CN104502356B - 一种基于机器视觉的滑动轴承内表面缺陷的自动检测方法 - Google Patents

Abstract

一种基于机器视觉的滑动轴承内表面缺陷的自动检测方法，其特征是：(1)、启动向上传动的倾斜式输送带 (2)、将待检测滑动轴承放置于倾斜式输送带上部的原料槽中，轴承从原料槽出口处滚出；(3)、当待检测滑动轴承与挡板接触时，轴承停止向下运动，在挡板前自转；(4)、倾斜式输送带左右两侧的CCD相机对轴承内表面采集多幅图像传至计算机，判别轴承内表面是否存在缺陷；(5)、当待检测滑动轴承检测完毕后，转动挡板，轴承继续向下滚动。若待检测滑动轴承存在缺陷，则剔除该轴承。本发明实现了滑动轴承内表面缺陷的自动检测，且检测速度快，提高了检测效率。

Description

一种基于机器视觉的滑动轴承内表面缺陷的自动检测方法

技术领域

本发明涉及一种轴承缺陷检测技术，尤其是一种基于机器视觉的滑动轴承缺陷检测技术，具体地说是一种基于机器视觉的滑动轴承内表面缺陷的自动检测方法。

背景技术

滑动轴承是应用在转动设备中应用最为广泛的机械零件，是轴及其它旋转构件的重要支承，滑动轴承的加工精度和质量关系到机械产品的使用性能和寿命。今年来，各生产企业通过技术改造，在滑动轴承生产上采用了自动化单机或自动化生产线，并向现代化迈进。但惟有表面缺陷的自动检测与剔除仍采用人工目测的方法，不仅效率低，而且可靠性差，与自动化加工线极不相称，因此各企业也急需这种自动控制检测线。

由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，且易于同设计信息及加工控制信息集成。用于工况监视、现场监控的计算机视觉系统已广泛地应用在工业、商业等领域。机器视觉作为一种检测手段已经越来越引起人们的重视，逐步形成一种新的检测技术—机器视觉检测技术。机器视觉检测技术是一种以计算机视觉方法为基础，综合运用图像处理、精密测量以及模式识别、人工智能等技术的非接触检测方法。其基本原理是通过对机器视觉系统得到的被测目标图像进行分析，从而得到所需的测量信息，并根据已有的先验知识，判断被测目标是否符合规范。

轴承表面的划痕、剥落、毛边与分布位置都是随机的，因此，用接触式检测不仅难度大，而且效率低，采用图像识别技术做非接触检测，是解决这一问题的最好途径。现有的基于机器视觉的轴承缺陷检测方式主要用于轴承外表面的缺陷检测，无法对轴承内表面进行缺陷检测，且检测速度比较慢，与人工检测速度相比，没有较大的提高。如申请号为201210106471.1的中国专利基于机器视觉的轴承防尘盖表面缺陷检测方法，其包括步骤：a、获取待检测轴承的灰度图像；b、分离得到轴承防尘盖圆环图像；c、进行灰度变换、自适应中值滤波的预处理；d、利用最大类间方差法进行阈值分割，并利用Roberts边缘检测算子提取阈值分割后轴承防尘盖圆环图像的边缘；e、对上述轴承防尘盖圆环图像每隔2°时计算图像区域内数值为1的数目；f、提供模板轴承图像，并计算得到偏转角度；g、分离得到轴承防尘盖圆环图像的字符区域与非字符区域；h、对轴承防尘盖圆环图像中对应字符区域、非字符区域根据连通域数量及缺陷面积进行表面缺陷判定。这种轴承防尘盖表面缺陷检测方法实现了轴承缺陷的非接触式自动检测，且检测精度也比较高，但是只能检测轴承外表面缺陷，且检测效率很低。又如申请号为200710066671.8的中国专利计算机视觉技术检测微小轴承表面缺陷的方法及其装置，该技术方案为：微小轴承表面缺陷检测系统在线工作于流水线中，将需检测的微小轴承放在自动线上，当微小轴承移动到数字摄像头下方时，通过传感器控制使数字摄像头拍摄轴承表面图像；冷光源通过焦阑镜头将光线改变成平行光，使光线垂直照射轴承表面；用暗箱将轴承与外界光源隔绝；通过图像采集卡，把采集到的灰度图像传送到计算机，根据图像灰度变化由专用软件进行自动分析轴承是否存在缺陷；剔除机构将带有缺陷的轴承自动剔除。其美中不足之处在于，缺陷检测中轴承的安装复杂，检测效率低，且只针对于轴承外表面的缺陷检测，无法检测轴承内表面缺陷。

本发明方法在已有轴承缺陷检测方法的基础上，使机器视觉检测与倾斜式输送带送料方式结合起来，实现滑动轴承内表面缺陷的自动检测，且检测效率大大高。

通过对国内外专利文献的检索，目前未发现基于机器视觉的滑动轴承内表面缺陷的自动检测方法，本发明首次提出该检测方法。

发明内容

本发明的目的是针对现有滑动轴承内表面缺陷检测自动化程度与检测效率低的问题，设计一种基于机器视觉的滑动轴承内表面缺陷的自动检测方法，以克服现有技术的缺点。它利用倾斜式输送带传输待检测滑动轴承，其中倾斜式输送带的传动方向与待检测滑动轴承的滚动方向相反，使待检测滑动轴承始终处于向下滚动状态，通过机器视觉方法进行待检测滑动轴承内表面缺陷检测，剔除不合格品，从而达到自动检测滑动轴承缺陷的目的。

本发明的技术方案是：

一种基于机器视觉的滑动轴承内表面缺陷的自动检测方法，其特征是它包括以下步骤：

(1)、启动倾斜式输送带207，并使倾斜式输送带207的承载面（与滑动轴承相接触的一面）向上传动；

(2)、将待检测滑动轴承208放置于倾斜式输送带207上部的原料槽205中，使滑动轴承208按设定的工作节拍从原料槽205出口处滚出；

(3)、当待检测滑动轴承208与挡板206接触时，待检测滑动轴承208停止向下运动，在挡板206前自转，自转速度即为倾斜式输送带207的传动速度；

(4)、倾斜式输送带207左右两侧的第一CCD相机201和第二CCD相机202分别对待检测滑动轴承208内表面进行图像采集，计算机对采集的图像进行图像分割、边缘处理、缺陷判别，判别待检测滑动轴承208内表面是否存在缺陷，若存在缺陷，则视为不合格品；

(5)、当待检测滑动轴承208各项检测项目检测完毕后，转动挡板206，使滑动轴承208继续向下滚动，若待检测滑动轴承208存在缺陷，则剔除该轴承；挡板206复位后第二个滑动轴承进入检测位，重复4、5步操作，直到所有滑动轴承检测完毕，因此，相邻滑动轴承滚出原料槽的时间间隔应保证在检测位的检测时间及挡板离开复位的时间。

所述的原料槽205出口处只能通过一个待检测滑动轴承208，并使待检测滑动轴承208在倾斜式输送带207上滚动，滚动的方向与倾斜式输送带207的传动方向相反。

所述的挡板206将滚动到其前方的待检测滑动轴承208阻挡住，并使待检测滑动轴承208在挡板206前自转，利于CCD相机采集待检测轴承208的内表面图像。

所述待检测滑动轴承208在自转过程中，第一CCD相机201和第二CCD相机202对待检测滑动轴承208内表面进行图像采集，采集多幅图像，使检测范围完全覆盖待检测滑动轴承208内表面。对应的照明光源采用第一蓝色同轴光源203和第二蓝色同轴光源204，第一蓝色同轴光源203的轴线与第一CCD相机201的轴线位于同一直线上，第二蓝色同轴光源204的轴线与第二CCD相机202的轴线位于同一直线上。利用计算机中的图像处理软件对采集到的图像进行分析，检测是否存在缺陷，若存在缺陷则把该待检测滑动轴承208视为不合格品。

所述的待检测滑动轴承208内表面缺陷包括划痕、凸点、凹点、剥落、气泡、毛边等，若待检测滑动轴承208存在上述缺陷中的任何一种，则视为不合格品。

计算机对待检测滑动轴承208图像分析完后，记录下此待检测滑动轴承208是合格品，还是不合格品。转动挡板206，使待检测滑动轴承208继续滚动，对不合格品进行剔除。待最前方的轴承滚下后，挡板206往回转动，与后面的待检测轴承208接触，CCD相机继续进行检测。本发明方法中通过挡板206转动速度控制轴承的检测个数，每转动一次检测一个待检测滑动轴承208，每秒可检测多个轴承。

所述原料槽呈上大下小的斗状结构，在斗状结构的出口端只能供一个滑动轴承滚动通过，在所述的出口端安装有控制其通断的挡板以保证滑动轴承按设定的间隔进入检测位置。

本发明的有益效果是：

(1)、利用倾斜式输送带对待检测滑动轴承进行送料，可以使滑动轴承在运输过程中保持竖直状态，有利于CCD相机对滑动轴承内表面进行图像采集；

(2)、利用两个CCD相机进行滑动轴承图像采集，可以全面覆盖轴承的内表面，很好的解决了滑动轴承内表面图像采集的难题；

(3)、利用倾斜式输送带、挡板、CCD相机结合的方式检测滑动轴承缺陷，在滑动轴承滚动过程中，可以非常快速的采集轴承内表面图像，缺陷检测效率得到了大大的提高。

附图说明：

图1为轴承型号与内表面缺陷的检测流程图

图2为用于获取待检测轴承内表面的图像采集装置结构示意图

图中，201、第一CCD相机；202、第二CCD相机；203、第一蓝色同轴光源；204、第二蓝色同轴光源；205、原料槽；206、挡板；207、倾斜式输送带；208、待检测滑动轴承。

具体实施方式：

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明。

如图1-2所示。

本实施例中采用外径为25mm，内径为23mm，厚度为15mm、倒角为45°的待检测滑动轴承208作为待检测轴承。倾斜式输送带207采用黑色皮带，第一CCD相机201和第二CCD相机202均采用30万像素的CCD(Charge-coupled device)相机，两个蓝色同轴光源203、204具有均匀的光分布，其光线平行于对应的CCD相机所在的轴线，能够消除采集图像的重影。

一种基于机器视觉的滑动轴承内表面缺陷的自动检测方法。步骤如下：

(A)、启动倾斜式输送带207，使其与滑动轴承相接触的一面向上移动；

(B)、将大量的待检测滑动轴承208放置在原料槽205中，使待检测滑动轴承208滚动起来，并从原料槽205出口处按设定的节拍滚出，可通过设置电动或气动挡板或直接通过控制电磁铁的吸合与松开来实现逐个放行，相邻滑动轴承离开斗状原料槽出口端的时间间隔应保证滑动轴承在检测位的检测时间及挡板转动复位所需时间之和；

(C)、当待检测滑动轴承208与挡板206接触时，待检测滑动轴承208停止向下运动，在挡板206前自转，自转速度即为倾斜式输送带207的传动速度；

(D)、倾斜式输送带207左右两侧的第一CCD相机201和第二CCD相机202分别对滑动轴承内表面进行图像采集，计算机对采集的图像进行图像分割、边缘处理、缺陷判别，判别待检测滑动轴承内表面是否存在缺陷，若存在缺陷，则视为不合格品；

(E)、当最前方的待检测滑动轴承208各项检测项目检测完毕后，转动挡板206，使最前方的待检测滑动轴承208继续向下滚动。挡板206复位后与下一个待检测滑动轴承208接触，继续进行检测。若待检测滑动轴承208存在缺陷，则由剔除除装置剔除该轴承，剔除装置可安装在倾斜式输送带207的出口端或其它合适的位置。

按以上步骤进行检测，直到把原料槽205中的待检测滑动轴承208全部检测完毕。在此具体实施方式中CCD相机平均6ms采集一副待检测滑动轴承208内表面图像，采集5-6幅图像即可完全覆盖轴承内表面，挡板206每0.5s来回转动一次，平均每秒钟可检测2个滑动轴承。检测流程图如图1所示，用于获取待检测轴承内表面的图像采集装置结构示意图如图2所示。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

本发明未涉及部分与现有技术相同或可采用现有技术加以实现。

Claims (4)

1.一种基于机器视觉的滑动轴承内表面缺陷的自动检测方法，其特征是他包括以下步骤：

(1)、启动倾斜式输送带(207)，并使倾斜式输送带(207)的承载面向上传动；

(2)、将待检测滑动轴承(208)放置于倾斜式输送带(207)上部的原料槽(205)中，使待检测滑动轴承(208)按设定的工作节拍从原料槽(205)出口处滚出；

(3)、当第一个待检测滑动轴承(208)与挡板(206)接触时，待检测滑动轴承停止向下运动，在挡板(206)前自转，自转速度即为倾斜式输送带(207)的运动速度；

(4)、倾斜式输送带(207)左右两侧的第一CCD相机(201)和第二CCD相机(202)分别对待检测滑动轴承(208)内表面进行图像采集，计算机对采集的图像进行图像分割、边缘处理、缺陷判别，判别待检测滑动轴承内表面是否存在缺陷，若存在缺陷，则视为不合格品；

(5)、当待检测滑动轴承(208)检测完毕后，转动挡板(206)，使待检测滑动轴承(208)继续向下滚动；待检测滑动轴承(208)离开挡板(206)后，挡板（206）立即复位并与下一个待检测滑动轴承(208)接触，两台CCD相机继续进行图像采集；若待检测滑动轴承(208)存在缺陷，则由剔除装置自动剔除该轴承；

所述待检测滑动轴承(208)在自转过程中，第一CCD相机(201)和第二CCD相机(202)对待检测滑动轴承(208)内表面进行图像采集，采集多幅图像，使检测范围完全覆盖待检测滑动轴承(208)内表面；对应的照明光源采用第一蓝色同轴光源(203)和第二蓝色同轴光源(204)，第一蓝色同轴光源(203)的轴线与第一CCD相机(201)的轴线位于同一直线上，第二蓝色同轴光源(204)的轴线与第二CCD相机(202)的轴线位于同一直线上；利用计算机中的图像处理软件对采集到的图像进行分析，检测是否存在缺陷，若存在缺陷则把该待检测滑动轴承(208)视为不合格品。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是所述的倾斜式输送带(207)向上传动，待检测滑动轴承(208)向下滚动，两者运动方向相反；原料槽(205)出口处只能通过一个待检测滑动轴承(208)，并使待检测滑动轴承(208)延倾斜式输送带(207)直线向下滚动。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征是所述的挡板(206)将滚动到其前方的待检测滑动轴承(208)阻挡住，并使待检测滑动轴承(208)在原地自转。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征是所述原料槽呈上大下小的斗状结构，在斗状结构的出口端只能供一个滑动轴承滚动通过，在所述的出口端安装有控制其通断的挡板以保证滑动轴承按设定的间隔进入检测位置。