基于Halcon的板式換熱器板片質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)研究

苑瑋琦，付倜儻

(沈陽工業(yè)大學(xué) 視覺檢測(cè)技術(shù)研究所，遼寧 沈陽 110870)

基于Halcon的板式換熱器板片質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)研究

苑瑋琦，付倜儻

(沈陽工業(yè)大學(xué) 視覺檢測(cè)技術(shù)研究所，遼寧 沈陽 110870)

提出一種新的板式換熱器板片檢測(cè)方法，應(yīng)用Halcon圖像處理軟件中的一系列算子對(duì)圖像進(jìn)行處理。獲取圖像后，先使用邊緣檢測(cè)等方法提取換熱器板片的底面區(qū)域，之后使用形態(tài)學(xué)處理等方法提取頂面?zhèn)让娼唤鐓^(qū)域，最后使用圖像增強(qiáng)、平滑和特征提取等方法獲得換熱器板片的缺陷區(qū)域。該研究為板式換熱器板片檢測(cè)提供了一種新的方法，能夠快速、有效地檢測(cè)出缺陷。

板式換熱器板片；質(zhì)量檢測(cè)；機(jī)器視覺；Halcon

0 引言

板式換熱器板片是板式換熱器中最重要的組成部分[1]。一直以來，板式換熱器板片主要靠人工抽檢，輔以PT滲透法進(jìn)行檢測(cè)。人工抽檢不僅工作量大，還易受檢測(cè)人員主觀因素的影響。板片表面凹凸不平，成波紋狀。板片的面積大，波紋條數(shù)多，通過人眼來檢查每條波紋上是否存在缺陷非常困難。PT滲透法檢測(cè)完全裂開的裂紋是非常準(zhǔn)確的，但這種方式檢測(cè)時(shí)間長(zhǎng)，成本高，且滲透劑染料對(duì)檢測(cè)人員和環(huán)境會(huì)造成一定損害。因此，研究基于機(jī)器視覺的換熱器板片在線檢測(cè)技術(shù)具有重要的工程實(shí)際意義。

本研究采用機(jī)器視覺圖像處理軟件Halcon對(duì)換熱器板片輕度撕裂進(jìn)行檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)換熱器板片輕度撕裂特征提取，并為換熱器板片提供高速、穩(wěn)定的在線檢測(cè)方法。

1 板式換熱器板片質(zhì)量在線檢測(cè)系統(tǒng)

板式換熱器板片的制作方式是將金屬板片放入帶波紋模具的壓機(jī)中一次沖壓成型的，成型后的板片凹凸不平，類似波紋狀。板片側(cè)視示意圖及各平面和區(qū)域的定義如圖1所示。

圖1 板片側(cè)視示意圖及各平面和區(qū)域的定義

板片顏色一般為銀白色，板片在壓制過程中時(shí)常發(fā)生有裂紋的現(xiàn)象[2],生產(chǎn)時(shí)的主要缺陷為頂面與側(cè)面交界區(qū)產(chǎn)生的輕度撕裂，表現(xiàn)為板片在該處變薄，但并未完全裂開。當(dāng)板片合格時(shí)，頂面與側(cè)面的交界區(qū)域是平滑過渡的；當(dāng)板片存在缺陷時(shí)，頂面與側(cè)面交界區(qū)域?qū)⒆兊么植?，粗糙程度加重后將產(chǎn)生輕微撕裂。被測(cè)板片長(zhǎng)1 500 mm，寬650 mm，檢測(cè)精度50 μm。本研究搭建的板式換熱器板片缺陷在線檢測(cè)系統(tǒng)平臺(tái)如圖2所示。

圖2 板式換熱器板片質(zhì)量在線檢測(cè)系統(tǒng)示意圖

圖2中，相機(jī)、鏡頭和光源組成了檢測(cè)系統(tǒng)的圖像采集模塊，由于該系統(tǒng)的檢測(cè)精度要求較高，考慮成本問題，選擇一臺(tái)16 k分辨率的線掃描相機(jī)，則相機(jī)實(shí)際的視野范圍為16 384×50/1 000=819.2 mm，滿足被測(cè)板片寬度650 mm的要求。相機(jī)選擇加拿大DALSA公司的16 k分辨率相機(jī)，型號(hào)為p3-s0-16k40。像元尺寸3.5 μm，數(shù)據(jù)接口為HSLink，需要圖像采集卡采集圖像，圖像采集卡選擇的型號(hào)為Xcelera-HS PX8，其與計(jì)算機(jī)主板的接口為PCIe×8，通過HSLink供電。鏡頭選擇德國(guó)Schneider鏡頭，型號(hào)為XENON-SAPPHIRE 4.5/95，焦距為95 mm，成像圓直徑為62.5 mm，光學(xué)接口V70-Mount。由于被測(cè)板片的材質(zhì)為金屬，在其表面直接打光會(huì)產(chǎn)生反光，本研究選用了拱形光源。光源內(nèi)部結(jié)構(gòu)為一拱形曲面，底部高亮度貼片LED發(fā)光，通過拱形曲面漫反射將光線打到被測(cè)物表面，在拱形曲面頂端有一長(zhǎng)條缺口，使相機(jī)能拍攝到被測(cè)物體。

當(dāng)被測(cè)板片無缺陷時(shí)，采集的圖像如圖3所示。波紋的底面是平面，因此在圖像中反映出來是相對(duì)較亮的，從較亮的底面到較暗的側(cè)面有一條明顯的交界線。波紋的頂面類似弧面，頂面比底面相對(duì)暗一些，頂面到側(cè)面是均勻過渡的，因此沒有明顯的交界線。當(dāng)被測(cè)板片有缺陷時(shí)，采集的圖像如圖4所示。在頂面與側(cè)面的交界處并未均勻過渡，而產(chǎn)生了明顯的交界線。由此可見，本研究所搭建的系統(tǒng)平臺(tái)形成了有利于圖像處理的成像效果。

圖3 無缺陷時(shí)的圖像

圖4 存在缺陷時(shí)的圖像

2 圖像處理關(guān)鍵技術(shù)

在本系統(tǒng)中，圖像處理的基本步驟是：圖像獲取-提取底面區(qū)域-提取頂面?zhèn)让娼唤鐓^(qū)域-提取頂面?zhèn)让娼唤鐓^(qū)域內(nèi)暗區(qū)域-顯示結(jié)果。

2.1圖像獲取

在沒有外部觸發(fā)信號(hào)作用的前提下，相機(jī)是處于連續(xù)采集模式的，當(dāng)相機(jī)接收到觸發(fā)信號(hào)后，代表采集完成，緩沖區(qū)形成一張完整的圖像，通過相機(jī)的SDK開發(fā)包，將圖像從采集卡提取出來，以便后期對(duì)圖像進(jìn)行處理。

2.2提取底面區(qū)域

底面和側(cè)面的交界線在圖像中較為明顯，故先采用邊緣檢測(cè)方法提取出底面與側(cè)面交界線的區(qū)域，在Halcon中使用算子edges_image()對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，常用的濾波器有“canny”、“sobel”、“deriche”等[3]。本系統(tǒng)中使用的濾波器是“deriche”，該濾波器是IIR濾波器，IIR濾波器在處理噪聲圖像或需要大面積進(jìn)行平滑的圖像時(shí)具有十分重要的意義，在這樣的情況下，Deriche算子相比Canny算子有其優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樗幚硪环鶊D像的時(shí)間是相對(duì)較短的固定時(shí)間，并且獨(dú)立于所需要平滑面積的大小。邊緣檢測(cè)完成后，再使用算子threshold()提取底面與側(cè)面交界線的區(qū)域，對(duì)圖4進(jìn)行邊緣檢測(cè)并閾值分割后得到如圖5所示圖像。圖中的亮線即為底面?zhèn)让娼唤鐓^(qū)域。

圖5 邊緣檢測(cè)后的圖像

再對(duì)提取的區(qū)域做閉運(yùn)算，使距離較近的兩條線能夠封閉為一個(gè)整體區(qū)域，封閉形成的整體區(qū)域即為底面區(qū)域，使用算子closing_circle()對(duì)底面與側(cè)面交界區(qū)域做閉運(yùn)算，即可得到底面區(qū)域。得到的底面區(qū)域在圖像中顯示的結(jié)果如圖6所示。深色區(qū)域?yàn)榈酌鎱^(qū)域，可以看出底面區(qū)域被很好地提取出來。

圖6 底面區(qū)域圖像

2.3提取頂面?zhèn)让娼唤鐓^(qū)域

由于底面區(qū)域與頂面?zhèn)让娼唤鐓^(qū)域的距離是基本固定的，因此可以根據(jù)底面區(qū)域并使用形態(tài)學(xué)處理[4]的方法來得到頂面?zhèn)让娼唤鐓^(qū)域。方法是先對(duì)底面區(qū)域進(jìn)行膨脹，膨脹的大小使其能夠覆蓋整個(gè)頂面?zhèn)让娼唤鐓^(qū)域，使用算子dilation_circle()對(duì)底面區(qū)域進(jìn)行膨脹處理。再對(duì)膨脹后的區(qū)域進(jìn)行腐蝕，使其不能覆蓋到頂面?zhèn)让娼唤鐓^(qū)域，使用算子erosion_circle()對(duì)膨脹后的區(qū)域進(jìn)行腐蝕處理。再使用膨脹后的區(qū)域與腐蝕后的區(qū)域作差，使用算子difference()對(duì)兩個(gè)區(qū)域作差，即可得到頂面?zhèn)让娼唤鐓^(qū)域。頂面?zhèn)让娼唤鐓^(qū)域在圖像中顯示的結(jié)果如圖7所示。深色區(qū)域?yàn)轫斆鎮(zhèn)让娼唤鐓^(qū)域，可以看出提取的頂面?zhèn)让娼唤鐓^(qū)域的位置是準(zhǔn)確的。

圖7 頂面?zhèn)让娼唤鐓^(qū)域圖像

2.4提取頂面?zhèn)让娼唤鐓^(qū)域內(nèi)暗區(qū)域

提取頂面?zhèn)让娼唤鐓^(qū)域內(nèi)暗區(qū)域的方法是首先對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)和平滑處理，由于缺陷在圖像中的特征不是十分明顯，缺陷處的灰度值與其四周的灰度值差距較小，因此需要對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)，圖像增強(qiáng)使用算子emphasize()使圖像明暗區(qū)分程度更強(qiáng)。由于圖像中存在噪聲，圖像增強(qiáng)后噪聲也隨之增強(qiáng)，因此需要進(jìn)行圖像平滑。圖像中的噪聲一般為高斯噪聲，本研究使用均值濾波進(jìn)行圖像平滑[5]。在Halcon中使用算子mean_image()消除圖像中的部分噪聲，有利于提取暗區(qū)域。經(jīng)過增強(qiáng)和平滑處理后的圖像如圖8所示。可見缺陷和背景區(qū)分更明顯。

圖8 增強(qiáng)和平滑處理后的圖像

然后需要提取圖像中所有的暗區(qū)域，使用自動(dòng)閾值分割算子var_threshold()提取圖像中所有的暗區(qū)域。得到的區(qū)域?qū)?huì)存在較多小區(qū)域的干擾，因此需要排除干擾區(qū)域，使用形態(tài)學(xué)處理的方法，在Halcon中的算子是opening_circle()，對(duì)得到的暗區(qū)域作開運(yùn)算，消除較小區(qū)域的干擾。由于缺陷區(qū)域特征與非缺陷區(qū)域特征的不同點(diǎn)在于缺陷區(qū)域是相對(duì)較長(zhǎng)的，可以根據(jù)該特征對(duì)區(qū)域進(jìn)行篩選，首先需要將得到的區(qū)域進(jìn)行連通，以便進(jìn)行區(qū)域特征分析，在Halcon中使用算子connection()將區(qū)域連通，得到的連通域圖像如圖9所示。深色區(qū)域表示連通域?？梢钥闯鰣D像的各部分被分割成多個(gè)連通的區(qū)域，需要按特征選擇出所需的目標(biāo)區(qū)域。

圖9 連通域圖像

再使用算子select_shape()對(duì)區(qū)域進(jìn)行篩選，特征參數(shù)選擇“contlength”，表示區(qū)域的長(zhǎng)度。篩選區(qū)域長(zhǎng)度大于290的區(qū)域?yàn)槟繕?biāo)區(qū)域。得到目標(biāo)區(qū)域圖像如圖10所示，深色區(qū)域?yàn)槟繕?biāo)區(qū)域，可見已經(jīng)排除了較小區(qū)域，只剩下底面?zhèn)让娼唤鐓^(qū)域和缺陷區(qū)域。

最后排除底面?zhèn)让娼唤鐓^(qū)域，將篩選出的區(qū)域同之前得到的頂面?zhèn)让娼唤鐓^(qū)域(圖7)取交集，使用算子intersection()對(duì)兩個(gè)區(qū)域取交集，即可得到交界區(qū)域內(nèi)的暗區(qū)域，該區(qū)域即為缺陷區(qū)域。缺陷區(qū)域在圖像中顯示的結(jié)果如圖11所示。深色區(qū)域即為缺陷區(qū)域。

圖10 篩選后的區(qū)域圖像

圖11 缺陷區(qū)域圖像

3 結(jié)束語

實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，本文提出的基于Halcon的板式換熱器板片質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)研究能夠自動(dòng)地從圖像中找到目標(biāo)區(qū)域，并能在目標(biāo)區(qū)域中準(zhǔn)確找到缺陷區(qū)域，完成對(duì)板式換熱器板片的自動(dòng)檢測(cè)，相較傳統(tǒng)人工檢測(cè)方法和PT滲透法，該方法在板片質(zhì)量檢測(cè)的精度和速度上具有重大的改進(jìn)。該方法的研究為板式換熱器板片檢測(cè)提供了新的方法和途徑，具有很好的實(shí)用性和現(xiàn)實(shí)意義。

[1] 孫付仲. 基于SolidWorks可拆式板式換熱器CAD系統(tǒng)開發(fā)研究[D]. 蘭州：蘭州理工大學(xué)，2012.

[2] 陶曉鋼. 淺析板式換熱器板片在壓制中出現(xiàn)的問題[J].廣州化工，2015，43(19)：141-142.

[3] 張春雪. 圖像的邊緣檢測(cè)方法研究[D]. 無錫：江南大學(xué)，2011.

[4] 曹風(fēng)云. 基于機(jī)器視覺的鋼球表面質(zhì)量分揀系統(tǒng)[D]. 淄博：山東理工大學(xué)，2016.

[5] 王慶海. 基于HALCON的織物質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)研究[J]. 機(jī)電工程，2015，32(12)：1636-1640.

Research on plate quality inspection technology of plate heat exchanger based on Halcon

Yuan Weiqi, Fu Titang

(Institute of Visual Inspection Technology, Shenyang University of Technology, Shenyang 110870, China)

A new plate heat exchanger plate inspection method is proposed. The images are processed by a series of operators in Halcon image processing software. After the image is acquired, the bottom surface area of the heat exchanger plate is extracted by edge detection and so on. Then, the top side surface is extracted by morphological processing. Finally, image enhancement, smoothing and feature extraction are used to obtain the heat exchanger plate slice defective region. The study provides a new method for the detection of plate heat exchanger plates, which can detect the defects quickly and effectively.

plate heat exchanger plate; quality inspection; machine vision; Halcon

TP391.4

A

10.19358/j.issn.1674- 7720.2017.19.023

苑瑋琦，付倜儻.基于Halcon的板式換熱器板片質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)研究[J].微型機(jī)與應(yīng)用，2017,36(19)：81-83,86.

2017-02-13)

苑瑋琦(1960-)，男，博士(后)，教授，主要研究方向：機(jī)器視覺檢測(cè)、生物特征識(shí)別。付倜儻(1992-)，男，碩士研究生，主要研究方向：視覺檢測(cè)技術(shù)。