目前，汽車覆蓋件生產(chǎn)質(zhì)量檢查以人工檢查為主，人工檢查質(zhì)量受人員技能、生產(chǎn)節(jié)拍、工作態(tài)度、勞動(dòng)強(qiáng)度等因素的影響，存在質(zhì)量漏檢風(fēng)險(xiǎn)，人工檢查質(zhì)量也存在過檢、損傷零件等問題。隨著生產(chǎn)節(jié)拍的不斷提升，機(jī)器人自動(dòng)化裝框的實(shí)施，人工質(zhì)量檢查越來越跟不上沖壓生產(chǎn)發(fā)展的需要。由于人工檢查在實(shí)際應(yīng)用中遇到的困難和機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)的不斷發(fā)展，給沖壓生產(chǎn)提供了新的檢測(cè)方法。機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是檢測(cè)快速、準(zhǔn)確、可靠，安全性高，不直接接觸零件，不損傷零件。還可以減少質(zhì)量檢測(cè)人員，降低制造成本，對(duì)每一個(gè)檢測(cè)的零件留有檢測(cè)照片，可以實(shí)現(xiàn)零件質(zhì)量的精準(zhǔn)追溯。

本文從歌詞的語言出發(fā)，通過兩首典型“中國(guó)風(fēng)”歌曲歌詞修辭格運(yùn)用的分析，試探究修辭格的不同運(yùn)用給“中國(guó)風(fēng)”歌曲帶來的效果。試著通過對(duì)同一類型歌詞修辭格運(yùn)用的研究，來探索“中國(guó)風(fēng)”歌曲對(duì)修辭格態(tài)度的異同以及由此帶來的效果對(duì)歌曲的影響。

視覺檢測(cè)系統(tǒng)一般由光源、光源控制器、光學(xué)鏡頭、相機(jī)、傳感器、圖像處理單元、圖像分析處理軟件、通信輸入輸出單元等部分組成。根據(jù)覆蓋件的特點(diǎn)，選擇的相機(jī)是500 萬像素滾動(dòng)快門黑白相機(jī)，配備10 ～50mm 變焦鏡頭。光源采用LED 球積分光源，適用于零件表面有凹凸不平，弧面表面檢測(cè)。圖像處理軟件采用SGVision 視覺軟件，該款軟件無需編程，算法工具豐富，功能強(qiáng)大，使用方便。

開裂問題視覺檢測(cè)

開裂問題是覆蓋件最嚴(yán)重的質(zhì)量問題，在實(shí)際生產(chǎn)中，員工在裝框前每件零件質(zhì)量檢查的時(shí)間只有12 秒左右，在短時(shí)間內(nèi)檢查完整個(gè)零件是很困難的。使用機(jī)器視覺檢測(cè)零件質(zhì)量，可以在1 秒內(nèi)完成零件拍照和檢測(cè)。開裂問題視覺檢測(cè)的流程如下：

⑴用相機(jī)對(duì)合格的零件進(jìn)行拍照，選取一張清晰的照片作為參考圖，再用特征匹配工具選取零件一個(gè)部位作為ROI(檢測(cè)區(qū)域)，確定零件定位部位，后續(xù)零件檢測(cè)定位會(huì)更加準(zhǔn)確。特征匹配算法的設(shè)置界面如圖1 所示。

⑶2 個(gè)算法設(shè)置完成后，先點(diǎn)“測(cè)試當(dāng)前”按鈕，看軟件能否正確檢測(cè)出模板中的照片，如果檢測(cè)“OK”，則算法設(shè)置完成。如果有少孔零件，軟件檢測(cè)結(jié)果就會(huì)顯示“NG”不合格，并發(fā)出報(bào)警聲，如圖6 所示。

缺邊問題是由于零件放料不到位或者廢料區(qū)開裂造成零件缺失一部分，缺邊對(duì)零件的功能和外觀都有影響。視覺檢測(cè)該問題的流程如下：

⑵選用斑點(diǎn)檢測(cè)算法檢測(cè)少孔問題，把ROI 藍(lán)色框圈住零件的孔，斑點(diǎn)類型選擇黑色斑點(diǎn)，灰度閾值選擇128，中心類型選擇區(qū)域重心。合格標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置中，基準(zhǔn)中心X 為629，基準(zhǔn)中心Y 為980，最大允許偏移X 為200，最大允許偏移Y 為200，最小允許寬度為4，最大允許寬度為700，最小允許高度為4，最大允許高度為700，斑點(diǎn)檢測(cè)算法就設(shè)置完成。點(diǎn)測(cè)試按鈕，如顯示“OK”，則設(shè)置正確，如圖5 所示。

聽了這個(gè)問題，陳校長(zhǎng)笑呵呵地說：“陳校長(zhǎng)可當(dāng)不了未來三十年的校長(zhǎng)嘍！但是我可以作為老校長(zhǎng)暢想一下學(xué)校的未來。在未來，學(xué)校乘著集團(tuán)化辦學(xué)的東風(fēng)，會(huì)在添置校園硬件設(shè)備、打造校園課程空間、提升教學(xué)質(zhì)量及豐富校園文化建設(shè)等方面做出更多的努力。同時(shí)也希望不僅僅只有校方的努力，還需要學(xué)生和家長(zhǎng)的共同參與，使虹口區(qū)第四中心小學(xué)可以成為上海，乃至全國(guó)一流的學(xué)校，為社會(huì)培養(yǎng)更多的人才！”

少孔問題視覺檢測(cè)

⑴用相機(jī)拍一張合格零件的照片，選取一張清晰的照片作為參考圖，選用直線匹配算法，直線1 的ROI 區(qū)畫在零件左邊直線上，直線2 和直線3 的ROI區(qū)畫在零件水平直線上。點(diǎn)擊測(cè)試按鈕，出現(xiàn)測(cè)試結(jié)果“OK”則設(shè)置完成。通過零件2 個(gè)邊定位零件，使檢測(cè)更加準(zhǔn)確可靠，如圖7 所示。

⑴用相機(jī)拍一張合格零件的照片，選取一張清晰的照片作為參考圖，選用直線匹配算法，直線1 和直線2 的ROI 區(qū)畫在零件右邊直線上，直線3 的ROI 區(qū)畫在零件水平直線上。通過零件2 個(gè)邊定位零件，使檢測(cè)更加準(zhǔn)確可靠，點(diǎn)擊測(cè)試按鈕，出現(xiàn)測(cè)試結(jié)果“OK”則設(shè)置完成。

564 手術(shù)治療時(shí)機(jī)對(duì)多發(fā)肋骨骨折內(nèi)固定術(shù)后并發(fā)癥的影響 蘭 綱，王細(xì)勇，郭大為，肖懷清，徐朱慧，張志豪

⑶2 個(gè)算法設(shè)置完成后，先點(diǎn)“測(cè)試當(dāng)前”按鈕，看軟件能否正確檢測(cè)出模板中的照片，如果檢測(cè)“OK”，則算法設(shè)置完成。如有開裂零件，視覺檢測(cè)軟件會(huì)做出正確檢測(cè)，檢測(cè)時(shí)間在1 秒內(nèi)完成，檢測(cè)結(jié)果是“NG”不合格，并發(fā)出報(bào)警聲，如圖3 所示。

未來的遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)技術(shù)無關(guān)乎技術(shù)，也無關(guān)乎距離[4]。在線教育理念借助聯(lián)通主義、建構(gòu)主義以及信息加工理論等學(xué)習(xí)理論，在一個(gè)動(dòng)態(tài)交互、泛在靈活的開放教學(xué)環(huán)境中傳遞知識(shí)。這種模式下的教師需要具備信息教學(xué)核心素養(yǎng)，適應(yīng)時(shí)空分離狀態(tài)下教學(xué)過程和資源的設(shè)計(jì)、開發(fā)、利用、管理和評(píng)價(jià)，才能使得在線教學(xué)朝著規(guī)范化、合理有效的方向發(fā)展。

缺邊問題視覺檢測(cè)

⑵選用相似度算法檢測(cè)零件是否有開裂，相似度算法用于與設(shè)定的ROI 區(qū)域(藍(lán)色框)內(nèi)與模板基準(zhǔn)圖進(jìn)行比對(duì)，可同時(shí)設(shè)置多個(gè)檢測(cè)區(qū)域與忽略區(qū)域，從而判斷零件是否有開裂問題。相似度算法設(shè)置如圖2 所示。

少孔問題也是覆蓋件最嚴(yán)重的質(zhì)量問題之一，少孔是指零件實(shí)際孔數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)孔數(shù)少一個(gè)或多個(gè)的問題，少孔對(duì)下工序裝配零件會(huì)有嚴(yán)重影響。目前，沖壓對(duì)零件孔數(shù)采用的方法是每15 分鐘抽檢1 件數(shù)孔，如果在這個(gè)間隔時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)少孔問題，可能到發(fā)現(xiàn)時(shí)已生產(chǎn)100 件左右。如果采用視覺檢測(cè)，則可實(shí)現(xiàn)100%檢測(cè)孔數(shù)，實(shí)現(xiàn)少孔問題零逃逸。少孔問題視覺檢測(cè)的流程如下：

⑵選擇像素統(tǒng)計(jì)算法檢測(cè)零件缺邊問題，用ROI藍(lán)色框圈住零件左下角，檢測(cè)項(xiàng)目選擇當(dāng)量直徑，最小閾值設(shè)為850，最大閾值設(shè)為1119.15。設(shè)置完成點(diǎn)擊測(cè)試按鈕，如出現(xiàn)“OK”結(jié)果則設(shè)置完成，如圖8 所示。

⑶2 個(gè)算法設(shè)置完成后，點(diǎn)擊測(cè)試按鈕，如出現(xiàn)“OK”結(jié)果，則完成全部算法設(shè)置。當(dāng)零件出現(xiàn)缺邊問題時(shí)，軟件會(huì)出現(xiàn)“NG”結(jié)果，并發(fā)出報(bào)警聲，如圖9 所示。

檢測(cè)結(jié)果匯總處理

在實(shí)際檢測(cè)中，SGVision 軟件會(huì)匯總所有檢測(cè)零件“OK”照片和“NG”照片，如果出現(xiàn)檢測(cè)錯(cuò)誤可以查詢檢測(cè)留存的照片進(jìn)行核對(duì)，修正算法工具中的參數(shù)，使檢測(cè)更加準(zhǔn)確。每天檢測(cè)的數(shù)據(jù)，軟件會(huì)自動(dòng)匯總和統(tǒng)計(jì)，如有需要可以導(dǎo)出每天產(chǎn)能圖(圖10)，計(jì)算檢測(cè)零件的合格率，并且能導(dǎo)出每天檢測(cè)的每個(gè)零件具體數(shù)據(jù)，便于生產(chǎn)部門進(jìn)行分析，提升產(chǎn)品質(zhì)量，提高零件合格率。

充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)公益性社會(huì)服務(wù)機(jī)構(gòu)在農(nóng)業(yè)科技推廣中的主體作用。建立公益性農(nóng)技推廣體系，以滿足農(nóng)民的科技需求為出發(fā)點(diǎn)，以服務(wù)農(nóng)民的成效為檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。建立健全農(nóng)技推廣運(yùn)行機(jī)制，培養(yǎng)建設(shè)農(nóng)業(yè)科技示范戶和示范基地，開展農(nóng)技人員培訓(xùn)，促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系與技術(shù)推廣體系對(duì)接。加速農(nóng)業(yè)新機(jī)制形成，完善農(nóng)業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化快速通道，全面提升公益性農(nóng)技推廣體系的公共服務(wù)能力。

結(jié)束語

通過對(duì)汽車覆蓋件開裂、少孔、缺邊3 種質(zhì)量問題視覺檢測(cè)流程的設(shè)置，掌握了機(jī)器視覺檢測(cè)覆蓋件質(zhì)量缺陷的方法，提高了視覺檢測(cè)應(yīng)用的能力。在實(shí)際沖壓生產(chǎn)線上，由于零件種類多樣，零件造型復(fù)雜，受現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境、振動(dòng)、布置空間等因素的影響，在線視覺檢測(cè)設(shè)置會(huì)更復(fù)雜。下一步，針對(duì)自動(dòng)化線每個(gè)零件的特征和質(zhì)量，在高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域布置合適的視覺檢測(cè)相機(jī)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化在線視覺檢測(cè)。