王恒迪，張柳音，張占立，唐萌，周鵬舉

(河南科技大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院，河南 洛陽 471003)

缺釘、缺球會嚴(yán)重影響滾動軸承的性能和壽命，肉眼檢測方法會產(chǎn)生漏檢、錯(cuò)檢且效率較低[1]。另外，在軸承裝配過程中，為避免注脂溢漏，注脂時(shí)需轉(zhuǎn)動注脂機(jī)的注脂頭，使注脂口正對鉚釘位置進(jìn)行注脂，注脂頭的轉(zhuǎn)動角度需通過檢測計(jì)算得出。針對上述問題，提出了將缺釘、缺球檢測及注脂頭轉(zhuǎn)動角度計(jì)算合二為一的圖像檢測方法，利用工業(yè)攝像機(jī)采集軸承圖像信息，通過計(jì)算機(jī)依據(jù)所采集的圖像信息先后進(jìn)行缺釘、缺球檢測和注脂頭轉(zhuǎn)動角度計(jì)算。該檢測方法不僅提高了缺釘、缺球檢測的準(zhǔn)確性，同時(shí)將傳統(tǒng)的2個(gè)工位2次檢測改為1個(gè)工位1次檢測，縮短了工作時(shí)間并提高了工作效率。

1 檢測系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

檢測系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖1所示，當(dāng)軸承沿料道傳送至圖像采集工位時(shí)，接近開關(guān)感應(yīng)到軸承并向單片機(jī)發(fā)送中斷信號，單片機(jī)通過串行通信告知計(jì)算機(jī)開始檢測：由CCD相機(jī)在背射光下采集軸承圖像并將其傳輸至計(jì)算機(jī)，在計(jì)算機(jī)內(nèi)對圖像進(jìn)行處理和分析，識別是否存在缺釘、缺球，若存在缺陷則自動分選出去，沒有則繼續(xù)計(jì)算注脂頭的轉(zhuǎn)動角度，計(jì)算完成后傳遞給單片機(jī)控制注脂頭轉(zhuǎn)動并注脂。

2 電路部分

為實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)對接近開關(guān)信號的響應(yīng)和對步進(jìn)電動機(jī)的控制，系統(tǒng)采用STC89C52單片機(jī)，并通過外部電路將單片機(jī)分別與接近開關(guān)和步進(jìn)電動機(jī)相連接。單片機(jī)與計(jì)算機(jī)之間則通過RS485串行通信進(jìn)行信息交互。

2.1 接近開關(guān)轉(zhuǎn)換電路

當(dāng)軸承靠近接近開關(guān)時(shí)，接近開關(guān)的信號觸發(fā)單片機(jī)的INT1中斷，系統(tǒng)選擇下降沿觸發(fā)，故需要對接近開關(guān)的信號進(jìn)行轉(zhuǎn)換，使得當(dāng)接近開關(guān)導(dǎo)通時(shí)，輸入至單片機(jī)的信號由高電平轉(zhuǎn)換為低電平。轉(zhuǎn)換電路設(shè)計(jì)如圖2所示。從圖中可以看出，在導(dǎo)通瞬間，接近開關(guān)的接線端由低電平轉(zhuǎn)為高電平，而該信號經(jīng)過TLP521光電耦合器之后，在導(dǎo)通瞬間，右側(cè)信號由高電平轉(zhuǎn)為低電平，將該信號連接至單片機(jī)的INT1端口上。

圖2 接近開關(guān)的轉(zhuǎn)換電路Fig.2 Switching circuit for proximity switch

2.2 步進(jìn)電動機(jī)驅(qū)動電路

計(jì)算機(jī)對軸承圖像進(jìn)行缺釘、缺球分析后，需要計(jì)算注脂頭的轉(zhuǎn)動角度，并通過控制步進(jìn)電動機(jī)的運(yùn)動實(shí)現(xiàn)注脂頭的轉(zhuǎn)動。由單片機(jī)到步進(jìn)電動機(jī)的驅(qū)動電路如圖3所示，其中使用ULN2003芯片驅(qū)動電動機(jī)。

3 軟件系統(tǒng)

系統(tǒng)的軟件分為上位機(jī)程序和下位機(jī)程序。上位機(jī)程序使用LabVIEW編寫，實(shí)現(xiàn)圖像分析處理、型號標(biāo)定以及對整個(gè)系統(tǒng)的控制。下位機(jī)程序?yàn)閱纹瑱C(jī)上的C51程序，實(shí)現(xiàn)接近開關(guān)信號的處理和步進(jìn)電動機(jī)的控制。上位機(jī)與下位機(jī)之間通過串行通信傳遞數(shù)據(jù)，互相配合工作支持整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行。

3.1 上位機(jī)程序

上位機(jī)軟件流程如圖4所示。開始檢測之前，調(diào)整鏡頭，對軸承的型號信息進(jìn)行標(biāo)定存儲。開始檢測后，首先選擇待測軸承的型號，然后進(jìn)行圖像采集、圖像處理等一系列檢測和分析。圖像處理是該程序的重點(diǎn)，主要包括圖像預(yù)處理、圖像特征提取和分析等過程。

圖4 上位機(jī)軟件流程圖Fig.4 Flow chart of upper computer software

3.1.1 圖像預(yù)處理

在拍攝軸承圖像過程中，由于周圍環(huán)境和設(shè)備本身的影響，圖像容易受到干擾。因此，需要對采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理，以清除干擾及不必要的信息，提高圖像質(zhì)量以便于提取有用信息。該檢測系統(tǒng)中，圖像的預(yù)處理包含中值濾波、二值化和膨脹[2]3個(gè)過程：首先，使用3×3的中值濾波窗口，將圖像中心點(diǎn)的灰度值用窗口內(nèi)各點(diǎn)灰度的平均值代替；然后，使用二值化，即通過Otsu法設(shè)定閾值，將像素范圍為0～255的灰度像素轉(zhuǎn)換為灰度值為0和255的點(diǎn)；最后，使用5×5的窗口進(jìn)行膨脹操作。預(yù)處理前后的圖像如圖5所示，從圖中可以看出預(yù)處理后的圖像更加清晰，圖像特征更加明顯。

圖5 預(yù)處理前后的軸承圖像Fig.5 Bearing images before and after preprocessing

3.1.2 圖像特征提取和分析

對圖像進(jìn)行預(yù)處理后，需要提取圖像的形態(tài)特征。首先，進(jìn)行軸承中心圓檢測，確定其圓心和半徑，可以據(jù)此確定軸承型號以及軸承的鉚釘、內(nèi)側(cè)空隙和外側(cè)空隙的位置；然后，將圖像中連通域(二值圖像中相連通的白色像素所組成的區(qū)域)進(jìn)行標(biāo)定，將無效連通域?yàn)V除，保留有效連通域，并提取連通域的特征；最后，根據(jù)圖像有效連通域的特征、軸承的型號信息和中心圓信息進(jìn)行圖像分析。

3.1.2.1 中心圓的檢測

二值圖像中檢測圓的經(jīng)典算法是霍夫變換，圓形霍夫變換的算法[3]如下：

使用極坐標(biāo)的方法，將圓上的點(diǎn)表示為

(1)

式中：(x0,y0)為圓心坐標(biāo)；ρ為半徑；θ為坐標(biāo)點(diǎn)的極角。

對于圓邊緣上的每一個(gè)點(diǎn)，均可用上述極坐標(biāo)表示，所以對于二值圖像而言，遍歷圖像上的像素點(diǎn)、圓半徑并旋轉(zhuǎn)360°所得的中心點(diǎn)坐標(biāo)累積，圓心處的累計(jì)值最強(qiáng)。因而采用如下算法：1)輸入圖像像素，根據(jù)旋轉(zhuǎn)角變換求出中心點(diǎn)坐標(biāo)，并對各中心點(diǎn)進(jìn)行強(qiáng)度累加；2)尋找強(qiáng)度最大的點(diǎn)，即為圓心點(diǎn)。

將霍夫變換應(yīng)用在經(jīng)過預(yù)處理的軸承二值化圖像上，并設(shè)定半徑的范圍和步長，找到軸承圖像中對應(yīng)半徑范圍內(nèi)的所有圓，在所有圓中，中心圓的圓心到圖片中心點(diǎn)距離最近，將其篩選出來。計(jì)算各圓心到圖片中心點(diǎn)的距離，即

(2)

式中：(xi,yi)為第i個(gè)圓的圓心坐標(biāo)；w為圖像寬度;h為圖像高度。比較各個(gè)距離值，取最小距離并將對應(yīng)的圓作為軸承的中心圓，即

dmin=min(d1,d2,d3,…,dn)。

(3)

某次檢測中通過霍夫變換檢測出的圓心坐標(biāo)見表1(表中數(shù)值單位為像素)，由表可知，對應(yīng)的d4最小，因而選定第4個(gè)圓為軸承的中心圓。

表1 檢測所得圓信息Tab.1 Information of detected circles

3.1.2.2 連通域的標(biāo)定、篩選與特征提取

在圖像中，只有軸承內(nèi)圈與外圈之間的空隙以及鉚釘缺失形成的孔是有效信息，其他均為無效信息，為減少運(yùn)算量，提高運(yùn)算效率，需要將無效信息剔除，根據(jù)有效信息分析缺陷是否存在并計(jì)算轉(zhuǎn)動角。

將亮度為255的像素區(qū)域經(jīng)過連通域標(biāo)記算法標(biāo)定[4-5]，得到多個(gè)4連通的連通域，代表軸承內(nèi)圈與外圈之間的空隙以及鉚釘缺失形成的孔的連通域面積遠(yuǎn)小于中心圓連通域以及背景連通域的面積，通過設(shè)置面積閾值可將中心圓連通域和背景連通域?yàn)V除。除了計(jì)算連通域的面積之外，為獲取空隙、鉚釘孔的位置和形態(tài)特征，還需計(jì)算連通域的質(zhì)心位置和最小外接矩形的長寬比。

連通域的面積和質(zhì)心的計(jì)算可以通過計(jì)算幾何矩完成。對一幅2D的連續(xù)圖像，f(x,y)>0，幾何矩Mpq可表示為

(4)

式中：p，q為非負(fù)整數(shù)；D為所計(jì)算的區(qū)域。而對于離散化的數(shù)字圖像，上式轉(zhuǎn)化為

Mpq=∑∑xpyqf(x,y)dxdy;(x,y)∈D。

(5)

通過幾何矩計(jì)算面積S、質(zhì)心的X坐標(biāo)和Y坐標(biāo)，即

(6)

本系統(tǒng)中，最小外接矩形是指最小面積外接矩形，一般是先使用格雷厄姆法求解目標(biāo)圖像的凸殼，再使用旋轉(zhuǎn)或投影的方式求取最小面積矩形[6]，對于本系統(tǒng)的軸承圖像而言，空隙和鉚釘孔均以軸承中心圓圓心為圓心，其最小外接矩形長邊與質(zhì)點(diǎn)到中心圓圓心的連線方向垂直，所以可以通過連通域的質(zhì)心和中心圓圓心確定主軸，進(jìn)行圖像的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，對應(yīng)的轉(zhuǎn)移關(guān)系為

x′=xcosθ+ysinθ-X，

(7)

y′=-xsinθ+ycosθ-Y，

(8)

(9)

(10)

(11)

式中：(x0,y0)為中心圓圓心坐標(biāo)；θ為質(zhì)心到中心圓圓心的直線與平面坐標(biāo)正方向的夾角；H為質(zhì)心到中心圓圓心的距離。

連通域中的坐標(biāo)經(jīng)過轉(zhuǎn)換后，分別記錄最大和最小的x′，y′，則連通域的長寬比K為

(12)

3.1.2.3 缺釘缺球檢測

在如圖6所示的軸承圖片中，對于缺球空隙所在的連通域，其最小外接矩形的長寬比大于沒有缺球的空隙所在的連通域，比如圖中左側(cè)異?？障兜拈L寬比約為6.1∶1，右側(cè)正?？障兜拈L寬比約為4.1∶1，因此設(shè)定長寬比閾值，將異常長寬比的矩形篩出，然后計(jì)算其質(zhì)心到中心圓點(diǎn)的距離H，判斷該連通域是否位于軸承內(nèi)圈或外圈上，如果確定是位于內(nèi)圈或外圈，則說明存在缺球缺陷，將軸承自動分選出去。

圖6 空隙連通域的正常長寬比與異常長寬比Fig.6 Normal and abnormal length-width ratio of connected domain of gap

對于確定型號的軸承，所有鉚釘中心位置構(gòu)成的圓即節(jié)圓，其直徑尺寸是確定的。軸承不缺失鉚釘時(shí)，在節(jié)圓圓弧上像素亮度均為0，如圖7a所示；如果鉚釘缺失，在節(jié)圓上存在亮度為255的像素，如圖7b所示，查看該像素所在連通域的等效矩形的長寬比，若為1∶1，則確定為鉚釘缺失，將軸承自動分選出去。

圖7 鉚釘檢測Fig.7 Rivet detection

3.1.2.4 轉(zhuǎn)動角度計(jì)算

經(jīng)過缺釘缺球檢測之后，對于無缺陷的軸承進(jìn)行轉(zhuǎn)動角計(jì)算。軸承注脂時(shí)應(yīng)盡量減小注脂頭的轉(zhuǎn)動角度，從而減少注脂工序花費(fèi)的時(shí)間，提高效率。為計(jì)算注脂頭的最小轉(zhuǎn)動角度，需計(jì)算注脂頭轉(zhuǎn)動位置與注脂頭初始位置之間的角度差α，如圖8所示。

圖8 注脂頭轉(zhuǎn)動位置Fig.8 Rotational position for grease injection head

已知各連通域的質(zhì)心坐標(biāo)(xi,yi)，θi為質(zhì)心到中心圓圓心的直線與平面坐標(biāo)正方向的夾角。當(dāng)sinθi>0時(shí)，結(jié)合(9)～(11)式可得

(13)

則轉(zhuǎn)動角度為

(14)

3.2 下位機(jī)程序

下位機(jī)指單片機(jī)，通過串行通信將單片機(jī)與計(jì)算機(jī)連接。下位機(jī)的程序工作流程如圖9所示。

圖9 下位機(jī)程序工作流程Fig.9 Work flow chart of lower computer program

按動開始檢測按鈕，系統(tǒng)測定軸承類型后，在軸承還未到達(dá)檢測工位時(shí)，單片機(jī)不間斷地向計(jì)算機(jī)發(fā)送等待檢測串口信號；軸承到達(dá)檢測位置中斷觸發(fā)，單片機(jī)通過串口發(fā)出檢測信號，提醒計(jì)

算機(jī)開始進(jìn)行檢測。檢測結(jié)束后，計(jì)算機(jī)將不存在缺釘、缺球的軸承注脂頭的轉(zhuǎn)動角度信息通過串行通信傳遞給單片機(jī)，單片機(jī)通過解析串口中的信息獲取注脂頭需轉(zhuǎn)動的角度和方向。最后單片機(jī)通過改變輸入電動機(jī)驅(qū)動芯片的信號脈沖數(shù)控制注脂頭的轉(zhuǎn)動。

4 軟件界面

系統(tǒng)軟件的軸承型號采集界面及軸承檢測界面如圖10所示。從圖中可以看出，該軸承不存在缺釘、缺球問題，注脂頭的轉(zhuǎn)動角度為3.1°。

圖10 系統(tǒng)界面Fig.10 System Interface

5 結(jié)束語

使用本系統(tǒng)對600套軸承進(jìn)行檢測，其中300套為缺釘、缺球軸承，300套為正常軸承。試驗(yàn)結(jié)果表明：系統(tǒng)將300套缺釘、缺球軸承與正常軸承分揀開來，沒有出現(xiàn)漏判、誤判，正確率為100%；對于正常軸承，注脂頭轉(zhuǎn)動角度檢測誤差在±0.68°范圍內(nèi)，標(biāo)準(zhǔn)差為0.35。

在計(jì)算機(jī)圖像處理的基礎(chǔ)上，采用虛擬儀器和單片機(jī)研發(fā)了軸承缺釘、缺球和注脂頭轉(zhuǎn)動角度檢測的控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了在一個(gè)工位同時(shí)對缺釘缺球和注脂機(jī)轉(zhuǎn)動角度的自動檢測計(jì)算，從軸承到達(dá)檢測工位到電動機(jī)轉(zhuǎn)動完畢所需時(shí)間約為0.8 s，工作效率顯著提高。實(shí)踐表明，該系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定、高效、準(zhǔn)確，能夠滿足工業(yè)生產(chǎn)中對軸承裝配檢測和注脂的要求。