【正文】 50012000K的非常亮的白光，可以做成每秒200多次的閃光燈。(a) RI12045(b) RI9090 OPT環(huán)形光源2）照明方式照明方式有多種劃分標(biāo)準(zhǔn)。（a） 沐光方式（b） 低角度方式（c） 扁平環(huán)狀照明（d） 圓頂方式（e） 背光照明（f） 同軸照明 常見(jiàn)的照明方式 常見(jiàn)的照明方式比較照明方式特點(diǎn)常見(jiàn)應(yīng)用沐光方式亮度大、靈活，但會(huì)產(chǎn)生陰影和反光檢測(cè)平面和有紋理的表面低角度方式能夠凸顯被測(cè)物的表面結(jié)構(gòu)邊緣檢測(cè)、劃痕、裂紋等檢測(cè)扁平環(huán)狀均勻漫射的頂光，可避免眩光和陰影檢測(cè)環(huán)形物體（墊片，墊圈）圓頂方式可以得到非常均勻的照明檢測(cè)表面凹凸、曲面、弧形表面背光照明可以獲得高清晰的輪廓物體外形檢測(cè)、尺寸檢測(cè)等同軸照明抑制反光和消除圖像中的重影高自反性對(duì)象檢測(cè)，如鏡面劃痕3） 照明系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)活塞包膠組件表面缺陷具有多樣性，只有采取合適的照明方式才能凸顯缺陷特征，降低后續(xù)圖像處理的難度。它的主要功能是快速獲取被測(cè)對(duì)象的圖像，將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像供計(jì)算機(jī)處理。b) 分辨率分辨率是影響圖像效果的重要因素。本系統(tǒng)中采用了德國(guó)Basler公司的A602f工業(yè)相機(jī)。選擇鏡頭時(shí)需注意以下參數(shù) [35]：l 鏡頭的成像尺寸：應(yīng)與相機(jī)傳感器靶面尺寸相匹配，以1/2鏡頭為例，它既可用于1/2相機(jī)，也可用于1/3相機(jī)；但是1/3鏡頭不能用于1/2相機(jī)。在鏡頭焦距確定以后，由于相機(jī)靶面尺寸已確定，視角大小也可根據(jù)公式計(jì)算得出。圖像濾波處理的目標(biāo)是在盡量保留圖像細(xì)節(jié)特征的條件下抑制圖像的噪聲，增強(qiáng)圖像的對(duì)比度，其處理效果的好壞將直接響到后續(xù)圖像處理和分析的有效性和可靠性。用一幅大小的輸入圖像，表示的濾波掩模（一般情況下，取奇數(shù)），表示中值濾波的輸出圖像，中值濾波的計(jì)算過(guò)程如下：1） 將在掩模窗口內(nèi)的像素點(diǎn)灰度值按升序（降序）排列，得到序列向量；2） 按下式計(jì)算： （）3） 令掩模在圖像中逐點(diǎn)移動(dòng)，計(jì)算所有點(diǎn)的像素值。目前圖像分割的方法有很多種，對(duì)于單色圖像的分割算法來(lái)說(shuō)，它們都基于圖像亮度值的兩個(gè)基本特性：不連續(xù)性和相似性。此種方法簡(jiǎn)單易行，但是容易受到噪聲的干擾，導(dǎo)致閾值選取錯(cuò)誤。（a）原始圖像（b）最大類間方差法（c）迭代法（d） 原始圖像（e）最大類間方差法（e） 迭代法 閾值分割方法處理效果對(duì)比 邊緣檢測(cè)算法邊緣是邊緣點(diǎn)的集合，它是圖像的最基本特征。針對(duì)活塞包膠組件端面和側(cè)面圖像的不同特征，這里采用了不同的方法。這里，假設(shè)是中心像素點(diǎn)x 的鄰域，是計(jì)算得到的灰度均值，自適應(yīng)局部閾值可以由下式描述[42]： （）。（a）原始圖像（b）輪廓圖像（c） 區(qū)域內(nèi)像素自適應(yīng)閾值法分割（d）最終結(jié)果 采用本文算法的側(cè)面圖像分割在圖像分割之后，需要根據(jù)活塞包膠組件的端面和側(cè)面圖像來(lái)判斷其是否存在缺陷，這是本文研究的重點(diǎn)內(nèi)容。 （）圓心確定之后，根據(jù)已知的各同心圓的半徑，就可以提取出相應(yīng)的區(qū)域。 膠套破裂缺陷的判定前面已經(jīng)介紹了膠套破裂缺陷的判定依據(jù)。在檢測(cè)活塞包膠組件是否存在膠套破裂缺陷時(shí)已經(jīng)對(duì)圖像上各點(diǎn)的R值做了統(tǒng)計(jì)。搜索該區(qū)域內(nèi)是否存在Blob目標(biāo)，并統(tǒng)計(jì)其面積。（a）原始圖像（b）分割結(jié)果（c）閥線間環(huán)帶區(qū)域1（d）閥線間環(huán)帶區(qū)域2 氣孔缺陷圖像處理3 活塞包膠組件缺陷檢測(cè)算法研究 內(nèi)閥線掉塊缺陷判定內(nèi)閥線掉塊是活塞包膠組件下端面常見(jiàn)的缺陷。 基于活塞包膠組件側(cè)面輪廓的缺陷檢測(cè)方法脫套、膠套位置偏移這一類的缺陷會(huì)體現(xiàn)在活塞包膠組件側(cè)面輪廓上。（a）合格品 （b）脫套（c）膠套位置偏移 合格品與不良品的閾值線 基于連通域特性分析的組件膠套缺陷檢測(cè)方法膠套裂縫、膠套脫皮、包膠外圓碰傷這一類的缺陷出現(xiàn)在輪廓內(nèi)部，一般不會(huì)對(duì)活塞包膠組件的側(cè)面輪廓產(chǎn)生影響。分割后的二值圖像中，連通域的面積計(jì)算十分方便，只需要計(jì)算各個(gè)連通域中像素點(diǎn)的總數(shù)即可。最后提出了針對(duì)活塞包膠組件各種缺陷的識(shí)別算法。 活塞包膠組件缺陷檢測(cè)軟件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖 活塞包膠組件缺陷檢測(cè)主程序流程要實(shí)現(xiàn)活塞包膠組件的缺陷檢測(cè)，首先要完成系統(tǒng)的初始化，包括數(shù)字轉(zhuǎn)換器控件、圖像控件、顯示控件等的配置及其參數(shù)的預(yù)設(shè)置，然后才能進(jìn)行后續(xù)處理。第三章對(duì)這一內(nèi)容做了詳細(xì)的闡述。將Display控件的Image設(shè)置為存放處理結(jié)果的Image控件即可。要使用SerialPort控件。 本章小結(jié)本章主要描述了系統(tǒng)的軟件實(shí)現(xiàn)。對(duì)比檢測(cè)數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)，1號(hào)、26號(hào)和27號(hào)樣品都發(fā)生了誤判，這是因?yàn)槎ㄎ坏牟粶?zhǔn)確引起的光照不均造成的?？紤]到內(nèi)閥線掉塊在樣品整體中所占比例較小，這里僅列出檢測(cè)出缺陷的活塞包膠組件下端面數(shù)據(jù)。我們分別對(duì)其上端面、側(cè)面和下端面進(jìn)行了拍攝，按照前面介紹的算法進(jìn)行分別處理。另外，在選擇手動(dòng)拍攝時(shí)，可以用該區(qū)域的按鈕實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)相機(jī)的圖像采集；4) 手動(dòng)、自動(dòng)切換區(qū)：自動(dòng)運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)順序完成圖像采集、處理分析、與PLC通信的功能；切換至手動(dòng)狀態(tài)則可實(shí)現(xiàn)手動(dòng)的圖像采集功能；5) 上端面檢測(cè)區(qū)、側(cè)面檢測(cè)區(qū)和下端面檢測(cè)區(qū)：分別對(duì)應(yīng)了活塞包膠組件三個(gè)面的缺陷檢測(cè)。 Visual Studio中串口通信程序的開(kāi)發(fā)一般有兩種方法：一是利用WindowsAPI函數(shù)，一是利用Visual Studio中提供的控件。提取圓環(huán)區(qū)域內(nèi)閥線掉塊？Y剔除結(jié)束N開(kāi)始中值濾波，自適應(yīng)局部閾值法分割圖像最小二乘法計(jì)算圓心圖像極坐標(biāo)變換R值統(tǒng)計(jì)活塞包膠組件的側(cè)面圖像缺陷檢測(cè)采用了兩種方法：首先通過(guò)側(cè)面輪廓分析來(lái)檢測(cè)脫套、包膠位置偏移這一類的缺陷，然后再利用連通域特性分析來(lái)檢測(cè)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的膠套裂縫、膠套脫皮及包膠外圓碰傷這一類的缺陷。整個(gè)圖像采集的流程如下：開(kāi)始創(chuàng)建Buffer陣列控件參數(shù)設(shè)置及初始化有無(wú)觸發(fā)信號(hào)？采集圖像至指定圖像控件YN結(jié)束 圖像采集流程圖 圖像分析與處理模塊圖像分析與處理模塊是整個(gè)檢測(cè)系統(tǒng)的核心部分。一個(gè)應(yīng)用對(duì)象控件下可以有多個(gè)系統(tǒng)控件（System Control），每個(gè)系統(tǒng)控件下可以建立多個(gè)數(shù)字轉(zhuǎn)化器控件（Digitizer Control），顯示控件（Display Control），圖像控件（Image Control）和圖像處理控件等（ImageProcessing Control），[47]。 幾種典型的缺陷圖像處理典型缺陷原始圖像目標(biāo)區(qū)域提取自適應(yīng)閾值處理連通域分析處理膠套裂縫膠套脫皮包膠外圓碰傷 本章小結(jié)本章首先介紹了活塞包膠組件圖像的預(yù)處理方法，比較了中值濾波和均值濾波的處理效果，確定本文采用中值濾波去除活塞包膠組件圖像的噪聲。根據(jù)這一特征，我們可以通過(guò)分析連通域的特性判斷其是否是缺陷[45]。由圖可知，良好的邊緣輪廓與閾值線有且只有兩個(gè)交點(diǎn)，而缺陷輪廓會(huì)多次與閾值線相交，在diff（LX）和diff（RX）中表現(xiàn)為數(shù)據(jù)由正到負(fù)或是由負(fù)到正的跳變。其中，脫套、膠套位置偏移這樣的缺陷會(huì)導(dǎo)致活塞包膠組件輪廓邊緣的改變，而膠套裂縫、膠套破裂、包膠外圓碰傷等缺陷不會(huì)對(duì)側(cè)面輪廓邊緣產(chǎn)生影響。根據(jù)這一差別可以檢測(cè)是否存在氣孔缺陷。對(duì)該缺陷的檢測(cè)可以參考外閥線掉塊缺陷檢測(cè)的做法，首先提取出相應(yīng)的檢測(cè)區(qū)域，然后再予以判定。外閥線掉塊在圖像上表現(xiàn)為圓環(huán)的缺失。以膠套破裂為例，在端面圖像中，破裂的膠套在活塞包膠組件的外圓輪廓之外會(huì)形成新的輪廓點(diǎn)，根據(jù)這一點(diǎn)就可判斷出存在膠套缺陷。考慮到圖像分割過(guò)程中可能存在的誤差，為獲得較為精確的圓心位置，本文采用了最小二乘法來(lái)計(jì)算圓心坐標(biāo)。統(tǒng)計(jì)得出左側(cè)邊緣、右側(cè)邊緣以及底部邊緣中頻率最高的值XLfmax、XRfmax及YBfmax； l 將XLfmax與XRfmax內(nèi)縮3個(gè)像素，得到矩形左側(cè)及右側(cè)邊緣的位置坐標(biāo)Xl和Xr，YBfmax內(nèi)縮5個(gè)像素，得到矩形底部邊緣的位置坐標(biāo)Yb；l 計(jì)算直線f=Xl和f=Xr與組件輪廓的交點(diǎn)，取其中較大的值為矩形區(qū)域頂部邊緣的位置坐標(biāo)Yu，至此就得出了提取該區(qū)域所需的全部坐標(biāo)位置。（a）原始圖像（b）OTSU算法分割結(jié)果（c）t=（d）最終結(jié)果 采用本文算法的上端面圖像分割下端面圖像的分割可以采用與上端面圖像相同的處理方法先將中心孔的像素置為背景像素，然后采用自適應(yīng)局部閾值進(jìn)行處理。由圖可見(jiàn)，Roberts算子、Sobel算子和Prewitt算子不能保證所得邊緣的連貫性，存在邊緣丟失問(wèn)題；LOG算子和Canny算子雖然可以檢出較為完整的邊緣，但是它們檢出的結(jié)果為雙邊緣，不利于后續(xù)的圖像分析。 因?yàn)閳D像直方圖的雙峰相距太遠(yuǎn)，已不適用于活塞包膠組件圖像的分割，這里列出了其余兩種閾值分割的處理結(jié)果對(duì)比。1） 雙峰法如果圖像中目標(biāo)和背景具有較均勻的灰度分布。機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)中的圖像通常由目標(biāo)和背景構(gòu)成，目標(biāo)即是指圖像中與感興趣物體（被測(cè)對(duì)象）相對(duì)應(yīng)的部分，剩余部分即為背景。 中值濾波中值濾波是一種常用的非線性濾波方法。一般說(shuō)來(lái)，圖像采集過(guò)程中的晃動(dòng)及光源照明情況會(huì)導(dǎo)致圖像對(duì)比度不高或是噪聲干擾的情況，因此，在圖像分析和處理之前需要對(duì)組件圖像進(jìn)行處理，下面將介紹課題中用到的圖像處理技術(shù)。而要滿足系統(tǒng)成像要求需選擇合適的焦距。綜合考慮了采集時(shí)間、圖像質(zhì)量等因素后選擇了Matrox MeteorⅡ/1394圖像采集卡。d) 信噪比信噪比越高則其噪音越小，拍攝的圖像越清晰。線陣相機(jī)的芯片只有一行感光器件，每次只能對(duì)物體的一條線進(jìn)行成像，具有速度快，分辨率高，可以實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體的連續(xù)檢測(cè)的優(yōu)點(diǎn)，但需要拼接圖像的后續(xù)處理；面陣相機(jī)芯片的感光區(qū)是個(gè)矩形陣面，每次都能對(duì)物體進(jìn)行整體成像，它的優(yōu)點(diǎn)是價(jià)格便宜，處理方面，可以直接獲得一幅完整的圖像。而活塞包膠組件的下端面缺陷多是內(nèi)閥線掉塊，雖然低角度照明方式對(duì)該種缺陷較有效，但組件下端面的結(jié)構(gòu)導(dǎo)致低角度照明的光無(wú)法到達(dá)下端面，因而只能采用沐光方式照明。這些標(biāo)準(zhǔn)相互獨(dú)立，可以組合產(chǎn)生多種照明方式。綜上所述，LED光源具有其它光源不可比擬的優(yōu)點(diǎn)，在機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用。這些光源中，白熾燈的優(yōu)點(diǎn)是可以工作在低電壓，而且可以產(chǎn)生色溫為30003400K的連續(xù)光譜，但是發(fā)熱嚴(yán)重，僅有大約5%的能量轉(zhuǎn)換為光能，其他都以熱的形式散發(fā)掉了。膠套脫皮和膠套破裂的缺陷面積一般較大，會(huì)造成活塞鑄件側(cè)面的大面積裸露；膠套裂縫大多出現(xiàn)在膠套中間，呈有一定寬度的線條狀，一般具有較長(zhǎng)的長(zhǎng)度；脫套和膠套位置偏移會(huì)導(dǎo)致活塞環(huán)槽外露，出現(xiàn)比較大的縫隙；包膠外圓碰傷一般面積較小，出現(xiàn)位置隨機(jī)，呈一定深度的凹坑狀。然后介紹了活塞包膠組件缺陷檢測(cè)的軟件設(shè)計(jì)，包括圖像采集模塊、圖像分析與處理模塊及輸出控制模塊的實(shí)現(xiàn)，最后對(duì)軟件系統(tǒng)的界面做了簡(jiǎn)單的介紹。系統(tǒng)的機(jī)械結(jié)構(gòu)，諸如如何上料、剔除，電機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)等不屬于本文的研究范圍。C. Mandriota針對(duì)鋼軌表面缺陷檢測(cè)，對(duì)比了Gabor濾波，小波變換和Gabor小波變換三種方法，證明Gabor濾波可以獲得較低的誤判率[25]。由機(jī)器視覺(jué)的組成可以看出，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)是一項(xiàng)多學(xué)科交叉的綜合技術(shù)，涉及學(xué)科包括軟件工程、機(jī)械工程、控制工程、光學(xué)工程、電子工程等。因此，本課題決定采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)來(lái)檢測(cè)活塞包膠組件的表面缺陷。國(guó)內(nèi)外科研就對(duì)渦流檢測(cè)技術(shù)開(kāi)展了大量研究，已經(jīng)開(kāi)發(fā)出一些應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)的渦流無(wú)損檢測(cè)儀器。這是目前國(guó)內(nèi)企業(yè)最常用的檢測(cè)方法，然而長(zhǎng)時(shí)間的重復(fù)性工作容易造成人眼疲勞，從而導(dǎo)致誤判或漏檢，檢測(cè)效率也會(huì)降低，檢測(cè)速度及可靠性無(wú)法得到保證[8]。目前國(guó)內(nèi)活塞生產(chǎn)廠商大多依靠超聲波探傷專機(jī)、型線檢測(cè)儀、圓度檢測(cè)儀、三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)等對(duì)活塞進(jìn)行分項(xiàng)檢測(cè)。112（a）傳統(tǒng)活塞43（b）活塞包膠組件1 活塞 2聚四氟乙烯活塞環(huán) 3活塞 4聚四氟乙烯包膠 傳統(tǒng)活塞和活塞包膠組件結(jié)構(gòu)示意圖活塞包膠組件的優(yōu)越性決定了它被推廣使用的必然性。并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了上述算法的效果。因此，開(kāi)發(fā)具備高速度、高可靠性的活塞包膠組件自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備勢(shì)在必行。但是迄今為止，我國(guó)尚未開(kāi)發(fā)出檢測(cè)活塞包膠組件的外觀缺陷設(shè)備，企業(yè)仍然依靠人力目視和經(jīng)驗(yàn)來(lái)檢測(cè)活塞包膠組件，嚴(yán)重制約了產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的提高。4） 針對(duì)活塞包膠組件的各種缺陷提出了模式分類識(shí)別算法：端面圖像的缺陷識(shí)別以極坐標(biāo)變換為基礎(chǔ)，提取相應(yīng)區(qū)域處理分割出目標(biāo)，再以目標(biāo)連通域的面積為依據(jù)判定缺陷；側(cè)面圖像結(jié)合了組件側(cè)面輪廓分析和連通域特性分析來(lái)檢測(cè)不同的膠套缺陷。傳統(tǒng)的減震器活塞由活塞和聚四氟乙烯活塞環(huán)兩個(gè)獨(dú)立的零件組成，而活塞包膠組件將活塞胚體及聚四氟乙烯包膠做成一個(gè)整體，與傳統(tǒng)的活塞相比，它具有下列優(yōu)點(diǎn)[1]：1） 整體式的活塞包膠組件加工便利，減少了一次加工誤差，從而有效地提高了加工精度，以達(dá)到理想的配合精度； 2） 活塞包膠組件具有比傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)更寬的聚四氟乙烯環(huán)帶，增大了與工作缸的接觸面積，從而大大降低了活塞組件與工作缸之間的摩擦力；3） 活塞包膠組件的裝配工藝簡(jiǎn)單，工序簡(jiǎn)化，使得工作效率也得到了提高。 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 活塞檢測(cè)技術(shù)的研究現(xiàn)狀傳統(tǒng)的活塞因其形狀的復(fù)雜性需要檢測(cè)的項(xiàng)目眾多，包括活塞鑄件、活塞高度、活塞外周形狀、活塞直徑、活塞環(huán)槽等參數(shù)[2]。人工目視法即經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的檢測(cè)者通過(guò)肉眼來(lái)觀察產(chǎn)品，判斷是否存在缺陷。渦流檢測(cè)技術(shù)隨著電磁理論的發(fā)展和完善取得了