識(shí)別控制系統(tǒng)對(duì)進(jìn)給展開(kāi)系統(tǒng)中的鋼球進(jìn)行圖像采集,然后對(duì)采集到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別,判斷鋼球表面缺陷狀況,并將識(shí)別結(jié)果通知分選系統(tǒng)。分選系統(tǒng)根據(jù)識(shí)別結(jié)果對(duì)鋼球進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)。檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意如圖1所示。由于鋼球生產(chǎn)工藝的特殊性,要想完全除去鋼球表面的油膜非常困難,所以整個(gè)鋼球檢測(cè)是在裝有伺服液的檢測(cè)槽(11)中進(jìn)行非接觸檢測(cè)。該系統(tǒng)檢測(cè)基本原理及檢測(cè)流程是:給料系統(tǒng)(1)一組一組地將鋼球提供給進(jìn)給系統(tǒng)(2),鋼球在檢測(cè)腔(9)中,被展開(kāi)系統(tǒng)(10)充分展開(kāi),鋼球識(shí)別控制系統(tǒng)(7)通過(guò)物鏡(3)和CCD(4)不斷地拍攝鋼球圖片,并對(duì)其進(jìn)行缺陷識(shí)別,識(shí)別完成之后,將識(shí)別結(jié)果通知給分選系統(tǒng)(8),分選系統(tǒng)按照鋼球的好壞進(jìn)行分類,從而完成一組鋼球的檢測(cè)。2圖像濾波預(yù)處理圖像獲取的過(guò)程如下:檢測(cè)腔中鋼球經(jīng)物鏡成像,再經(jīng)CCD系統(tǒng),將光學(xué)信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào),經(jīng)圖像采集卡送至計(jì)算機(jī)進(jìn)行鋼球表面缺陷的分析和識(shí)別。圖像采集硬件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。所獲得的圖像每像素代表實(shí)際尺寸0.018×0.018mm2。視頻圖像信號(hào)在采集傳輸進(jìn)入計(jì)算機(jī)的過(guò)程中,由于各種電器信號(hào)的干擾,會(huì)在原始圖像上產(chǎn)生白噪聲,為了抑制這種圖像的退化,提高圖像信號(hào)質(zhì)量,在對(duì)鋼球表面圖像進(jìn)行分析之前,首先要進(jìn)行濾波降噪預(yù)處理。本文采用的方法是中值濾波,其基本思想是用一個(gè)像素鄰域灰度值的中值來(lái)代替該像素的灰度值。由于像素的灰度值不依賴于鄰域內(nèi)與典型灰度值差別很大的像素,所以該方法在去除噪聲的同時(shí)又能保留圖像邊緣細(xì)節(jié)。3鋼球圖像的準(zhǔn)對(duì)圖像特征是區(qū)分一個(gè)圖像的最基本屬性。標(biāo)準(zhǔn)鋼球表面具有基本一致的圖像特征,表面灰度分布均勻。有缺陷鋼球表面圖像成像后灰度分布不均勻,有缺陷區(qū)域,由于光線能量的散射,灰度值相對(duì)較低。由于檢測(cè)腔與鋼球直徑之間存在間隙,鋼球在進(jìn)給展開(kāi)過(guò)程中難免會(huì)發(fā)生平移和旋轉(zhuǎn),因此在鋼球識(shí)別之前,需要對(duì)鋼球位置進(jìn)行對(duì)準(zhǔn)。因?yàn)殇撉蚯蛎娴囊恢滦?系統(tǒng)中不考慮鋼球的旋轉(zhuǎn)。鋼球進(jìn)給以組(每組5個(gè)鋼球)形式進(jìn)行,鋼球缺陷識(shí)別是逐個(gè)進(jìn)行的?；谏鲜鎏卣?鋼球缺陷識(shí)別過(guò)程首先鋼球位置對(duì)準(zhǔn),然后逐個(gè)與標(biāo)準(zhǔn)鋼球圖像進(jìn)行比較操作得到缺陷圖像。其中標(biāo)準(zhǔn)圖像需在每種規(guī)格鋼球檢測(cè)前進(jìn)行標(biāo)定,在標(biāo)定過(guò)程中,系統(tǒng)獲取標(biāo)準(zhǔn)鋼球圖像中鋼球的半徑r和圓心(x,y),正常工作時(shí)只需不斷采集待檢鋼球圖像,圖3(a)為正常采集的待檢鋼球圖像。將待檢鋼球圖像和標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行比較前首先要將標(biāo)準(zhǔn)圖像和待檢鋼球圖像對(duì)準(zhǔn),即求出兩者的位置變換參數(shù),以便于對(duì)比時(shí)校正。標(biāo)準(zhǔn)鋼球圖像和待檢鋼球圖像可分別用F(m,n)和G(m′,n′)這樣的M行N列的矩陣表示。以標(biāo)準(zhǔn)圖像的像素坐標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn),對(duì)準(zhǔn)后的待檢圖像為f(m,n),則:f(mn)=G(m′n′)+(ΔmΔn)(1)式中,0≤m,m′≤M-1,0≤n,n′≤N-1,Δm和Δn分別為行和列方向的偏移像素?cái)?shù)。對(duì)M行N列中的所有像素點(diǎn),有f(m,n)=G(m′,n′),圖像對(duì)準(zhǔn)的過(guò)程即為尋找Δm和Δn的過(guò)程。嚴(yán)格意義上講,圖像對(duì)準(zhǔn)應(yīng)使得兩幅圖像的每一個(gè)像素點(diǎn)都能一一對(duì)應(yīng)上,但這樣運(yùn)算量很大。由于鋼球圖像有一個(gè)明顯的特征,邊緣是一個(gè)圓,所以圖像對(duì)準(zhǔn)過(guò)程為邊緣檢測(cè)、閾值分割、霍夫(Hough)變換求得鋼球圓心。物體的邊緣是以圖像局部特性的不連續(xù)性的形式表現(xiàn)出來(lái)的,例如,灰度值的突變,顏色的突變,紋理結(jié)構(gòu)的突變等。這里所指的邊緣就是鋼球邊緣。本系統(tǒng)采用Sobel算子對(duì)待檢鋼球圖像進(jìn)行邊緣提取,得到圖像T(m,n)。閾值分割主要目的是把待識(shí)別的目標(biāo)圖像從原始圖像中分離出來(lái),增強(qiáng)鋼球邊緣細(xì)節(jié),再依據(jù)一定的灰度閾值,得到鋼球邊界。g(m,n)={1,Τ(m,n)＞θ0,Τ(m,n)≤θ(2)式中:T(m,n)——為經(jīng)過(guò)Sobel算子運(yùn)算后的圖像;g(m,n)——為閾值分割后的二值圖像,本系統(tǒng)采用固定閾值法θ,閾值分割后的圖像如圖3(b)所示。Hough變換是利用圖像全局特征而將邊緣像素連接起來(lái)組成區(qū)域封閉邊緣的一種方法。在預(yù)知區(qū)域形狀的條件下,利用Hough變換可以很方便地得到邊界曲線而將不連續(xù)的邊緣像素連接起來(lái)。因此Hough變換快速直接地檢測(cè)某些已知形狀的目標(biāo)。此外,Hough變換具有受噪聲和曲線間斷的影響小,大大降低計(jì)算量的優(yōu)點(diǎn)。本系統(tǒng)中利用Hough變換取得鋼球的圓心。使用Hough變換得到圓心的過(guò)程如下:(1)取和鋼球二值化圖像平面一樣的參數(shù)平面,以圖像上每一個(gè)前景點(diǎn)為圓心,以標(biāo)準(zhǔn)圖像中的鋼球半徑在參數(shù)平面上畫(huà)圓,并把結(jié)果進(jìn)行累加。(2)找出參數(shù)平面上的峰值點(diǎn),這個(gè)位置就對(duì)應(yīng)了待檢鋼球圖像上鋼球的圓心(x′,y′),圖3(c)中“+”位置表示待檢鋼球的中心。從而得到待檢圖像與標(biāo)準(zhǔn)圖像的位置偏移Δm,Δn。4檢測(cè)缺陷圖像的方法缺陷識(shí)別采用比較操作。比較操作是用待檢鋼球圖像與標(biāo)準(zhǔn)鋼球圖像進(jìn)行減影操作,將兩幅圖像中每個(gè)鋼球的相同之處減去,留下的就是缺陷圖像。使用3節(jié)中得到的位置偏移Δm,Δn,構(gòu)造減影操作Fit(Δm,Δn)=F(m,n)-G(m′,n′)(3)對(duì)于無(wú)缺陷的鋼球圖像,理想情況Fit(Δm,Δn)應(yīng)為0?？紤]到實(shí)際圖像采集過(guò)程中色彩存在偏差,設(shè)置一個(gè)灰度容限θ,如果Fit(Δm,Δn)<θ,則認(rèn)為合格,無(wú)需減影提取缺陷;否則提取缺陷圖像,過(guò)程如下:(1)建立與標(biāo)準(zhǔn)圖像同像素大小的空白圖像E(m′,n′);(2)對(duì)待檢圖像中每一像素點(diǎn)G(m′,n′),若abs(F(m,n)-G(m′,n′))<θ,則該像素點(diǎn)不存在缺陷,不操作;否則E(m′,n′)=G(m′,n′)。這樣,圖像E(m′,n′)即為檢測(cè)出的缺陷偏差圖像。圖3(d)顯示了帶有缺陷的鋼球圖像和標(biāo)準(zhǔn)圖像減影之后留下的鋼球缺陷圖像。5輔助功能應(yīng)用利用機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行鋼球表面缺陷的自動(dòng)檢測(cè),具有速度快、檢測(cè)結(jié)果客觀等特點(diǎn)外,還具有生產(chǎn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),