专利名称：一种基于机器视觉的机械零部件表面缺陷检测方法及装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及表面检测研究领域，特别涉及一种基于机器视觉的机械零部件表面缺陷检测方法及装置。
背景技术：
在机械零部件加工生产过程中，经常需要对其进行检测、测量，因为机械零部件多是用于承担一定压力或者进行大量的往复运动，因此一旦生产的机械零部件出现异常，则有可能导致整个系统崩溃，甚至造成灾难性的后果。例如曲轴是引擎的主要旋转机件，装上连杆后，可使承接连杆的上下(往复)运动变成循环(旋转)运动，是发动机上的一个重要的机件。作为各类发动机的动力连接器，如果出现异常，则可能造成严重后果，因此曲轴表面的粗糙度检测成了一道非常重要的关卡。对于机械零部件检测，目前大体包括两种方式，一种是超声检测，另一种是磁探伤检测，但是由于超声检测适用于检测比较规则的管状 零件，而磁探伤虽然检测的速度基本能达到要求，但是不能完全消磁，这有可能会对发动机的性能造成巨大的影响，而且工序比较复杂。目前传统的检测方法还通常是人工根据其经验和肉眼观测来对曲轴表面缺陷进行判断，不仅效率低下，而且人工成本高，人员劳动强度大，易出错，不能满足当今高速生产的需要。因此，需要提供一种自动化程度高、识别速度快、识别精度高的机械零部件表面缺陷检测方法及装置。

发明内容
本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于机器视觉的机械零部件表面缺陷检测方法，该方法是利用机器视觉对机械零部件进行检测，检测精度高、识别速度快，且自动化程度高。本发明还提供一种实现上述方法的基于机器视觉的机械零部件表面缺陷检测装置，该装置检测精度高、检测效率高。本发明的一个目的通过以下的技术方案实现一种基于机器视觉的机械零部件表面缺陷检测方法，包括以下步骤(I)将待检测零部件固定在夹具上，将夹具移动到摄像机的前方；摄像机对待测零部件的表面图像进行采集，然后将图像发送到上位机中；(2)上位机中的图像处理模块接收到采集的图像后，进行如下操作(2-1)对图像进行区域定位，截取出待检测零部件所在图像区域；(2-2)对步骤(2-1)得到的待检测零部件所在图像区域进行滤波和增强；(2-3)对图像进行二值化处理，然后运用形态学算法去除杂质；(2-4)对步骤(2-3)中所得到图像中的目标区域进行边界追踪；(2-5)根据边界追踪结果，得到每个待检测区域的像素个数，如果该区域像素个数大于某限定值，则当前检测的零部件存在缺陷，对外发出报警信号，退出检测；否则，则进入步骤⑶；
(3)判断待检测零部件是否全局拍摄完成，如果是，则退出检测；否则，摄像机依次拍摄下一张待检测零部件的表面图像，然后进入步骤(2)，重复上述操作。优选的，所述步骤(2-2)中采用均值或中值滤波方法，图像增强采用直方图均衡化。采用均值或中值这种空间域方法具有计算效率高，能多个像素并行处理，实现实时处理和快速处理等优点。采用直方图均衡化能改善图像的视觉效果，提高图像成分的清晰度，使所有的灰度级出现的概率相同，这时图像的熵最大，图像的信息量最大。优选的，所述步骤(2-3)中运用形态学去除杂质具体是指对二值化后的图像进行若干次开运算，开运算所采用的结构元素、次数根据实际拍摄图片质量和拍摄环境确定 。形态学开运算能够有效的去除一些比较小的噪声点，同时又尽量不影响缺陷部分的面积大小，因此图像保真度较高，利于后面参数分析的准确度。优选的，所述步骤(2-4)中边界追踪是采用虫随法，具体是设处理后的图像目标区域用I表示，背景区域用0表示，给定爬虫起点为PO、追踪值为I、追踪方向为顺时针，PO采用如下原则确定对图像从左到右，从上到下进行扫描，扫描到的第一个灰度值为I的像素点为跟踪起点；追踪原则就是如果当前点像素值为1，则向左转并前进一个像素；如果当前像素点值为0就向右转并前进一个像素，一直到爬虫爬到起始点为止。采用上述方法能够实现对目标区域轮廓进行跟踪，然后用区域内(包括边界上的)像素数的总和来表示面积，用区域的边界像素总和来表示周长。上述方法能迅速的计算出疑似缺陷的数目，然后通过对面积大小的判断来进一步判断该区域是否是缺陷。本发明的另一个目的通过以下的技术方案实现一种基于机器视觉的机械零部件表面缺陷检测装置，包括位置传动模块、位置控制模块、夹具、图像采集模块、用于图像处理和发送位置控制指令的上位机，所述位置传动模块包括机架平台、X方向上运动的X轴传动轴、Y方向上运动的Y轴传动轴、Z方向上运动的Z轴传动轴，所述X轴传动轴设置在X轴导轨上，X轴导轨设置在机架平台上，所述Y轴传动轴设置在Y轴导轨上，Y轴导轨固定设置在X轴传动轴上的滑块上，所述Z轴传动轴设置在Z轴导轨上，Z轴导轨一端固定设置在Y轴传动轴上的滑块上，用于固定待检测的机械零部件的夹具设置在Z轴传动轴的滑块上，夹具两端设置有用于带动待检测的机械零部件沿垂直方向转动的转盘，所述X轴传动轴、Y轴传动轴、Z轴传动轴和转盘分别与X轴电机、Y轴电机、Z轴电机和旋转电机相连，上述四个电机均与位置控制模块相连，图像采集模块包括摄像机和光源，摄像机和光源位置固定，光源与外部电源相连，摄像机和位置控制模块分别与上位机相连。优选的，所述位置控制模块为单片机。采用单片机速度快，且可以节省成本。优选的，所述X轴电机、Y轴电机、Z轴电机和旋转电机均为步进电机或者伺服电机。采用这种形式的电机，可以精确控制位置移动的精度。更进一步的，所述X轴电机、Y轴电机、Z轴电机和旋转电机均为两相混合式步进电机，每个电机均通过步进电机驱动器和单片机相连。优选的，所述摄像机采用(XD，像素在500 1200dpi，电子快门速度不低于1/50秒；光源采用环形LED光源。优选的，所述位置传动模块、位置控制模块、夹具、图像采集模块均设置在一个密闭的箱体内。采用这种结构可以避免外界光线对图像采集的干扰，保证图像处理算法的稳定性，比较适用于小规模的抽样检测。
本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果I、本发明实现了无损探测。在加工过程中造成粗糙度差异的随机因素比较多，很难建立精确的数学模型，而通过机器视觉技术间接地获得跟粗糙度相关的参数，可以有效地对产品质量进行评估。2、本发明采用图像处理的方法进行检测，相较于超声检测，能够检测不规则的零件，相较于磁探伤，不存在消磁的问题，相较于传统的人工肉眼检测，检测精度、效率高，且人工成本低。3、本发明装置中采用了三维的位置传动机构，能够在实际应用中与生产零部件的流水线进行衔接，例如完成的零部件自动放置在夹具中，然后本发明所述装置启动，检测完毕后，根据检测结果，位置传动机构自动将零部件放到指定区域等，同时零部件还能够进行转动，实现零部件的全方位扫描。


图I是本发明装置的正面结构示意图；图2是本发明装置的侧面结构示意图；图3是本发明方法的流程示意图。图1-2中I-待检测曲轴；2_旋转电机；3_X轴电机；4_X轴传动轴；5_X轴导轨；6-Y轴电机；7-Y轴传动轴；8-Y轴导轨；9-Z轴电机；10_Z轴传动轴；11_Z轴导轨；12_转盘；13-夹具；14-机架平台。
具体实施例方式下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。实施例I曲轴是引擎的主要旋转机件，装上连杆后，可使承接连杆的上下(往复)运动变成循环(旋转)运动，是发动机上的一个重要的机件。随着科技的发展以及曲轴的需求量日益增大，近年来曲轴的加工效率也得到了很大的提高；同时作为各类发动机的动力连接器，对曲轴的质量要求也变得越来越高了，而机械设备在运行过程中，其内部的机械零件由于受各种应力的作用，加工不良的机械零件容易出现异常，导致系统崩溃，甚至出现灾难性的事故。因此曲轴表面的粗糙度检测成了一道非常重要的关卡。在本实施例中，以曲轴表面检测为例，来说明本发明的具体内容。如图I和2所示，一种基于机器视觉的曲轴表面缺陷检测装置，包括位置传动模块、位置控制模块、夹具13、图像采集模块、用于图像处理和发送位置控制指令的上位机，所述位置传动模块包括机架平台14、X方向上运动的X轴传动轴4、Y方向上运动的Y轴传动轴7、Z方向上运动的Z轴传动轴10，所述X轴传动轴4设置在X轴导轨5上，X轴导轨5设置在机架平台14上，所述Y轴传动轴7设置在Y轴导轨8上，Y轴导轨8固定设置在X轴传动轴4上的滑块上，所述Z轴传动轴10设置在Z轴导轨11上，Z轴导轨11 一端固定设置在Y轴传动轴7上的滑块上，用于固定待检测的曲轴的夹具13设置在Z轴传动轴10的滑块上，夹具13两端设置有用于带动待检测的曲轴沿垂直方向转动的转盘12，所述X轴传动轴4、Y轴传动轴7、Z轴传动轴10和转盘12分别与X轴电机3、Y轴电机6、Z轴电机9和旋转电机2相连，上述四个电机均与位置控制模块相连，图像采集模块包括摄像机和光源，摄像机和光源位置固定，光源与外部电源相连，摄像机和位置控制模块分别与上位机相连。本实施例中，所述位置控制模块为单片机。所述X轴电机3、Y轴电机6、Z轴电机9和旋转电机2均为两相混合式步进电机，每个电机均通过步进电机驱动器和单片机相连。在实际应用中也可用伺服电机代替。所述摄像机采用CCD，像素在500 1200dpi，电子快门速度不低于1/50秒，具体参数根据实际拍摄环境确定。光源采用环形LED光源。为了避免外界光线对图像采集的干扰，保证图像处理算法的稳定性，本实施例中位置传动模块、位置控制模块、夹具13、图像采集模块均设置在一个密闭的箱体内。采用这种结构比较适用于小规模的抽样检测。在实际应用中，本装置也可以与生产曲轴的流水线进行衔接，例如完成的曲轴自动放置在夹具中，然后本发明所述装置启动，位置控制模块驱动位置传动模块将曲轴运送到摄像机前面的设定位置，进行图像采集、检测，待检测完毕后，根据检测结果，位置传动机 构自动将零部件放到指定区域，例如，如果检测的曲轴存在缺陷则将曲轴放置在残次品区，如果没有问题，就放置在另一条传动带上输出。因此无论是在线检测还是抽样检测都可以实现。如图3所示，基于上述装置的表面缺陷检测方法包括以下步骤(I)将待检测曲轴I固定在夹具13上，将夹具13移动到摄像机的前方；摄像机对待测曲轴的表面图像进行采集，然后将图像发送到上位机中。因为要对缺陷进行检测，所以对图像的清晰度要求较高，这里拍摄到的图像均为曲轴的局部表面图像。(2)上位机中的图像处理模块接收到采集的图像后，进行如下操作(2-1)所拍摄的局部图像中包括曲轴区域和背景区域，为了降低数据处理量，加快数据处理的速度，首先对图像进行区域定位，截取出图像中曲轴所在图像区域；这里的区域定位既可以是操作人员手工截取，也可以根据实验，确定摄像机、位置传动模块的位置关系后，根据二者关系进行自动截取。(2-2)对步骤(2-1)得到的曲轴所在图像区域进行滤波和增强；(2-3)进一步对图像进行二值化处理，然后运用形态学算法去除杂质；(2-4)对步骤(2-3)中所得到图像中的目标区域，即二值化后的白色区域进行边界追踪；(2-5)根据边界追踪结果，得到每个待检测区域的像素个数，如果该区域像素个数大于某限定值，则当前检测的曲轴存在缺陷，对外发出报警信号，退出检测；否则，则进入步骤⑶；(3)判断是否是曲轴的最后一张，即曲轴是否全局都经过了拍摄和检测，如果不是，则位置控制模块控制位置传动模块进行移动，将曲轴进行上下或旋转运动，然后摄像机依次拍摄下一张曲轴的表面图像，然后进入步骤(2)，重复上述操作；如果是则退出检测。这里判断是否是当前待检测曲轴I的最后一张，既可以通过人工控制，也可以自动控制。例如，设定开始检测时，从曲轴的上方开始进行拍摄，且曲轴停在Z轴顶端，则在曲轴旋转一周，且曲轴移动到Z轴底端时，即可认为是检测完成，自动退出检测。本实施例中，所述步骤(2-2)中采用均值滤波方法，图像增强采用直方图均衡化。当然其他的已知的滤波方法这里也是通用的，只是采用上述算法，实现简单，处理速度快。所述步骤(2-3)中运用形态学去除杂质具体是指对二值化后的图像进行若干次开运算，开运算所采用的结构元素、次数根据实际拍摄图片质量和拍摄环境确定。所述步骤(2-4)中边界追踪是采用虫随法，具体是设处理后的图像目标区域用I表示，背景区域用0表示，给定爬虫起点为PO、追踪值为I、追踪方向为顺时针，PO采用如下原则确定对图像从左到右，从上到下进行扫描，扫描到的第一个灰度值为I的像素点为跟踪起点；追踪原则就是如果当前点像素值为1，则向左转并前进一个像素；如果当前像素点值为0就向右转并前进一个像素,一直到爬虫爬到起始点为止。上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的 限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
权利要求
1.一种基于机器视觉的机械零部件表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤 (1)将待检测零部件固定在夹具上，将夹具移动到摄像机的前方；摄像机对待测零部件的表面图像进行采集，然后将图像发送到上位机中； (2)上位机中的图像处理模块接收到采集的图像后，进行如下操作 (2-1)对图像进行区域定位，截取出待检测零部件所在图像区域； (2-2)对步骤(2-1)得到的待检测零部件所在图像区域进行滤波和增强； (2-3)对图像进行二值化处理，然后运用形态学算法去除杂质； (2-4)对步骤(2-3)中所得到图像中的目标区域进行边界追踪； (2-5)根据边界追踪结果，得到每个待检测区域的像素个数，如果该区域像素个数大于某限定值，则当前检测的零部件存在缺陷，对外发出报警信号，退出检测；否则，则进入步骤(3)； (3)判断待检测零部件是否全局拍摄完成，如果是，则退出检测；否则，摄像机依次拍摄下一张待检测零部件的表面图像，然后进入步骤(2)，重复上述操作。
2.根据权利要求I所述的基于机器视觉的机械零部件表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤(2-2)中采用均值或中值滤波方法，图像增强采用直方图均衡化。
3.根据权利要求I所述的基于机器视觉的机械零部件表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤(2-3)中运用形态学去除杂质具体是指对二值化后的图像进行若干次开运算，开运算所采用的结构元素、次数根据实际拍摄图片质量和拍摄环境确定。
4.根据权利要求I所述的基于机器视觉的机械零部件表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤(2-4)中边界追踪是采用虫随法，具体是设处理后的图像目标区域用I表示，背景区域用O表示，给定爬虫起点为PO、追踪值为I、追踪方向为顺时针，PO采用如下原则确定对图像从左到右，从上到下进行扫描，扫描到的第一个灰度值为I的像素点为跟踪起点；追踪原则就是如果当前点像素值为1，则向左转并前进一个像素；如果当前像素点值为O就向右转并前进一个像素,一直到爬虫爬到起始点为止。
5.一种基于机器视觉的机械零部件表面缺陷检测装置，包括位置传动模块、位置控制模块、夹具、图像采集模块、用于图像处理和发送位置控制指令的上位机，所述位置传动模块包括机架平台、X方向上运动的X轴传动轴、Y方向上运动的Y轴传动轴、Z方向上运动的Z轴传动轴，所述X轴传动轴设置在X轴导轨上，X轴导轨设置在机架平台上，所述Y轴传动轴设置在Y轴导轨上，Y轴导轨固定设置在X轴传动轴上的滑块上，所述Z轴传动轴设置在Z轴导轨上，Z轴导轨一端固定设置在Y轴传动轴上的滑块上，用于固定待检测的机械零部件的夹具设置在Z轴传动轴的滑块上，夹具两端设置有用于带动待检测的机械零部件沿垂直方向转动的转盘，所述X轴传动轴、Y轴传动轴、Z轴传动轴和转盘分别与X轴电机、Y轴电机、Z轴电机和旋转电机相连，上述四个电机均与位置控制模块相连，图像采集模块包括摄像机和光源，摄像机和光源位置固定，光源与外部电源相连，摄像机和位置控制模块分别与上位机相连。
6.根据权利要求5所述的基于机器视觉的机械零部件表面缺陷检测装置，其特征在于，所述位置控制模块为单片机。
7.根据权利要求5所述的基于机器视觉的机械零部件表面缺陷检测装置，其特征在于，所述X轴电机、Y轴电机、Z轴电机和旋转电机均为步进电机或者伺服电机。
8.根据权利要求5所述的基于机器视觉的机械零部件表面缺陷检测装置，其特征在于，所述X轴电机、Y轴电机、Z轴电机和旋转电机均为两相混合式步进电机，每个电机均通过步进电机驱动器和单片机相连。
9.根据权利要求5所述的基于机器视觉的机械零部件表面缺陷检测装置，其特征在于，所述摄像机采用(XD，像素在500 1200dpi，电子快门速度不低于1/50秒；光源采用环形LED光源。
10.根据权利要求5所述的基于机器视觉的机械零部件表面缺陷检测装置，其特征在于，所述位置传动模块、位置控制模块、夹具、图像采集模块均设置在一个密闭的箱体内。
全文摘要
本发明公开了一种基于机器视觉的机械零部件表面缺陷检测方法及装置，该方法是对采集到的机械零部件表面图像进行定位、滤波、增强、二值化、形态学处理、边界追踪，特征提取等，通过缺陷面积大小判断是否是缺陷。该装置包括位置传动模块、位置控制模块、夹具、图像采集模块、用于图像处理和发送位置控制指令的上位机，在上位机和位置控制模块控制下，位置传动模块可以实现X、Y、Z三个方向上的移动，同时还可以实现绕Z轴转动，图像采集模块包括摄像机和光源，摄像机和位置控制模块分别与上位机相连。本发明基于机器视觉进行无损检测，能够检测不规则的零件、同时不存在消磁的问题，具有检测精度、效率高的优点。
文档编号G01N21/88GK102680478SQ20121012417
公开日2012年9月19日 申请日期2012年4月25日 优先权日2012年4月25日
发明者孙雪晨, 庄晓霖, 张铁民, 彭孝东, 曾俊玮, 杨业荣, 林伟忠, 盛典锴, 邓龙辉, 郑少雄 申请人:华南农业大学