CN102621156A - 基于图像处理的微小零件自动分拣系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供的基于图像处理的微小零件自动分拣系统，其由工件筛选模块、检测模块、软件控制系统以及检测后处理模块组成，其中：检测模块处在工件筛选模块轨道两侧；检测模块通过数据线与计算机上的软件控制系统相连；检测后处理模块与检测模块直接相连，同时受计算机软件控制系统控制。本发明主要解决了目前微小零件生产中针对零件表面质量检测效率低，漏检率高，人工成本大的问题；本发明能够对微小圆柱体零件的在线检测并分拣，特别是对于零件表面的凹凸、刮伤、裂纹、麻点等缺陷能够起到精确的判别并剔除，保证分拣出的产品的合格率，且要求达到较高的分拣速度。

Description

基于图像处理的微小零件自动分拣系统

技术领域

本发明涉及快速分拣系统，具体涉及一种基于图像处理的微小零件自动分拣系统。

背景技术

微小零件是指零件外形几何尺寸小于5mm的零件。由于微小零件在军品、民品和工业品中的应用广泛，其零件表面瑕疵检测是零件生产中对于零件质量检测与精度控制的一个重要内容。传统的对微小零件的检测依然依靠人工检测，由于检测的零件小，人工检测劳动强度大，且效率低，漏检率高，势必造成零件质量控制的缺陷，因而迫切需要一种在线的自动检测系统。虽然图像处理技术在很多检测领域都有使用，但大部分都是对于较大零件的的检测，或者针对零件尺寸的检测。在微小零件的生产中，一般生产周期短，产品数量大，而目前采用的检测方法一是难以满足其检测精度及分辨率要求，二是难以满足其检测速度要求，特别是在要求检测速度达每分钟3000个以上。

在目前已有的专利中，发明专利CN101832951A公开了一种《基于机器视觉系统的PVC圆形管材表面瑕疵在线检测方法》，其主要是针对大型管材表面质量进行检测，其检测方法仅限于大尺寸零件，且不需要检测前期的自动筛选排序及后期的自动剔除等工作，无法满足微小零件检测中提出的分拣速度的要求，因而并不适用于微小零件的分拣工作。

由目前公开发表的文献“微小零件几何尺寸自动检测装置”（《兵工自动化》2009年12月）可知：其主要针对微小零件的尺寸进行检测，而无法实现对端面圆内的凹凸、麻点、裂纹等的检测。

综上，为克服针对微小圆柱体零件筛选困难、相互之间干扰较大以及检测分辨率较高的问题，同时需要检测零件表面的凹凸、刮伤、裂纹、麻点等缺陷，有必要开发一种新型的针对微小零件的分拣系统。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于图像处理的微小零件自动分拣系统，该分拣系统可以对微小的圆柱体零件实现在线运动检测并分拣，特别是对于零件表面的凹凸、刮伤、裂纹、麻点等缺陷能够起到精确的判别并剔除；同时能够对该微小零件的图像进行处理，达到了较高的检测精度。

本发明解决其技术问题采用以下的技术方案：

本发明提供的基于图像处理的微小零件自动分拣系统，由工件筛选模块、检测模块、软件控制系统以及检测后处理模块组成，其中：检测模块处在工件筛选模块轨道两侧；检测模块通过数据线与计算机上的软件控制系统相连；检测后处理模块与检测模块直接相连，同时受计算机软件控制系统控制。 

所述的工件筛选模块主要由送料机构、多通道筛选轨道、齿轮拨盘、料筒组成，该模块针对微小零件进行筛选、排序，使得微小零件成同一方向等间距排列进入测量。

所述的检测模块对微小零件的端面图像进行采集，其硬件设备包括CCD工业相机、工业镜头、图像采集卡及光源系统，其中：工业镜头通过C/CS接口与CCD工业相机连接；CCD工业相机通过数据线与图像采集卡相连；图像采集卡通过计算机PCI插槽与计算机连接；光源系统对检测模块提供要求的光照条件。

所述的检测后处理模块由PLC控制系统接收软件控制系统提供的检测结果信号，控制气枪的阀门开关，对不合格零件进行剔除。

所述的软件控制系统对采集到的端面图像进行实时处理，并做出判断.

所述的软件控制系统采用Microsoft Visual C++6.0开发，能够与图像采集卡进行硬件通信，对图像采集卡采集到的微小零件图像进行实时处理和判断，并达到要求的分辨率和精度.

所述的软件控制系统针对微小零件图像进行实时处理的步骤包括：

（1）图像的预处理：彩色图像灰度化处理、滤波处理。将采集到的彩色图像变换成灰度图像，并将其进行滤波处理，以减少处理时的干扰；

（2）图像的二值化处理。对灰度图像进行二值化处理，以方便后续处理工作；

（3）采用hough变换进行圆度拟合，以提高检测精度，并获取图像圆心参数；

（4）根据获得的图像圆心参数，以圆心为基准，将整个图像平移使其圆心与标准模版的圆心位置重合；

（5）将待检测工件图像与标准模版匹配。

本发明在利用CCD应用技术来获取工件图像的同时，基于图像处理技术对获取的微小零件端面图像进行处理，因此和现有的技术相比具有以下的主要优点：

其一. 能对微小零件进行快速分拣，在零件分拣的过程中，零件的筛选和剔除完全自动控制，无需人工干预，分拣时间短，效率高，且检测精度可达0.02mm。

其二. 使用方便，操作简单。在设备安装调试完毕之后，只需要一个人即可操作控制软件，点击开始检测之后，完全无需人工干预，即可完成分拣工作。

检测精度的具体计算如下：

根据硬件参数，所采用的工业CCD相机采用的是1/3〞面阵CCD，其靶面尺寸为：h(水平)×v(垂直)=4.8mm×3.6mm，根据镜头说明书，所采用的镜头焦距f=17.64mm，检测清晰的物距D=50mm，则根据视场计算公式：

计算可得：hˊ=13.6mm，vˊ=10.2mm

根据实际采集的图像数据，其图像像素为H×V=720像素×576像素，

则水平分辨率：

垂直分辨率：

即检测精度约为0.02mm。

总之，本发明主要解决了目前微小零件生产中针对零件表面质量检测效率低，漏检率高，人工成本大的问题。该分拣系统主要包括工件筛选模块、检测模块、软件控制系统以及检测后处理模块。本发明主要用于解决：对微小圆柱体零件的在线检测并分拣，特别是对于零件表面的凹凸、刮伤、裂纹、麻点等缺陷能够起到精确的判别并剔除，保证分拣出的产品的合格率，且要求达到较高的分拣速度。

 

附图说明

图1是本发明的结构示意图。

图2是图1的结构布局图。

图3是微小零件图像处理的流程图。

图2中：1.送料机构； 2.多通道筛选轨道； 3. 料筒； 4.齿轮拨盘； 5.微小零件； 6.CCD背光板； 7. CCD工业相机；  8.气枪；  9.不合格品库；  10.合格品库；  11.PLC控制器；12.计算机；  13.图像采集卡。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步说明。

本发明提供的基于图像处理的微小零件自动分拣系统，其结构如图1所示，由工件筛选模块、检测模块、软件控制系统以及检测后处理模块组成，其中：检测模块处在工件筛选模块轨道两侧；检测模块通过数据线与计算机上的软件控制系统相连；检测后处理模块与检测模块直接相连，同时受计算机软件控制系统控制。

所述的工件筛选模块主要是针对微小零件的筛选排序工作。该模块的结构如图2所示，由送料机构1、多通道筛选轨道2、料筒3、齿轮拨盘4等部分组成，其中多通道筛选轨道能对针对微小零件5进行筛选、排序，并以特殊的轨道防止微小零件在输送轨道上的旋转、滚动，使得其成同一方向等间距排列进入测量。所述的特殊轨道是与零件外形匹配的凹形槽轨道，防止输送轨道的运动造成微小零件的旋转和滚动。

所述的工件筛选模块，其工作过程是：微小零件5由送料机构1送入多通道筛选轨道2，经过多通道筛选轨道的三级筛选，使得微小零件5成为单层单列排列，然后经过齿轮拨盘3的分度，使其等间距分度，再经过空间姿态调整，所述零件进入凹形槽轨道，进入检测。

所述的检测模块是对微小零件的端面图像进行采集，其硬件设备包括CCD工业相机7、工业镜头、图像采集卡及光源系统，其中：工业镜头通过C/CS接口与CCD工业相机连接；CCD工业相机通过数据线与图像采集卡相连；图像采集卡通过计算机PCI插槽与计算机连接；光源系统对检测模块提供要求的光照条件。

所述的检测后处理模块主要是针对检测的结果对不合格零件进行剔除工作。该检测后处理模块由PLC控制系统接收软件控制系统提供的检测结果信号，控制气枪的阀门开关，对不合格零件进行剔除。

所述的软件控制系统对采集到的端面图像进行实时处理并做出判断。该控制系统可以采用Microsoft Visual C++6.0开发，能够与图像采集卡进行硬件通信，对图像采集卡采集到的微小零件图像进行实时处理和判断，并达到要求的分辨率和精度，如图3所示，其针对微小零件的处理主要包括如下步骤：

（1）图像的预处理：彩色图像灰度化处理、滤波处理。将采集到的彩色图像变换成灰度图像，并将其进行滤波处理，以减少处理时的干扰。

（2）图像的二值化处理。对灰度图像进行二值化处理，以方便后续处理工作。

（3）采用hough变换进行圆度拟合，以提高检测精度，并获取图像圆心参数。

其具体实施如下：

设在笛卡尔坐标系下的圆的方程为：

                              （1）

则圆的半径R的解为：

                         （2）

取图像中边缘点数目N=100，则边缘点

在参数空间

中的投影坐标点集合为

。

遍历以边缘点为中心，2R为边长的正方形内所有像素点，若是边缘点映射到参数空间中坐标点集合中的元素，则参数空间累加器（累加器初始值都为0），最后累加器P中累加极大值

所对应的坐标即是圆心坐标

。

（4）根据获得的图像圆心参数，以圆心为基准，将整个图像平移使其圆心与标准模版的圆心位置重合。

对于步骤（3）检测到的图像圆心坐标，设标准模版圆心位置为

，则平移量：

，                          （3）

则将待检测图像上每一个点作

、

的平移。

（5）将待检测工件图像与标准模版匹配：

将标准工件二值图像与待检测二值图像进行相减操作，若匹配，则各像素点上灰度值均为0，即待检测工件为合格；若不匹配，则部分像素点上灰度值不为0，即待检测工件不合格。其中：标准模版是在检测前先检测多个合格零件获得，其检测步骤为（1）—（4），并求出其半径误差允许范围，并将其存入计算机数据库中。

下面以检测圆环形工件为例，参见图2，简述本发明的工作过程。

在安装调试完设备后，将工件倒入送料机构1，给控制台通电，按下控制台上启停总开关，给整个系统供电，工件开始进入筛选排序，当排列整齐的工件进入检测工位时，光源系统照射工件端面，经CCD背光板6反射后的光线经过镜头被CCD工业相机7接收，此时，CCD工业相机7采集到的图像信号是一个模拟量，经过图像采集卡13中的A/D转换模块将图像转换成数字图像存储到计算机12的缓存中，通过点击计算机上的检测软件，软件从计算机缓存中读取采集到的图像，进行处理判别，并进行计数，对不合格的工件编号记录到存储器中，并给PLC控制器11发出指令信号，由于输送带的匀速运动，在固定时间之后，该不合格工件到达PLC控制的气枪8前，PLC延时发送脉冲信号，控制电磁阀门开关，气枪枪嘴喷出的压缩气体将该不合格工件进行剔除到不合格品库9中，合格工件进入合格品库10，从而达到分拣的目的。

Claims (7)

1.一种基于图像处理的微小零件自动分拣系统，其特征在于由工件筛选模块、检测模块、软件控制系统以及检测后处理模块组成，其中：检测模块处在工件筛选模块轨道两侧；检测模块通过数据线与计算机上的软件控制系统相连；检测后处理模块与检测模块直接相连，同时受计算机软件控制系统控制。

2.根据权利要求1所述的基于图像处理的微小零件自动分拣系统，其特征在于工件筛选模块主要由送料机构（1）、多通道筛选轨道（2）、料筒（3）、齿轮拨盘（4）组成，该模块针对微小零件进行筛选、排序，使得微小零件成同一方向等间距排列进入测量。

3.根据权利要求1所述的基于图像处理的微小零件自动分拣系统，其特征在于检测模块对微小零件的端面图像进行采集，其硬件设备包括CCD工业相机、工业镜头、图像采集卡及光源系统，其中：工业镜头通过C/CS接口与CCD工业相机连接；CCD工业相机通过数据线与图像采集卡相连；图像采集卡通过计算机PCI插槽与计算机连接；光源系统对检测模块提供要求的光照条件。

4.根据权利要求1所述的基于图像处理的微小零件自动分拣系统，其特征在于检测后处理模块由PLC控制系统接收软件控制系统提供的检测结果信号，控制气枪的阀门开关，对不合格零件进行剔除。

5.根据权利要求1所述的基于图像处理的微小零件自动分拣系统，其特征在于软件控制系统对采集到的端面图像进行实时处理，并做出判断.。

6.根据权利要求5所述的基于图像处理的微小零件自动分拣系统，其特征在于所述的软件控制系统采用Microsoft Visual C++6.0开发，实现与图像采集卡进行硬件通信，对图像采集卡采集到的微小零件图像进行实时处理和判断，并达到要求的分辨率和精度。

7.根据权利要求6所述的基于图像处理的微小零件自动分拣系统，其特征在于所述的软件控制系统针对微小零件图像进行实时处理的步骤包括：

（1）图像的预处理：包括彩色图像灰度化处理、滤波处理，具体是将采集到的彩色图像变换成灰度图像，并将其进行滤波处理，以减少处理时的干扰；

（2）图像的二值化处理：对灰度图像进行二值化处理，以方便后续处理工作；

（3）采用hough变换进行圆度拟合，并获取图像圆心参数；

（4）根据获得的图像圆心参数，以圆心为基准，将整个图像平移使其圆心与标准模版的圆心位置重合；

（5）将待检测工件图像与标准模版匹配。

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