基于机器视觉的电机换向器参数检测系统设计

2014-04-06徐晓峰

制造技术与机床 2014年1期

徐晓峰

(威海职业学院机电工程系，山东威海 264210)

目前，工业产品的生产大都采用自动化生产线技术，因此对产品测量精度和测量效率的要求也越来越高。但传统的检测手段很难对自动化生产线上的产品进行快速、精确的检测，对于某些精度要求较高的尺寸或参数，有时根本无法完成。电机换向器零件的参数检测，大多依靠人工检测，这就会导致检测的效率低、误判率和漏检率高，而且有人工干涉，也会对测量的尺寸精度产生影响。通过采用图像处理技术和计算机视觉技术，开发的电机换向器参数在线检测系统，由硬件平台和软件平台两大部分组成，用来实现对零件的内径、外径、高度和片间电压4 个参数的综合检测。该系统排除了人工检测的主观因素干扰，提高了检测的效率、准确率和自动化程度。经过在线实时检测表明，该系统设计合理、检测效率高，取得了较好的检测效果。

1 机器视觉技术

机器视觉系统是通过计算机来模拟人的视觉功能，从获取的图像中提取特征信息，进行分析、处理，从而用于实际的产品检测和识别，是集电子学、光学、图像处理技术、计算机技术和精密机械技术于一体的综合系统。

机器视觉系统的核心是图像测量系统，其主要由图像的采集、处理和输出3 部分组成，另外，还包括接口硬件、照明系统等其他硬件，系统构成如图1 所示。图像采集由图像采集卡和图像摄入设备来完成，作用是将采集的事物的原始物理图像，进行采样和量化工作后，变为数字图像，即计算机能够处理的图像格式。图像处理由图像处理软件和计算机来完成，作用是将前面图像采集后的数字图像进行某些处理，变为一幅新的数字图像，或处理后变为一种非图像的显示。图像输出是图像测量系统的最后环节，对硬件的性能要求较高，因为如果显示系统的配置较差，会使经处理过的数字图像包含噪声或劣化，从而导致后续的软件算法检测产生误差。

2 硬件系统设计

2.1 设计思路

系统的设计思路如图2 所示。零件放置于在线传送装置上，经过2 路CCD 摄像机进行图像采集(一路为采集内径图像，另一路为采集外径和高度图像)，进行零件尺寸参数的软件测量，然后零件经过片间电压检测装置进行换向器的片间电压参数检测，最后计算机根据测量的尺寸参数和片间电压检测结果来判断是否有不合格产品，若有废品则抓取出来。

2.2 图像采集系统

图像采集系统包括两个部分，一部分是对零件内径图像的采集，另一部分是对零件外径和高度图像的采集。硬件上主要包括两台CCD 摄像机，均采用德国Basler 高速工业摄像机;两个光源为日本CCS 公司的LFL-100 系列LED 光源，该种光源用高密度LED 阵列面提供高强度背光照明，可以保证采集到质量较好的图像。

图像采集系统的硬件实现如图3 所示。图像采集通过视频信号触发器，每通过一个零件时，视频信号触发一次，同时采集两幅图像。其中，1 为采集零件内径图像的CCD 摄像机，2 为底部的LED 光源，3 为电机换向器零件，4 为视频信号触发器，5 为采集零件外径和高度图像的CCD 摄像机，6 为背部的LED 光源，7为一个接近开关，当主电动机进到位时给一限位信号。

2.3 片间电压检测装置

对电机转子的换向片进行片间电压检测，是对电机转子检测的一个重要指标。图4 为转子片间电压检测硬件装置。当零件通过时，启动横梁电动机使检测板2 向下运动，让检测板上的压针1 与换向器边齿相接触，对压针1 通上700 V 的高电压，若齿间不导通则说明该零件合格，若齿间导通则说明该零件不合格，此时，检测电路给计算机控制部分一个废品抓取信号。

2.4 废品抓取释放装置

根据已经测量的零件内径、外径、高度和片间电压4 个参数的检测结果来判断零件是否合格，若其中有一项参数不符合标准，则认为该零件为废品，系统会将该废品从生产线上抓取出来。通过电磁阀来控制气缸的活塞杆伸缩，从而达到抓取、释放废品的功能。

硬件设计上，采用每次对6 个零件同时进行片间电压检测，对应有6 路气缸和电磁阀，哪个零件是废品计算机会给相应的电磁阀一个信号，检测完片间电压的同时将该路废品抓取，同时启动横梁电动机做上升运动，上升到位后再启动横向电动机做横向运动，到位后，计算机给电磁阀释放信号，将废品放入废品槽里。图5 为6 路电磁阀及滤气、滤油、调压装置，6 路气缸嵌入在检测板中。气缸采用亚德客的复动型SDA 系列超薄气缸，电磁阀采用亚德客的DC24V 系列。

2.5 传输装置

通过主电动机来控制丝杆转动，从而推动轨道上的零件行进。本系统设计中的3 台电动机(主电动机、横梁电动机和横向电动机)均采用步进电动机，步进电动机是将电脉冲信号转变为角位移或线位移的开环控制元件，我们通过单片机编程对电动机进行脉冲分配及定位控制、速度控制等。

2.6 控制部分

采用具有16 路开关量输入/输出板PCI -7505 来控制6 路电磁阀、各电动机的运行以及接近开关信号输入(控制电动机进、退到位)。接近开关由振荡器和整形放大器组成，振荡器起振后在感应头上产生交变的磁场，当金属体接近感应区时，金属体内产生涡流，吸收振荡器的能量，使振荡器停振，由整形放大转换成电信号，达到检测的目的。

3 软件系统设计

3.1 系统构成

以NI 公司的虚拟仪器开发环境LabWindows/CVI为开发平台，结合NI 提供的图像采集与处理软件包IMAQ Vision，采用面向对象的设计思想，开发了电机换向器综合参数检测的软件系统。整个软件系统主要包括以下5 个功能模块:硬件初始化、图像采集、创建模板、算法检测和系统运动控制。

LabWindows/CVI 是当今最流行的虚拟仪器开发工具之一，其集成化开发平台、交互式编程方法、丰富的面板功能和库函数等特点非常利于开发者建立检测系统、自动测量系统及数据采集系统等。

IMAQ Vision 软件将高级机器视觉和图像处理加入到LabWindows/CVI 中，它包括一整套丰富的MMX优化函数，用于完成灰度、彩色以及二进制图像的显示、处理(统计、滤波和几何变换等)、形状匹配、斑点分析、计算和测量等。最终用户可以使用IMAQ Vision加快工业视觉和科学图像应用的开发，可用于需要高稳定性、高速度的视觉系统中。

3.2 设计思路

创建模板和算法检测属于图像检测模块，是软件系统最重要的部分，关系到检测的精度和准确率。针对电机换向器有很多种型号，每种型号零件的检测指标不同，在检测之前，我们先对每一种型号的换向器都进行模板学习，并对其进行编号，将每种型号零件的检测指标存储，当实时在线检测的时候，对哪种型号的零件检测只需在开始将该型号的模板数据读取出来，然后就可以进行在线检测。而且，采用创建模板法可以缩短图像检测的时间，更快的定位于零件的孔径部分。创建模板和实时在线检测的算法流程分别如图6 和图7 所示，检测系统的软件程序用户界面如图8 和图9所示。

3.3 图像检测算法

在电机换向器的内径、外径和高度尺寸参数中，内径参数的检测精度要求最高，故要寻求好的图像检测算法进行检测。孔径的图像检测算法主要包括2 个方面，一个是对图像的边缘提取算法，另一个是孔径尺寸的计算算法。之前已对孔径的检测算法做了大量研究，文献［5］和文献［6］分别采用SUSAN 算法和基于自适应阈值的改进SUSAN 算法对换向器零件的边缘特征进行提取，然后运用最小二乘椭圆拟合法进行孔径尺寸的计算。经实际检测验证，该套算法检测速度快、精度高，可适用于电机换向器实时在线检测。