視覺系統在汽車門鎖檢測中的應用
http://www.enojets.com 2014-02-08 09:12:31 OFweek 電子工程網

 

  1 引言

  汽車門鎖具有型號規格多, 結構差異大, 檢測項目多,部分結構松散易變形的特點;汽車門鎖裝配檢測生產線要求設備檢測速度快、故障率低,并允許產品檢測內容具有一定的擴展性。

  過去大多采用將檢測項分解到各分站分別檢測的辦法,這往往造成各分站設備結構復雜,操作繁瑣,設備設計周期長, 故障率高等缺陷, 而且因車鎖結構松散不宜接觸, 某些檢測需要依靠人工目測, 不僅操作員勞動強度大, 而且因存在人工因素, 容易出錯。

  隨著工業化生產的發展,自動化設備的制造水平也日益提高,機器視覺(以下簡稱視覺)系統的引入很好地解決了這些問題。

  2 視覺技術簡介

  視覺技術就是用機器代替人眼來做測量和判斷,它通過鏡頭(Camer a)攝取圖像,并將像素的分布,亮度,顏色等信息,轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行運算以抽取圖像的特征, 并在此基礎上實現模式識別,坐標計算, 灰度分布圖等多種功能, 從而進行邏輯判斷,用以控制現場設備。

  同人工檢測相比, 機器視覺檢測具有以下優勢。

  3 視覺系統的設計

  3.1 硬件部分設計

  (1) 圖像采集部分:鏡頭PULNix TM-200,Cognex圖像采集卡(可連接4 組鏡頭);(2) 圖像處理部分:PC 機(DELL GX5200);(3) 機電控制部分:SeaIO I/O 卡(PCI 插槽),控制柜(內置空氣開關,接線端子等)構成電氣控制系統;(4) 機電執行部分:按鈕,傳感器,氣缸,閥島,指示燈, 蜂鳴器等;(5) 人機交互部分:顯示器,鼠標,鍵盤。

  3.2 軟件部分設計

  本項目基于Cognex 的視覺分析工具,自己開發了一套視覺操作平臺。

  (1) 系統開發的軟件環境。

  Windows 2000 或Windows XP 以上操作系統;Office 2000 或以上版本;VisionPro 50 或以上版本;SeaIO_v030103 或以上版本;VS2005TF。

 ?。?) 軟件開發的要求。

  汽車門鎖具有檢測點多(本例共23 點),品種多的特點,這就要求軟件可以將檢測點自由組合到各個品種中去, 而且操作界面盡可能簡捷, 易操作。

  (3) 軟件的功能。

視覺系統在汽車門鎖檢測中的應用

圖1 主界面

  軟件的主界面如圖所示, 左側為當前車鎖的型號、選用的鏡頭、使用的定位原點、和被檢測點的概覽。右側為檢測結果和設備狀態等粗略信息。中間部分上側為系統檢測的實際圖像, 檢測合格的用綠色邊框圈定,不合格的用紅色邊框圈定, 并配有被檢測點的文字名稱。該圖像會默認顯示為包含有檢測結果中含不合格檢測點的圖像。在這一圖像下側有四個小的顯示區域,分別對應于系統中不同的相機。如果該圖像含有不合格點,則圖像外側會用紅色邊框圈出。最下側是各檢測點的詳細信息。如圖1 所示。

  此外,在主窗口中還有“輸入顯示”“, 手動控制”和“狀態報警”屬性頁。在菜單“工程”中添加有“型號選擇”、“Camera”、“PMAlignFixture”、“Tools”“Type”、“視覺運行”選項。如圖2 所示。

視覺系統在汽車門鎖檢測中的應用

圖2 工程子菜單。

  軟件為了減少調試工作量, 各被測點可以被配置在不同的視覺分析工具里,如果每個檢測工具只包含一個檢測點, 那么當設置各個型號的檢測內容時, 只需為每個型號選取對應的檢測項即可,從而大大地提高了視覺調試的工作效率。如圖3 所示。

視覺系統在汽車門鎖檢測中的應用

圖3 對應檢測點的檢測工具(Tools )界面

  軟件現應用于常熟Kieker t 汽車門鎖公司,運行穩定, 操作簡單, 可滿足生產及調試中的各種需求。

視覺系統在汽車門鎖檢測中的應用

圖4 為各型號分配檢測項的界面

 

  4 視覺技術在門鎖檢測中的應用

  一套視覺系統的成功應用, 不僅與軟件的設計密不可分,更取決于視覺分析工具的使用是否合理。對于不同的檢測對象要具體分析,采取不同的檢測方案。下面以在汽車門鎖檢測中常見的問題為例說明。

  4.1 在深色的背景下檢測黑色的物體

  視覺檢測本質上是像素色度的檢測。被檢測物的色度與周圍背景的色度越相近, 檢測越困難。為此, 可以考慮對被檢測物單獨使用一個鏡頭, 然后增強光照,以便獲得足夠的灰度。然后考慮使用Cognex 視覺分析工具中的CogPMAlignTool 工具進行分析。這是一個在可設定區域內尋找相似物體的工具。首先找出被檢測物上具有明顯特征, 且與其周圍背景色差較大的部分,將其設定為被檢測物后,再圈定包含被檢測物的可尋找區域。設定相似度后, 取下被檢測物, 對該工件進行檢測,得到被檢測物不存在時的相似度檢測值。依據物體存在時的相似度值與物體不存在時的檢測相似度值的差值重新設定門檻值。

  4.2 檢測彈簧等表面色澤易變的物體

  彈簧類物體的特征是表面色澤易受潤滑脂分布,傾斜角度等因素影響, 進而形成與人眼觀察到的色澤差異較大的圖像。對此,可以考慮使用Cognex 視覺分析工具中的CogPMAl ignTool 工具對圖像進行分析。

  設置方法同上。因為相似度不僅僅反映在色度上, 也反映在形狀上, 因此利用這一工具可較好的識別該類被檢測物。

  4.3 較小的檢測點檢測

  小的檢測點往往形狀不夠突出,所對應的像素較少,用相似度工具查找時,因特征像素過少,容易誤判斷。因此,可選用Cognex 視覺分析工具中的CogBlobTool 工具進行分析。這是一個通過設定色度的差異值來尋找特定區域被檢物體是否存在的工具。將Segmentation 中的mode 選為Hard Threshold(Fixed),將Polarity 選為LightBlobs,Dark background 或Dark Blobs,Light background,然后設定檢測區域,點擊動態運行按鈕,調整Thr eshold的值, 觀察右側視窗中被檢物檢出情況的變化。取下被檢測物, 對該工件進行檢測, 得到被檢測物不存在時的Blob 檢測值。依據物體存在時的Blob 值與物體不存在時的檢測Blob 值的差值重新調整Blob 設定值。

視覺系統在汽車門鎖檢測中的應用

圖5 CogBlobTool 工具設定界面

  4.4 有油污的鉚點檢測

  由于工況的不同, 某些鉚點的表面會有一定程度的油污。這就使視覺檢測極易受到干擾??蛇x用Cognex視覺分析工具中的CogFindCircleTool 工具進行分析。

  這是一個在選定區域內尋找圓并對圓進行測量的工具。

  在Caliper Settings 選項中,Edge Polarity 選項應鉤選Any Polar i ty,因為Dark to Light 和Light to Dark選項因受油污的干擾誤判率較高, 而An y Pola r i ty 則是以設定的圓弧線為基準,輔以色差的判斷,因此, 準確率很高。另外,Search Direction 選項中,Inward 和Outward的鉤選應以實測效果為準。如果鉚釘為規則的圓柱形,則可鉤選Inward,因為未鉚接的鉚釘往往沒有油污, 半徑較??;而鉚釘為星形時則應鉤選Outward,這樣才可準確判定鉚釘的鉚接后半徑值。需要注意的是,Caliper 選項中的Number of Calipers 應根據圓的大小適當選得大一些, 這樣圓的判斷依據點較充分, 得到的圓也更準確。

  4.5 存在范圍可變的物體的檢測

  某些被檢物的位置不是固定的,而是在某一區域內隨機存在, 這就意味著必須選擇合適的搜尋區域。為此, 可以考慮使用Cognex 視覺分析工具中的CogPMAlignTool工具進行分析。該工具提供了較為多樣的邊框劃線工具,使得邊框的設置非常人性化。

  4.6 孔的檢測

  黑色物體上通孔的檢測常常因為色差過于接近而失敗。但是, 如果在檢測夾具上增加一個亮色的觀測物, 使其穿過通孔, 再選用Cog n e x 視覺分析工具中的CogBlobTool 工具進行分析,問題即可解決。

  4.7 固定區域高亮或高暗的判別

  用判斷某一區域亮或暗的方式來區分物體有無是常見的處理方法,選用Cognex 視覺分析工具中的CogBlobTool工具進行設置, 可達到這一要求。另外, 設備在設計時應充分考慮產品的工藝問題,某些檢測物的表面可以通過產品工藝的改變而變化,這也為解決問題提供了新的思路。

  5 結束語

  視覺系統在不接觸物體的情況下, 可以快速準確地檢測出物體的有無, 尤其是檢測點數量比較多, 分布較為集中; 隨型號的不同, 同一位置被檢測物的種類較多, 形狀較為復雜的情況下, 視覺檢測的優勢較為突出。當然, 視覺系統的應用也受到成本, 被檢物的反光率等因素的制約而受到限制。因此, 靈活, 合理的調試視覺系統, 使其發揮最大的作用, 仍有待于業界人士的共同努力。

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