寧方寬，陳勁杰，周慶曙，紀鵬飛

（上海理工大學(xué) 機械工程學(xué)院，上海 200093）

0 引 言

機器視覺檢測一直是工業(yè)自動化領(lǐng)域里的研究熱點，因為它能夠代替人類執(zhí)行一些重復(fù)性的或者要求精度比較高的檢測工作［1］。在工廠大規(guī)模生產(chǎn)中，沖壓件加工由于生產(chǎn)效率高，生產(chǎn)成本低，廣泛應(yīng)用于電子零部件中，然而沖壓件的檢測長期以來都是依靠人工抽檢，效率低下且檢測后的產(chǎn)品廢品率高［2］。近年來，視覺檢測技術(shù)的飛速發(fā)展，使得機器視覺成為工廠自動化和無人化生產(chǎn)的重要工具。本文將機器視覺和沖壓件檢測進行有效結(jié)合，基本實現(xiàn)了沖壓件上銀點的全檢測，有效降低了產(chǎn)品的廢品率，使得工人從枯燥乏味的檢測工作中解脫出來，最大程度地實現(xiàn)了工廠自動化生產(chǎn)。因此，該系統(tǒng)可以應(yīng)用于電子、汽車、醫(yī)藥等諸多領(lǐng)域，具有良好的發(fā)展前景。

1 檢測系統(tǒng)的硬件組成

檢測系統(tǒng)的硬件主要由機械支撐平臺、機器視覺圖像傳感器和光源、控制器PLC、氣缸和輸送帶等組成。檢測系統(tǒng)位于電子焊接機床輸出端與沖床的輸入端之間，中間有銅帶連續(xù)運動，如圖1所示，粗黑線代表銅帶。機器視覺圖像傳感器和光源安裝在機械支撐平臺上，沖床開始工作時，圖像傳感器的拍照觸發(fā)信號由沖床的下死點檢測信號經(jīng)PLC轉(zhuǎn)換而來，圖像傳感器接收到觸發(fā)信號開始采集圖像，經(jīng)機器視覺系統(tǒng)檢測，并判斷銅帶上的銀點是否符合要求。如果符合檢測要求，視覺系統(tǒng)軟件不輸出激發(fā)信號。如果檢測到焊接的銀點不完整或者有其它的缺陷，視覺系統(tǒng)輸出激發(fā)信號，信號經(jīng)過PLC處理，傳送到氣缸，氣缸根據(jù)PLC的指令，在相應(yīng)時間運動，將不合格產(chǎn)品檢出。

圖1 檢測系統(tǒng)硬件組成框架

1.1 機械支撐平臺

由于此檢測系統(tǒng)位于電子焊接機床輸出端與沖床的輸入端之間，中間有銅帶連續(xù)運動，所以要求機械支撐平臺底座牢固、銅帶能夠運行通順流暢。本文所采用的機械支撐平臺主要零部件有支架底板、支柱、銅帶導(dǎo)軌組件、圖像傳感器夾頭組件、光源夾頭組件等，所采用的機械支撐平臺如圖2所示。

1.2 機器視覺系統(tǒng)光源

為了明顯區(qū)分銅帶上的銀點與銅帶，以及銅帶與背景，獲得對比度更高的高質(zhì)量圖像，需選擇正確的光源。機器視覺光源直接影響到圖像的質(zhì)量、圖像檢測的特征，以及后期圖像處理過程，進而影響到檢測系統(tǒng)的性能。

圖2 機械支撐平臺

目前，機器視覺使用的光源主要是LED光源，其按形狀通常可分為以下幾類：同軸光源、環(huán)形光源、背光源、條形光源、點光源等［3］。為了保證均勻的光照和高對比度的圖像，并基于多次實驗的反復(fù)對比和檢測的要求，本文選擇了藍色同軸光源。

本光源采用45°半透半反鏡片，從根本上消除了鏡面反射，并實現(xiàn)同軸照明或模擬同軸照明，整個視場均勻的散射照明。本光源非常適合不平坦的、有角的和粗糙平面的檢測，可用于金屬表面、物體表面劃傷、文字等檢測。選用此光源消除了銅帶的重影，突出了銀點的特征，可以獲得對比鮮明的圖片。

本文所采用的同軸光源照射方式如圖3所示，光源位于圖像傳感器和檢測物體銅帶之間，圖像傳感器在最上面，并確保三者的中心位于同一豎直線上。

圖3 同軸光源照射方式

1.3 機器視覺圖像傳感器

圖像傳感器是視覺檢測系統(tǒng)中的關(guān)鍵性模塊，由它獲取的圖像質(zhì)量直接決定了圖像處理的效果和精度。圖像傳感器的選型通常根據(jù)檢測對象和檢測要求，并結(jié)合圖像傳感器本身的特性，如感光元件、像素、最大分辨率、快門速度等綜合考慮［4］。

本檢測系統(tǒng)的檢測對象是銅帶上的銀點，如圖4所示，銅帶是黃色的，銅帶上泛白色的是經(jīng)電子焊接機床焊上去的銀點，銅帶寬20 mm。檢測內(nèi)容包括：①銀點的有無，由于焊機或其它原因，可能會造成沒有銀點或銀點不足。②銀點的直徑3.3±0.2 mm，要求檢測精度0.2 mm。③兩側(cè)銀點間的中心距，尺寸要求15±0.3 mm。

圖4 銅帶及銀點

根據(jù)檢測對象的特點和檢測內(nèi)容，本文所采用的是COGNEX In－Sight1050系列視覺圖像傳感器，其具體的各項性能參數(shù)如表1所示，經(jīng)反復(fù)實驗，其性能可以達到實驗檢測要求，采集到的圖像清晰鮮明。

表1 圖像傳感器參數(shù)

1.4 氣缸和輸送帶

本文所采用的氣缸是SMC薄型標準型單桿雙運動式，氣缸做簡單直線往復(fù)運動，行程較短，運動頻率不高，僅是在收到PLC轉(zhuǎn)化來的產(chǎn)品缺陷處理信號后運動。在氣缸運動后，氣缸上的輔助機械模塊將帶有缺陷的電子件推出，推到輸送帶上，輸送帶將有缺陷的電子件輸送出。對輸送帶的要求是運動平穩(wěn)，載重量較低，能長時間穩(wěn)定運動，滿足有缺陷的電子件輸送出即可。氣缸和輸送帶如圖5所示，二者都是采用配電箱內(nèi)重新配置的24 V電壓轉(zhuǎn)換器供電。

圖5 氣缸和傳送帶

2 檢測系統(tǒng)軟件設(shè)計

2.1 機器視覺軟件程序設(shè)計

本系統(tǒng)采用視覺軟件In－Sight Explorer，并在EasyBuilder軟件界面下編程，界面部署和運行簡單，并配合高級視覺工具和邏輯功能，對于經(jīng)驗豐富的用戶來說，也是一個功能出色的界面。

編程之前應(yīng)先通過圖像傳感器采集圖像，經(jīng)多次實驗論證，把鏡頭調(diào)到最大亮度，然后曝光時間設(shè)為0.3 ms，得到的圖像是最清晰的，如圖7所示。

視覺程序首先采用“圖案定位”工具，捕捉到圖像中兩個半圓弧狀的定位圖案，后面的視覺檢查都是圍繞定位圖案而設(shè)計的。然后采用 “圖案”工具，具體檢查銀點的直徑和有無，以及是否焊接完整。兩側(cè)銀點間的距離用檢測工具“距離”解決，并結(jié)合“邏輯數(shù)學(xué)”工具，把圖像傳感器內(nèi)部測得各種參數(shù)，比如像素，轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一標準值（單位：mm）。最后建立一個“邏輯組”，將各種運算結(jié)果匯總起來方便信號的輸出，具體程序模塊如圖7所示。

圖6 圖像傳感器采集的圖像

圖7 視覺軟件程序模塊

2.2 控制端軟件設(shè)計

系統(tǒng)控制端采用三菱FX1S－10 PLC，此系列PLC具有小型化、高速度、高性能等優(yōu)點，各方面都與FX系列中最高檔次的超小程序裝置相當，除輸入出16～25點的獨立用途外，還適用于多個組件間的連接、模擬控制、定位控制等特殊用途，是一套可以滿足多樣化廣泛需要的PLC［5］。

銅帶在機床的帶動下，實現(xiàn)間歇性運動，每間隔0.2 s運動一次，每次運動距離15 mm。當沖床開始工作時，PLC收到?jīng)_床的下死點檢測信號，經(jīng)PLC轉(zhuǎn)化并輸出激發(fā)信號，圖像傳感器開始采集圖像，經(jīng)視覺軟件處理檢測，并判斷銅帶上的銀點是否符合要求，如果符合檢測要求，視覺系統(tǒng)軟件不輸出激發(fā)信號。如果檢測到焊接的銀點不完整或者有其它的缺陷，視覺系統(tǒng)輸出激發(fā)信號，信號經(jīng)過PLC處理，傳送到氣缸，氣缸根據(jù)PLC的指令，在相應(yīng)時間運動，氣缸上的輔助機械模塊將帶有缺陷的電子件推出，推到輸送帶上，輸送帶將有缺陷的電子件輸送出，將不合格產(chǎn)品檢出。

三菱FX1S－10 PLC是NPN型，視覺系統(tǒng)應(yīng)采用相應(yīng)NPN型接線方法。視覺系統(tǒng)采用4根通訊線，白色線為圖像傳感器的輸出信號，接PLC的輸入端x4接線口?；疑珵閳D像傳感器公共端，接PLC輸入端com接線口。黑和藍是圖像傳感器的輸入信號，分別接PLC輸出端y2和24V＋端口，具體接線圖如圖8所示。

圖8 PLC接線圖

2.3 系統(tǒng)調(diào)試

按照分布式控制的設(shè)計理念對各模塊逐個聯(lián)調(diào)：①檢查PLC電源是否接通，操作屏能否對PLC進行設(shè)置，進而在PLC操作屏上設(shè)置好各個參數(shù)；②開啟沖床和焊接機床，檢測PLC能否收到來自沖床的激發(fā)信號；③然后查看視覺系統(tǒng)軟件界面是否顯示銅帶上銀點圖片，并調(diào)整光源和圖像傳感器分辨率，保證圖像清晰；④接著隨機破壞銅帶上的幾個銀點，觀察氣缸是否運動并能準確地將破壞銀點的電子件篩選出來；⑤各模塊均調(diào)試成功后，再進行整個系統(tǒng)軟硬件聯(lián)合調(diào)試。

3 結(jié)束語

本文使用COGNEX IN－SIGHT系列圖像傳感器，結(jié)合三菱FX1S－10 PLC控制器和一些輔助機械組件，通過在電子焊接機床輸出端與沖床的輸入端之間安裝視覺系統(tǒng)，實現(xiàn)對全部產(chǎn)品的檢測，并能夠?qū)⒂腥毕莸臎_壓件篩選出來，基本上保證了從沖床加工出來的每一個產(chǎn)品均為合格品。該檢測系統(tǒng)從加工制作環(huán)節(jié)降低了廢品率，也降低了后期人工對產(chǎn)品檢測的難度，最大程度地實現(xiàn)了工廠自動化生產(chǎn)。本次研究也是對機器視覺技術(shù)與PLC控制技術(shù)結(jié)合的嘗試和探索，為今后深入研究機器視覺打下基礎(chǔ)。

［1］ 張五一，趙強松，王東云.機器視覺的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢［J］.中原工學(xué)院學(xué)報，2008，（02）：01－10.

［2］ 姚洪華.我國汽車沖壓件的技術(shù)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢研究［J］.技術(shù)經(jīng)濟，2010，（02）：26－28.

［3］ 陳亞軍.基于機器視覺的印刷品缺陷檢測系統(tǒng)研究［D］.西安：西安理工大學(xué)，2006.

［4］ 張海燕.高清成像芯片的發(fā)展現(xiàn)狀及前景［J］.中國公共安全（綜合版），2013，（16）：173－175.

［5］ 莊漢清.三菱PLC編程實例的教學(xué)設(shè)計［J］.化學(xué)工程與裝備，2009，（03）：122－124.