袁慶松

摘要： 針對鋼琴企業(yè)鋼琴面板人工裝配和檢測效率低、質(zhì)量差等問題，開發(fā)了基于機器視覺的鋼琴面板裝配過程在線檢測系統(tǒng)。利用Hough變換算法實現(xiàn)了對面板興趣區(qū)域的精準識別，采用差異哈希算法提高匹配精度，實現(xiàn)鋼琴面板生產(chǎn)的在線檢測，保證生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

Abstract： Aiming at some problems such as low efficiency， poor quality existing in manual assembly and testing of piano panels in piano enterprises， the on-line piano panel assembly process detection system based on machine vision is developed. It is to achieve a precise identification of the panel's interest region by using the Hough transform algorithm， and Hash algorithm is used to improve the matching accuracy， realize on-line detection of piano panel production， and guarantee the production efficiency and product quality.

關(guān)鍵詞： 鋼琴制造；機器視覺；在線檢測；哈希匹配

Key words： piano manufacturing；machine vision；on-line detection；Hash matches

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）16-0131-02

0 引言

近年我國鋼琴消費需求逐年擴大，國內(nèi)巨大的市場需求使得鋼琴企業(yè)擴大生產(chǎn)規(guī)模。目前鋼琴制造大多以人工為主，效率低、工作量大。鋼琴面板裝配使用到大量的螺釘，錯裝、漏裝現(xiàn)象時有發(fā)生。工序完工后的螺釘檢測也由人工進行，人眼在長時間工作后易產(chǎn)生疲勞，檢測的準確性和效率大大降低，同時人工檢測帶有主觀性，影響產(chǎn)品質(zhì)量。為提高鋼琴面板質(zhì)量及生產(chǎn)效率，本文研制了鋼琴面板裝配過程在線檢測系統(tǒng)，對鋼琴面板的裝配情況自動檢測并標注出螺釘錯裝和漏裝的具體位置，以便及時發(fā)現(xiàn)問題并進行補裝及修正。

1 在線檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計

在鋼琴制造生產(chǎn)過程中，傳統(tǒng)的人工檢測穩(wěn)定性、可靠性差，也沒有統(tǒng)一標準，不利于產(chǎn)品的質(zhì)量控制。探索客觀有效、高速可靠的質(zhì)量控制方案，尋求新的產(chǎn)品質(zhì)量缺陷檢測方法成為許多鋼琴制造企業(yè)需要解決的問題。因此，引入機器視覺實現(xiàn)對鋼琴面板裝配過程的在線檢測，提高產(chǎn)品質(zhì)量及生產(chǎn)效率。結(jié)合工人現(xiàn)場作業(yè)環(huán)境，考慮光照、操作方法和生產(chǎn)流程等因素，對原有的生產(chǎn)設(shè)備進行優(yōu)化；利用控制程序和Hough變換方法，實現(xiàn)對鋼琴面板的檢測；最后采用差異哈希算法匹配標準圖像，判斷鋼琴面板是否裝配合格，輸出檢測結(jié)果，實現(xiàn)對鋼琴面板的生產(chǎn)在線檢測。

本文開發(fā)的鋼琴面板制造裝配在線檢測系統(tǒng)主要由兩大部分組成：硬件系統(tǒng)與軟件系統(tǒng)[1-2]，實現(xiàn)鋼琴面板裝配情況的實時反饋。工人通過人機交互界面進行查看，不僅提高鋼琴面板的生產(chǎn)效率，同時也保證了產(chǎn)品的質(zhì)量。

1.1 硬件設(shè)計

硬件系統(tǒng)由照明設(shè)備、待檢產(chǎn)品、感應(yīng)設(shè)備、圖像采集設(shè)備、PC設(shè)備、控制設(shè)備、顯示設(shè)備等部分組成，如圖1所示。

1.2 軟件設(shè)計

軟件系統(tǒng)主要由圖像預(yù)處理、Hough變換、差異哈希算法、哈希匹配等步驟組成，具體實現(xiàn)流程如圖2所示。

2 機器視覺在線檢測方法

裝配過程中，螺釘特征輪廓可能會受力產(chǎn)生變形，不利于檢測，生產(chǎn)環(huán)境對系統(tǒng)的檢測也會產(chǎn)生干擾，因此，特征提取方法需要很高的魯棒性?？紤]到檢測的目標為螺釘，圖像特征為圓形，對噪聲不敏感的霍夫變換[3-4]可實現(xiàn)圖像的特征提取，并保證一定的魯棒性。

2.1 哈希算法

傳統(tǒng)的模板特征匹配方法一般直接以標準圖像的特征作為檢測依據(jù)，變形及光線變化會對匹配的速率會產(chǎn)生很大的影響。光照變化會導致興趣區(qū)域明暗變化，使興趣區(qū)的像素值發(fā)生變化，從而對圖像匹配產(chǎn)生影響。本文引入哈希序列作為興趣區(qū)域樣本的特征表示方式，利用興趣區(qū)域圖像像素間的差值相對固定的性質(zhì)，降低光照變化導致匹配精確率低的影響。哈希序列就是將興趣區(qū)域圖像像素依次互相比較，得到一系列的哈希值[5-6]。

對像素矩陣的每一行進行如下操作：相鄰的兩個元素進行相減（左邊元素減右邊元素），得到差異值；對差異值進行處理，若為正數(shù)或0，則記得為1；若為負數(shù)，記為0。如下表達式：

2.2 哈希匹配

哈希匹配的主要內(nèi)容是將待檢測興趣區(qū)的哈希序列與標準樣本興趣區(qū)對比，利用最小漢明距離進行結(jié)果輸出，判斷鋼琴面板裝配情況。其基本步驟如下：

①通過Hough變換圓形檢測，得到圖像興趣區(qū)，計算該區(qū)域的灰度值；

②將興趣區(qū)的圖像相鄰像素進行相互比較，依次得到各興趣區(qū)的差異哈希值，最后得到相關(guān)的哈希序列；

③將哈希序列與標準工件對比，利用漢明距離實現(xiàn)圖像特征匹配。

④通過比較，該興趣區(qū)的裝配情況與得到最小漢明距離的標準工件興趣區(qū)裝配情況相同。最終在顯示屏中輸出檢測結(jié)果，實現(xiàn)鋼琴面板裝配過程的檢測。

3 應(yīng)用實例分析

Y鋼琴制造公司是一家專業(yè)從事中高檔鋼琴的企業(yè)，產(chǎn)品品質(zhì)得到同行業(yè)專業(yè)人士的好評，產(chǎn)品遠銷日本、香港、德國、奧地利等國，國內(nèi)銷售量還在不斷增加。由于生產(chǎn)主要以人工為主，工人在進行鋼琴面板裝配的工序中，每天需進行大量次數(shù)的螺釘裝配，在長時間的工作下，極易產(chǎn)生生理疲勞，導致漏裝和錯裝，極大地影響了產(chǎn)品的生產(chǎn)效率和質(zhì)量。

本文設(shè)計的鋼琴面板裝配過程自動檢測系統(tǒng)所采集的圖像分辨率為800*600，采集的所有圖像在PC設(shè)備中進行處理，系統(tǒng)配置為Intel 酷睿I5 4200U @2.2GHz、4G運行內(nèi)存、Win 10操作系統(tǒng)；相機分辨率在500萬以上。在生產(chǎn)現(xiàn)場中進行生產(chǎn)檢測實驗，生產(chǎn)設(shè)備優(yōu)化前后對比及檢測結(jié)果如圖3～圖6所示。

對不同型號的鋼琴面板進行實驗檢測，可得本系統(tǒng)的檢測正確率高達97%，且將已裝檢測為漏裝的出錯率為0.3%，可得本系統(tǒng)滿足鋼琴面板實際裝配生產(chǎn)的需求，具有很好的實用性。

4 結(jié)語

目前智能制造是制造業(yè)領(lǐng)域發(fā)展的趨勢，傳統(tǒng)的手工制造不僅在生產(chǎn)效率還是質(zhì)量保證等方面，很難適應(yīng)當今大量需求及多樣化需求的環(huán)境。本文針對鋼琴企業(yè)傳統(tǒng)的制造工藝及生產(chǎn)環(huán)境，對其進行優(yōu)化設(shè)計并改進，同時引入機器視覺來代替部分人工生產(chǎn)操作，實現(xiàn)對產(chǎn)品的在線生產(chǎn)檢測。通過在Y公司的投入使用，在鋼琴面板裝配工序中，不僅解放部分人力，使工人輕松工作，而且提高了產(chǎn)品的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品的質(zhì)量。

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