軸承外觀缺陷檢測(cè)算法設(shè)計(jì)與仿真?

高 寧

（揚(yáng)州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 揚(yáng)州 225127）

1 引言

軸承是機(jī)械制造領(lǐng)域中應(yīng)用最為廣泛的重要基礎(chǔ)零件之一，由于軸承主要用于機(jī)械的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，因此，對(duì)其精度要求很高［1］。而在實(shí)際軸承生產(chǎn)過(guò)程中，由于軸承制作工藝的局限性以及其他環(huán)境因素的影響，生產(chǎn)出的軸承會(huì)產(chǎn)生磕碰傷、銹蝕、文字刻印錯(cuò)誤等表面缺陷［2］。目前，國(guó)內(nèi)軸承生產(chǎn)廠家主要是利用人工目檢來(lái)實(shí)現(xiàn)出廠前的軸承缺陷檢測(cè)，效率低下且檢測(cè)準(zhǔn)確率無(wú)法保障，嚴(yán)重影響了軸承生產(chǎn)廠家的產(chǎn)品質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益［3］。

機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)采用無(wú)接觸式視覺(jué)傳感器獲取產(chǎn)品的外觀圖像，通過(guò)對(duì)圖像處理獲得被測(cè)工件對(duì)象的各種可描述參數(shù)［4］，由此判斷產(chǎn)品的質(zhì)量。具有非接觸、檢測(cè)速度快、測(cè)量精度高、適用范圍廣、自動(dòng)化程度高和抗干擾能力強(qiáng)的特點(diǎn)［5～6］。因此，目前在機(jī)械制造自動(dòng)化領(lǐng)域，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)逐漸被廣泛應(yīng)用于各類零件的出廠檢測(cè)，其應(yīng)用前景非常廣闊。

目前，很多企業(yè)將機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)運(yùn)用于出廠軸承的表面缺陷的自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)之中［7～8］。檢測(cè)時(shí)，由包含圖像傳感器CCD的工業(yè)照相機(jī)，對(duì)待檢測(cè)的軸承進(jìn)行拍照，從而采集到被測(cè)軸承表面的圖像信息，圖像信息經(jīng)由圖像采集卡，被傳送到控制器中，通過(guò)對(duì)采集到的被測(cè)軸承表面的圖像進(jìn)行處理，得到被檢測(cè)軸承是否合格的結(jié)論［9～10］。并將檢測(cè)結(jié)果相應(yīng)的控制信號(hào)傳送給執(zhí)行機(jī)構(gòu)，由執(zhí)行機(jī)構(gòu)來(lái)將合格的軸承順序傳送，并將有缺陷的軸承剔除。

本文針對(duì)軸承表面缺陷的機(jī)器視覺(jué)自動(dòng)檢測(cè)中，圖像傳感器CCD采集到的軸承圖像進(jìn)行處理，設(shè)計(jì)了一套視覺(jué)檢測(cè)算法，并用Matlab語(yǔ)言進(jìn)行對(duì)檢測(cè)算法的仿真。

2 軸承外觀缺陷檢測(cè)算法設(shè)計(jì)與仿真

本文所設(shè)計(jì)的算法主要包括圖像預(yù)處理、圓心標(biāo)定、區(qū)域分割、旋轉(zhuǎn)圖像及差減匹配等步驟，具體如下。

2.1 圖像預(yù)處理

待檢測(cè)的原始軸承圖像如圖1所示。

圖1 待檢測(cè)軸承原始圖像

首先，將原始圖像轉(zhuǎn)為灰度圖像，并采用中值濾波法對(duì)其進(jìn)行降噪濾波處理。從而完成圖像預(yù)處理。

中值濾波是一種針對(duì)非線性信號(hào)進(jìn)行處理的降噪方法，該方法在去除抑制各種噪聲的同時(shí)又能最大限度地保留圖像的邊界細(xì)節(jié)信息。

經(jīng)過(guò)中值濾波后的圖像預(yù)處理結(jié)果如圖2所示。

圖2 中值濾波后的待檢測(cè)圖像預(yù)處理結(jié)果

2.2 圓心標(biāo)定

由于軸承在生產(chǎn)流水線上擺放的位置是隨機(jī)的，所以我們無(wú)法保證所有軸承都在所采集到的圖像正中央，為了方便進(jìn)一步的區(qū)域分割以及圖像旋轉(zhuǎn)，所以必須將所采集到的圖像裁剪成圖像中心即為軸承圓心的圖像。

本文設(shè)計(jì)的圓心標(biāo)定思路如下：首先根據(jù)預(yù)處理圖像的實(shí)際情況，在預(yù)處理圖像中任意選取一個(gè)確定在軸承內(nèi)圈內(nèi)部的像素點(diǎn)N作為參考點(diǎn)；其次，以參考點(diǎn)N為中心，向左、右、上、下四個(gè)方向分別尋找到軸承內(nèi)圈上的四個(gè)像素點(diǎn)A、B、C、D；然后求取A、B兩點(diǎn)中點(diǎn)的橫坐標(biāo)，以此作為軸承圓心O的橫坐標(biāo)，求取C、D兩點(diǎn)中點(diǎn)的縱坐標(biāo)，以此作為軸承圓心O點(diǎn)的縱坐標(biāo)；最后，為了提高圓心標(biāo)定結(jié)果的準(zhǔn)確性，重新選取參考點(diǎn)N的位置并計(jì)算圓心O，如此重復(fù)計(jì)算五次，取其中相近的三組數(shù)據(jù)，并求取平均值，從而最終確定軸承圓心O點(diǎn)的坐標(biāo)。

標(biāo)定圓心結(jié)果如圖3所示。

圖3 標(biāo)定圓心結(jié)果

2.3 區(qū)域分割

標(biāo)定圓心O點(diǎn)以后，需要對(duì)標(biāo)定圓心的圖像進(jìn)行分割。設(shè)軸承的內(nèi)圓倒角半徑、內(nèi)圓內(nèi)半徑、內(nèi)圓外半徑、帶字符外圈半徑、外圓平面半徑和外圓弧面半徑分別為R1～R6，它們均為固定的已知量。對(duì)于已完成圓心標(biāo)定的圖像，在圓心O點(diǎn)直接按照 (R1，R2)、(R5，R6)、(R3，R4)三個(gè)區(qū)間將圖像分割為將無(wú)文字刻印的軸承內(nèi)外圈部分和有文字刻印的密封蓋部分。分割效果如圖4所示。

圖4 區(qū)域分割結(jié)果

2.4 旋轉(zhuǎn)圖像

在實(shí)際的軸承出廠自動(dòng)檢測(cè)過(guò)程中，由于軸承的擺放位置和角度不固定，因此圖像中密封蓋表面刻印文字的旋轉(zhuǎn)角度也是隨機(jī)的。因此，必須首先計(jì)算出所采集到的待檢測(cè)軸承圖像與標(biāo)準(zhǔn)軸承圖像間的文字旋轉(zhuǎn)角度差，然后將待檢測(cè)軸承圖像按照該角度差旋轉(zhuǎn)，使之與標(biāo)準(zhǔn)軸承圖像的文字旋轉(zhuǎn)角度相同，以方便最終的圖像匹配。

本文所采用的旋轉(zhuǎn)圖像原理：首先將密封蓋端面部分的圖像以圓心O為中心，每隔2°劃分成一個(gè)扇形區(qū)域；然后統(tǒng)計(jì)計(jì)算出每一個(gè)扇形區(qū)域內(nèi)的黑色像素點(diǎn)數(shù)；接著，將其與標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行比較，從而確定待檢測(cè)軸承圖像的旋轉(zhuǎn)角度；最后，以該角度進(jìn)行圖像旋轉(zhuǎn)。待檢測(cè)工件密封蓋部分與標(biāo)準(zhǔn)工件模板匹配后的旋轉(zhuǎn)前后的效果如圖5所示。

圖5 被檢測(cè)軸承旋轉(zhuǎn)后的圖像

2.5 差減匹配

軸承表面分成無(wú)文字刻印的軸承內(nèi)外圈和有文字刻印的密封蓋共兩部分，分別對(duì)這兩部分與標(biāo)準(zhǔn)圖像區(qū)域進(jìn)行閾值分割和基于canny算子的邊緣檢測(cè)，此時(shí)，把密封蓋上的刻印文字作為圖像來(lái)處理。

對(duì)旋轉(zhuǎn)后的被測(cè)軸承圖像的內(nèi)外圈部分和密封蓋部分圖像分別進(jìn)行閾值分割和邊緣檢測(cè)后的結(jié)果如圖6所示。

圖6 邊緣檢測(cè)結(jié)果

最后對(duì)邊緣檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行差減匹配。將標(biāo)準(zhǔn)圖像邊緣檢測(cè)結(jié)果與被測(cè)圖像邊緣進(jìn)行差減，最終得出內(nèi)外圈差減匹配結(jié)果和密封圈文字部分差減匹配結(jié)果。差減匹配后的結(jié)果如圖7所示。

圖7 差減匹配結(jié)果

最后，分別計(jì)算出內(nèi)外圈部分和密封蓋部分的差減匹配結(jié)果圖像的歸一化參數(shù)。若求取的歸一化參數(shù)大于預(yù)先設(shè)置的參考值，則軸承合格，否則，說(shuō)明待檢測(cè)軸承有缺陷，不合格，給執(zhí)行機(jī)構(gòu)發(fā)送控制信號(hào)，剔除該有缺陷的不合格軸承。如本文中所用被測(cè)軸承的圖像為例，差減匹配的結(jié)果表明該被測(cè)軸承不合格。

3 結(jié)語(yǔ)

本文算法綜合了中值濾波、canny算子邊緣檢測(cè)、最小誤差分割法等機(jī)器視覺(jué)圖像檢測(cè)方法，通過(guò)圖像預(yù)處理、圓心標(biāo)定、旋轉(zhuǎn)圖像、閾值分割、邊緣檢測(cè)、差減匹配等五大步驟，最終實(shí)現(xiàn)軸承外觀缺陷的計(jì)算機(jī)視覺(jué)自動(dòng)檢測(cè)。最終的仿真結(jié)果表明，該算法能夠有效檢測(cè)出表面有缺陷的軸承，并進(jìn)行剔除，檢測(cè)精度好、效率高。企業(yè)若將本方法應(yīng)用于軸承外觀缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)之中，可以將軸承外觀缺陷檢測(cè)由人工改為機(jī)器自動(dòng)，將軸承外觀缺陷檢測(cè)由離線改為實(shí)時(shí)在線，從而減小人工成本，提高產(chǎn)量和效率，最終實(shí)現(xiàn)增加企業(yè)利潤(rùn)的目的。