视觉测量技术在汽车零部件检测系统中的运用研究

2019-12-02刘江广东利元亨智能装备股份有限公司

数码世界 2019年3期

刘江广东利元亨智能装备股份有限公司

所谓视觉测量，实际上就是利用工业相机来取代人眼进行定位、识别与测量。对于常规的视觉测量系统，它主要由光源、相机和镜头三部分工程，能直接替代人工进行表面图层检查、条码字符检查和裂痕及包装检查，确认是否保持完整和存在缺陷。通过对视觉测量的合理应用，能从根本上提高对生产流水线进行检测时的精度与速度，从而极大的提高产品质量与产量，减少人工方面的成本，并避免由于人眼疲劳等人为因素造成误判。

1 基于视觉测量的汽车零部件检测流程分析

在过去的汽车零部件检测工作中，需要由人工进行测量，由于测量工作量大，所以效率很低，精度也很难保证；对此，可利用视觉测量技术来解决这一问题，它利用人类视觉的方式测量和检测汽车零部件，但能提高检测效率，保证测量精度。为对视觉测量进行有效应用，应在技术应用正式开始前，明确检测工作目标，然后开始视觉测量，对伺服机构进行操控，使测量检测进入到清晰度最高和稳定可靠的状态，从而获得一系列检测目标对应的测量图像，之后对图像中的数据信息进行整合，把被测目标特征和检测的关键环节对应的数据信息结合到一起，同时将其排列至同一坐标系当中，为零部件实际生产过程分析提供便利，并为检测系统运行所有成效的提高奠定良好基础。

2 基于视觉测量的汽车零部件检测系统优势

2.1 高精度

对于汽车零部件，它如同人体的器官与细胞，采用视觉测量技术进行零部件的检查就如同采用医疗设备对人体进行健康检查，不论零部件是否存在质量问题和存在如何质量问题，均可以借助这项技术及时发现，并将其反馈至检测中心。能取得以上成效的关键就在于这项技术的精度可以达到纳米级，这也是传统人工检测方式无法达到的，如肉眼不能观察到的结构及缺陷，都能在这项技术的支持下查看，进而为零部件的分析和缺陷判断与解决等提供准确的参考借鉴。在视觉测量过程中，通过对光电技术的引入和应用，能进一步提高测量结果准确性及测量过程的灵敏度，最终使零部件的检测精度获得最大限度的提升。

2.2 非接触

当采用人工对汽车零部件进行测量时，往往需要使用专门的工具或直接拿到手里来检查测量，在这种情况下，必须要与检测对象发生接触，这样会对测量和检测的效果造成影响。而对视觉测量技术而言，它根据光学测量基本原则，能在不与待测对象发生接触的情况下执行各项检测任务，即与待测对象零接触，这种非接触的检测与测量方式，能从根本上保证检测质量。

3 基于视觉测量的汽车零部件检测系统运用

对视觉测量基本工作流程和在检测中应用具有的优势进行分析与研究后可以看出，这项技术在对汽车零部件进行检测时应用，除了能保证各类零部件的实际检测效率，还能将检测及测量过程对零部件质量造成的影响降至最低，使汽车制造和预期的设计目标均得到充分落实。在实际情况中，为充分发挥这项技术具有的优势特点，首先需要做好系统设计，根据根系的实际应用要求，结合现有的技术条件和资源水平等，制定最佳的系统设计方案。

（1）搭建视觉图像处理技术平台，对视觉测量技术而言，它是将视觉图像处理技术平台作为核心的，基于此，在平台的搭建过程中，首先应确定适宜的处理器，同时结合当前相关应用软件不断发展的实际情况，和数据的存储空间与相关程序进行相互分离，以此保证这一平台能够稳定且高效的持续运行，实现保证系统实效性、通用性及可靠性的根本目标，促使这一技术平台可完成所有数据分析与处理任务，并应能根据实际需求引入流水线等其它先进技术，实现技术应用后性能价格比的大幅提升。

（2）引入视觉测量技术后，能将通过视觉测量得到的数据实时传输到检测系统当中，由系统自动对数据进行分析处理，然后获得相应的检测结果及结论。从这一数据传输过程可以看出，系统必须有数据通讯功能，以此满足所有类型汽车零部件测量及检测要求。在系统的设计过程中，可将CC-Lillk等视作通讯单元，借助其较强的抗干扰能力、诸多的网络节点、良好的实效性，能使视觉测量得到合理应用，发挥最大化作用效果。

（3）在系统的硬件设计过程中，应和汽车零部件的测量和检测系统形成良好的对照关系，基于此，从视觉测量角度讲，其需要的硬件应可以满足各类应用软件实际运行要求，包括存储与电源模块、DSP、通讯与视频的编码模块和外围连接电路等等，与系统的应用软件相同，系统硬件也应定期进行更新换代，以保证系统硬件能够满足实际要求。

（4）视觉系统的软件设计可采用VisionPro联合C#完成，包含400余种不同的函数、算法，与现在主流的C#开发都相适应。主要采用的是图形化的程序编辑语言，人机界面简洁、良好。此外，它还拥有十分庞大的数据和函数库，能极为轻松和快速的完成数据采集、分析和处理，对数据进行针对性分析与临时存储。系统所得测试结果，不论格式如何都能被立即保存，并且还能对产品条码进行保存，对测试的时间、项目与结果予以显示。当客户有需要时，还能对测试的图片予以保存。而针对质量较差的图片，能准确标示其具体位置。测量结果的保存格式即可以是文本，也可以是报表的形式，此外也能上传至数据库进行综合管控。

在汽车齿轮减速器的装配工艺过程中，需要将齿轮准确定位安装到减速器主体，利用VisionPro的模板匹配工具CogPMAlignTool可以依据稳定的匹配特征准确定位，比如抓取齿轮的齿形轮廓为模板特征，然后通过几何特征查找工具进行下一步的精确定位，可利用CogFindCircleTool查找图像中圆形的中心作为机器人抓取定位的Mark点；同时需要CogFindLineTool工具查找图像中稳定的线的特征作为辨别齿轮的角度方向θ；在此初步完成视觉检测定位初步方案；在测量运用中，会大量运用CogDistancePointPointTool几何查找工具得到测量尺寸，从而保证生产零件的尺寸精度把控。

在六轴机器人与视觉系统配合定位中，需要通过坐标系标定转换，把找到的像素坐标标定到六轴机器人的世界坐标系中，则需要通过CogCalibNPointToNPointTool工具九点标定，原理是将相机坐标系中的9个像素点的U,V值对应机器人世界坐标系x,y中的点，进行9组数据的矩阵的旋转和平移计算得到的映射关系；在接下来的生产过程中利用该转换关系，即可引导机器人准确抓取和放置。

（4）视觉系统在C#开发语言的软件实现，则需要结合VisionPro强大的SDK接口实现；在最基础的视觉系统中，需要在Visual Studio 开发环境中完成软件界面和运行处理逻辑的实现，基础的视觉系统应具备图像和数据的获取，处理，存储功能；友好的交互参数界面，应具备仿真分析功能，以及与工业机器人和PLC或运动控制卡的通讯功能和运行操作日志的查询功能。