铝合金表面耐磨性检测系统设计与实现

利啟东，王　晗，曾耀斌，黃冠成

（1.广东工业大学机电工程学院，广东 广州5100062；2.佛山市质量计量监督检测中心，广东 佛山528225；3.佛山缔乐视觉科技有限公司，广东 佛山528225）

0　引言

铝合金作为铝加工材的主要品种之一以其独特的装饰性、优良的隔音、保温及可回收性、一次挤压成型及较高的机械物理性能、良好的导热性能及较高的比强度等优点，被愈来愈广泛地用于交通运输、电子、机械、轻工、石油、化工、航空、航天等领域[1]。

铝合金型材的表面耐磨性是保证型材质量的重要手段，能反映出铝型材的抗磨能力，是评定铝型材质量的重要指标之一，对各种测试方法进行深入研究是保证铝型材质量的重要意义所在。目前测试铝型材涂层耐磨性可以有多种方法，如落砂试验法、喷砂试验仪法、轮磨试验仪法等等[2]。我国对于铝型材的耐磨性检测主要采用落砂试验法，检测的标准为观察样品表面出现的黑点直径是否大于2 mm，同时检测当时的样品电阻是否小于5 000 Ω作为辅助验证[3]。目前主要依靠人手工完成落砂试验，然而落砂试验过程尤其漫长，人需要不停加砂的同时观察铝型材表面黑点直径的变化，容易出现疲劳导致的数据不准确和人力的耗费，这些都足以表明单纯依靠人力难以满足需求。进行自动化改造有利于降低人力成本，同时能够提高效率。

本文研发了一套全自动铝合金表面耐磨性检测系统，利用计算机视觉技术代替人眼进行黑点直径的检测，采用（计算机和可编程逻辑控制器）PC-PLC的控制模式[4]，循环进行落砂试验，不需要人为干预，解放了劳动力和解决人为误判导致的数据不准确问题。

1　系统总体设计

铝合金表面耐磨性检测系统结构如图1所示。根据图2可知，主要分为4大系统，运动系统、控制系统、视觉系统和软件系统。运动系统包含了回收砂模块，上料模块和落砂模块，主要采用的是电机和气缸作为其运动机构；控制系统采用的是PC+PLC的组合，PC为主，PLC为辅的模式，PC负责信息的处理，并发送控制指令，PLC负责接收指令进行执行部件的控制，同时采集各传感器的信息传回PC；视觉系统主要利用工业摄像机进行图像采集，利用光源模块进行光的补偿，减少图像干扰，采集到的图像传回PC机，受限于当前计算机视觉技术，本视觉系统检测需机器处于停止状态进行测量，由于图像检测的黑点直径为2 mm，其检测范围为60 mm×60 mm，图像检测精度在0.05 mm，因此采用300万像素的工业摄像头；软件系统主要是对工艺的控制（即每次进行视觉检测的间隔时间），数据库模块能够记录所有进行落砂试验的样品数据并提供打印功能。

图1　试验平台

图2　铝合金表面耐磨性检测系统总体设计

2　控制策略设计

本系统的整体控制策略主要分为3部分的控制：回收砂部分、上料部分和落砂部分，如图3所示。

（1）回收砂部分，由运输机构，执行机构1，落砂开关1组成，主要负责把在落砂试验过程中试验完毕的砂子回收到盛料槽中。其控制模式是PC发送指令，PLC控制执行部件的模式。开始初始化后，所有执行部件回到原点位置，当接受到卸沙指令，运输机构启动，上升到预定位置后执行机构1通过气缸伸出，落砂开关1打开，开始进行卸沙；当接受到卸沙完成指令后，落砂开关1关闭，执行机构1返回，运输机构下降回到原点，循环操作。

（2）样品上料部分，由样品夹、导轨电机模块、上料机构和下料机构组成，主要负责对样品进行上料和下料。其控制模式是PC发送指令，PLC控制执行部件的模式。开始初始化指令，所有执行部件回到原点位置；当接受到上料准备指令，下料机构通过气缸开始下料，下料完毕，导轨电机启动，运动到0工作状态后，上料机构回收；当接受上料指令，上料机构通过气缸伸出，将样本送到样本架上，样本到位后，导轨电机启动，运动到工作1状态；等待运动到工位2状态指令，直到运动到工位5状态后，等待回零指令，电机回到工位0状态，循环工作。

（3）落砂检测部分，由工业相机、电阻测量模块、落砂开关2、落砂开关3、称重模块组成，主要负责对铝型材进行落砂控制和监控其状态。其控制模式是PC接受图像处理图像后发送指令，PLC控制执行部件的模式。开始初始化指令，所有执行部件回到原点位置。当接受到落沙指令时，落沙开关2开启，开始进行落砂试验，第一次落砂较长时间后，停止落沙，工业相机开始拍照，PC进行图像处理，检测直径未通过则循环进行短时间的落砂任务，通过则进行下一步电阻测试；开始进行电阻检测，电阻检测未通过循环发送继续落砂指令，检测通过进行下一步，进行称重模块的称重，称重信息将反馈回PC，PC接收到称重信息后，落砂开关3开启，开始进行卸沙，触发回原点指令，所有气缸复位，等待PC的落砂指令，循环工作。

图3　整体控制策略流程图

3　系统软件设计

系统软件的功能包括图像处理模块、工艺模块和数据库模块。

3.1　图像检测模块

图像检测模块主要分为2部分，图像标定[5]和图像尺寸检测[6]。

（1）图像标定采用的是基于opencv的张正有相机标定法[7]，该标定法利用多张平面棋盘格计算摄像机的内参与外参矩阵，从而得到图像转换矩阵。主要步骤如图4所示，将标定图片放置在平面上，记录下不同位置、不同角度、不同姿态的拍摄角度15张左右，利用opencv中的findChessboardCorners（）函数对每一张图片进行角点信息提取，进而利用oepncv中的find4QuadCornerSubpix（）函数进一步提取亚像素角点信息，根据亚像素角点信息利用opencv中的calibrateCamera（）函数计算摄像机内参与外参，得到结果后进行矫正。

图4　张正有标定流程图

（2）图像处理算法主要步骤和过程如图5、6所示，对检测到的图片进行固定阈值处理，该阈值需要根据现场设定的光源参数和现场环境进行设置；对固定阈值得到的二值图进行膨胀腐蚀，消除内部孔洞；进而进行最大面积轮廓提取，排除干扰轮廓；生成最小外接圆，计算圆的直径像素值，根据标定结果转换成实际尺寸，把该尺寸作为黑点的直径值。

图5　图像处理流程图

图6　图像处理过程图

3.2　工艺模块

经过大量实验，由图7所知，不同膜厚的平均落砂砂重呈线性关系。同时，在同一膜厚的情况下，黑点出现的时间点处于整个实验时间的80%左右，因此根据试验数据，设定第一次落砂的时间为平均总落砂时间的80%，之后的每一次检测，为了防止黑点直径超出标准导致样品报废，因此采取保守措施，每一次图像检测之后进行30 s间隔的落砂，完成后再进行检测，直至检测符合标准。

图7　氧化膜厚与平均砂重关系图

4　实验及结果分析

设计了软件系统如图8所示，主要功能包括实时显示图像、状态监控、工艺控制和数据库功能。

图8　软件系统

根据工艺模块进行落砂试验，试验结果如图9所示，在第一次落砂后，检测到的黑点直径范围大致在0~0.5 mm区间内，之后按照30 s的时间间隔进行落砂和视觉检测，最终黑点直径到达2 mm标准时的检测次数范围平均在9~11次。

铝合金表面耐磨性检测系统的试验结果如图10所示，绿色表示黑点直径符合2 mm标准。

图10　落砂试验检测结果

5　结束语

本文介绍了铝合金表面耐磨性检测系统的总体设计和实现方法，主要将传统的落砂试验法进行自动化改造，主要分为回收砂部分、上料部分和落砂部分，利用计算机视觉检测技术对落砂试验过程中观察黑点直径转化为检测图像中黑点的尺寸，从而代替人的肉眼检测，防止了在长期落砂试验过程中人的疲劳引起误判导致样品报废的现象，在保证准确性的同时，每次落砂试验平均仅需视觉检测9~11次即完成检测，解放了劳动力，效率也得到提高，这对铝合金耐磨性检测提供了一个全新的自动化解决方案。