基于视觉检测的注塑品缺陷检测系统设计

曾小波 陶肖

摘要：针对传统物体表面缺陷检测方法采用人工检测导致漏检、误检、效率低的不足，采用基于图像处理的视觉检测方式，分析项目需求后，设计合理的硬件方案和软件设计框架以及合理的软件算法，采用七个不同的相机和若干个光源照射待测品表面，得到合适光照度，实验表明，待测物品典型缺陷能顺利检测到位，符合设计指标，效果良好。

关键词：视觉检测;缺陷检测;注塑品

中图分类号：TP391.41    文献标识码：A    文章编号：1007-9416（2020）10-0000-00

0 引言

近年来，随着图像处理技术的发展，机器人视觉技术已经在工业生产领域得到了广泛应用[1]。现代工业生产中需对各类塑料制品表面质量进行检测，得到检测结果，根据结果进行自动分拣[2]。对物体表面缺陷检测常用的方法有传统的人工检测和基于图像处理的视觉检测。其中人工检测方案，工件表面缺陷检测一直是依靠人工检测方法，单一的工人检测工件不仅工作量大，工人易疲劳，容易对工件表面缺陷造成漏检、误检，尤其是缺陷较小的产品，人工检测的主观性在工人，人工在检测的时候更加困难，极大影响工人工作的效率以及产品的质量。基于机器视觉技术缺陷检测系统，具有准确度高、非接触、节省大量劳动力资源的优势。本系统可对工件表面的划痕、斑点、色差、凹坑、缺损等缺陷进行检测。从根本上解决人工检测效率低、误差大的问题，同时可以降低原材料消耗和人力成本。因此具有重要的实际应用价值和现实意义。

1 项目需求

1.1检测目标

主要用于对启动器表面（塑胶外壳和铁片）进行缺陷检测。检测范围包括，塑胶外壳表面突出棱角是否破损;塑胶外壳表面激光打印字符是否在指定区域;启动器三个铁片是否错插、漏插、变形;塑胶壳底部透孔是否堵塞。

1.2缺陷检测技术指标

塑胶外壳检测：对突出棱角、激光打印字符、底部透孔、表面缺陷等进行检测。

铁片检测：铁片的大小、高度、形状等进行检测。

最大误检率<2%，检测速度8个/5S。

检测合格率>98%，可靠性>98%。

2 硬件方案

如图1所示，系统由光源、检测相机、控制器、气源、工作台、气动装置等部分组成，考虑到工业现场的条件限制，相机都是垂直于传送线拍摄待检测物体，而光源则需要根据现场实际状况安装。其中，视觉光源系统为整个拍照系统提供可靠的、均匀的反射光，根据相機的要求，光源采用平行光设计，选用海康威视MV-AP1024-2T光源。视觉控制器选用海康威视MV-VB2210-120G微型电脑控制器。视觉相机，主要将拍摄到的光信号传递给图像传感器，本系统选用海康威视MVL-HF2528M-6MP，可用于调节焦距和透光度，本系统一共需要七个相机进行注塑品的缺陷检测。且该款智能视觉相机，具有总线通信功能，包含TCP/IP、MODBUS-TCP、UDP三种通讯协议，能够与PLC通讯，可检测物品坐标、形状、颜色、缺陷、OCR文字识别和机器人视觉动态静态定位抓取，满足系统工作的需要。

3 软件设计

3.1 软件框架

如图2所示，本系统的视觉部分主要由海康威视工业相机、高清镜头、光源完成采图工作，通过halcon图像处理软件完成对采集图像的检测工作，并最后集成为VC/C#上位机操作界面，界面友好，操作简单。软件系统是机器视觉系统的重要组成部分，其设计应简洁、合理、高效，以保证整个系统稳定、可靠地运行，本系统采用模块化设计，其主要功能模块包括：图像采集模块、算法处理模块、通讯控制模块和辅助模块[3][4][5]。

3.2 算法实现

算法是整个软件检测系统的核心部分，是系统的灵魂部分。如图3所示，本系统将缺陷检测设为7个环节，每个环节针对性的进行拍摄采图，具体为系统图像采集模块对相机采集到的图像首先进行灰度处理，再进行图像增强、图像滤波、特征处理等环节处理，然后根据算法进行、特征提取、特征匹配，最后基于VC/C#上位机操作界面对结果输出，返回到用户界面。

第一次检测开始后，首先是导入图片相机采集到的图片，并同步装入对应halcon函数，然后进行图片的灰度处理，主要目的是对图片进行增强操作及图象间的变换实现点操作，避免条带失真。再进行特征处理和特征提取，主要是依据各种缺陷样式特征，通过影像分析和变换，以提取所需特征，再依据缺陷图片特征进行特征匹配，检测产品是否合格，输出结果到界面，再进行二次检测，一共七个相机，运行七次检测结果。

3.3 检测流程

具体检测中，系统将注塑品存在的缺陷检测设为7个环节，每个环节针对性的进行拍摄采图。共进行7次拍摄，共需要7个相机和光源。待检测工件摆放在传送线上，相机都是垂直于传送线的，传送线将待检测注塑品（启动器）先运送到第一个环节相机拍摄的位置，相机采图，工控机运行的图像处理软件对当前面进行检测，检测出缺陷则剔除此控件，若未发现缺陷，则进入下一个检测环节。此时启动器和相机的相对位置需要固定，不然采集图像不清晰，会导致最终缺陷检测错误或漏检[6]。

具体工作流程，第一次采集图，主要是检测启动器塑胶外壳三个突出点是否有破损，此时主要是通过突出点面积进行判断，所以拍摄时要尽可能拍摄出三个突出点区域。第二次采集图，主要是检测塑胶外壳上激光打印字符是否在指定区域，这里通过调节光源，突出激光打印字符。第三次采集图，主要是两个铁片是否大小错装、变形，高度是否达到要求，以及塑胶面是否有较大缺损。第四次采集图，检测两个铁片高度是否合格，有无错装、漏装、变形，以及塑胶面有无较大缺损。第五次采集图，检测单个铁片是否漏装、大小错装，以及塑胶面是否较大缺损。第六次采集图，检测塑胶面是否有较大缺损。第七次采集图，检测底面两个透孔是否堵塞。最后合格产品留下，送往下一环节，不合格产品或者瑕疵产品及时剔除。

4 实验结果

如图4所示，在实验检测装置上，检测不同缺陷及检测待测物品的不同检测面，调整光源安装位置、传输线控制等参数，保证拍摄环境各不相同时，待测物品和相机位置能保持相对固定，减少位置偏差导致的图像质量，避免影响检测效果。通过实验检测，检测缺陷效果良好。

5 结论

本方案利用视觉检测技术，在工业现场对注塑品缺陷进行检测，系统通过设计七个检测相机，对应七种不同的缺陷进行检测。本设计分为硬件设计和软件流程设计，硬件部分主要有相机的光源、相机，相机控制器的选型。软件部分有软件框架设计、流程算法设计及检测流程设计。通过现场调试，待测物品与相机位置需要保持相对固定，减少位置偏差采集图像质量较差带来的错检与漏检，得到的检测效果较为理想，达到缺陷检测技术指标要求。

参考文献

[1]张慧敏，薛琛，郭兴召，等.基于机器视觉的线束末端包覆质量检测系统研究[J].包装工程，2020，41（13）：237-242.

[2]龙淑嫔.基于机器视觉的塑料制品表面质量自动检测系统研究[J].塑料工业，2019，47（S1）：155-158.

[3]沈健，叶廷璧.线束扎带注塑质量视觉检测系统设计[J].机电技术，2019（6）：33-35.

[4]曾欣，沈涛，陈方周.基于PLC的电机端盖冲压生产线视觉检测系统优化[J].机电信息，2019（30）：129+132.

[5]庞国超.机器视觉在零部件质量检测上的应用与研究[J].现代制造技术与装备，2019（5）：38+42.

[6]孙沛泽.继电器触点铆合质量在线视觉检测技术研究[D].浙江大学，2019.

收稿日期：2020-08-21

基金项目：湖南省教育厅科学研究项目（17C0740）;复杂环境特种机器人控制技术与装备湖南省工程研究中心专项课题（LGY18GZ003）。

作者简介：曾小波（1979—），男，湖南邵東人，硕士，副教授，研究方向：电力电子与电力传动、机器视觉技术。

Design of Injection Molding Defect Detection System Based on Visual Inspection

ZENG Xiao-bo1，2，TAO Xiao1，2

（1.Hunan Engineering Research Center of Control technology and equipment of special robot in complex environment，Xiangtan Hunan  411104;2.Hunan Vocational Institute of Technology，Xiangtan Hunan  411104）

Abstract： In view of the defects of the surface defect detection method， artificial detection leads to missing detection， false detection and low efficiency. The visual inspection method based on image processing is adopted. After analyzing the project requirements，the reasonable hardware scheme，software design framework and reasonable software algorithm are designed. Seven different cameras and several light sources are used to irradiate the surface of the object to be tested to obtain the appropriate illumination The results show that the typical defects of the object to be tested can be detected in place smoothly， which conforms to the design index and has a good effect.

Keywords： Visual inspection; defect detection; injection molding products