何新宇, 趙時璐

(沈陽大學 機械工程學院, 遼寧 沈陽110041)

隨著生活水平的提高,汽車逐漸進入到我們的生活中.高速、安全、舒適是我們對于車的基本要求,但由于路面的凹凸不平及沙石的存在,使汽車在快速行駛過程中,車身底部及車身下部與外界產(chǎn)生嚴重的撞擊和沖刷,嚴重破壞車身底部及下部表面層,致使表面涂層失去防腐功能.為有效地提高汽車壽命、安全性及舒適性,增強車身底部密封性,在輪罩及車底增添0.5～1.0 mm厚的PVC涂料.

傳統(tǒng)的PVC膠噴涂方式為手工噴涂,這種噴涂方式具有設備投資小,簡單易操作的優(yōu)勢,但由于是人工進行操作,存在很多不規(guī)范因素,如膠霧厚度不足、漏噴或過噴等現(xiàn)象.通常需增加防霧裝置,后續(xù)還需增加擦拭噴霧工序,嚴重影響生產(chǎn)節(jié)奏及質(zhì)量.隨著科技的快速發(fā)展,很多車企采用機器人噴涂PVC膠,部分或全部替代人工噴涂PVC操作,但這一技術的實施也存在不足,如設置同一參數(shù)進行PVC噴涂,但由于每次填充的膠稀釋度不同,噴涂的效果也是有差異的,因此需要一個檢測裝置檢測噴涂效果,有效改善PVC膠噴涂,增強車底密封性[1].

基于機器視覺檢測PVC膠噴涂就是利用機器來替代人眼進行判斷的一套智能化檢測裝置.機器視覺技術是一項綜合性很強的智能化技術,包含機械結構、控制系統(tǒng)、數(shù)字處理系統(tǒng)、光學成像原理、大數(shù)據(jù)及人機交互等,是需要各個子系統(tǒng)相互協(xié)作,共同推進才能完成檢測的一套工業(yè)智能檢測系統(tǒng).這一檢測系統(tǒng)主要強調(diào)在現(xiàn)場中應用的實用性,能夠快速地適應現(xiàn)場惡劣的工作環(huán)境,且內(nèi)部需含有合理的通訊接口,具有較強的通用性及安全性.其次機器視覺系統(tǒng)還強調(diào)實時性,要求在使用過程中能夠具有較高的精度及實時轉(zhuǎn)化速度,因此被稱為“自動化眼睛”.機器視覺的設計主要是利用計算機對于人的視覺功能進行模擬,模仿人的某些智能行為,并通過傳感器提取目標點確定拍攝位置后,在采集到的圖像中不斷地進行學習提取信息處理,并不斷地加深學習[2-3],最終輸出實際檢測數(shù)值并加以控制的智能化檢測裝置,基于機器視覺檢測PVC膠的噴涂可以有效地檢測膠霧噴涂面積,控制噴涂質(zhì)量,減少PVC膠的浪費.

1 系統(tǒng)檢測流程框架

車底PVC膠檢測結構圖如圖1所示,整個系統(tǒng)是基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng),BP神經(jīng)網(wǎng)絡具有優(yōu)秀的處理及自學習能力,同時還可分類識別、聯(lián)想記憶及知識處理等,是一套自適應能力非常強大的神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)[4].機器視覺檢測系統(tǒng)包含CCD圖像采集單元、圖像處理模塊及控制系統(tǒng)等,其中圖像采集單元主要包含硬件CDD工業(yè)千兆相機及鏡頭、條形LED光源,這一部分主要負責采集圖像原圖單元,相機及光源由下向上拍攝,將所采集到的數(shù)字圖像直接傳輸給模塊處理單元,本單元主要檢測車底PVC膠噴涂未噴涂區(qū)域邊框位置及大小,因PVC未噴涂區(qū)域的位置不一,因此在采集圖像時相機及光源也需在不同位置進行放置.控制系統(tǒng)主要包含PLC、光電傳感器、工控機等硬件及軟件部分,可以實現(xiàn)自動拍攝、采集圖像及不合格噴涂現(xiàn)象報警等功能,實現(xiàn)拍攝車輛臺數(shù)、統(tǒng)計等功能.

圖1 車底檢測系統(tǒng)Fig.1 Underbody checking system

2 圖像采集

2.1 工業(yè)相機

工業(yè)相機是機器視覺系統(tǒng)中關鍵組件之一,選擇一款合適的相機是機器視覺系統(tǒng)設計階段重要環(huán)節(jié)之一[5].工業(yè)相機中的主要參數(shù)有相機的分辨率、相機幀數(shù)、曝光方式及接口類型,而根據(jù)芯片的類型不同還可分為CCD和CMOS兩種相機.CCD相機是集光電轉(zhuǎn)換、信號讀取于一體的固體成像的相機,這款相機具有無灼傷、低功耗、壽命長等優(yōu)勢,而COMS相機是將模擬轉(zhuǎn)換電路、圖像信號處理、圖像放大器集于一體的相機,具有價格低、高集成性、低功耗等優(yōu)點,在實際工業(yè)視覺生產(chǎn)中得到了廣泛的應用.

工業(yè)相機一般是安裝在生產(chǎn)線中替代人眼定位、檢測的裝置.拍攝特征點,對現(xiàn)場結果進行判定以便后續(xù)控制現(xiàn)場設備.通常對于相機的選取,首先要知道精度的要求及相機分辨率,可通過公式計算其次需明確對于相機的像素要求,確定相機與工控機之間的接口形式是GIGE、Camera Link、USB中的哪一種后比較相機價格.對于車底檢測,考慮現(xiàn)場環(huán)境為室內(nèi)檢測,室內(nèi)溫度可控制在25～35 ℃范圍內(nèi),但相機每天工作時長為17 h,因此選用壽命長,低功耗、具有較高穩(wěn)定性的CCD相機.整車車底檢測范圍為1 800 mm×1 200 mm,分為6個相機共同檢測18次,每個相機檢測范圍為100 mm×200 mm,精度要求為0.1,因此設置視野范圍為200 mm×220 mm(因車運動過程中會出現(xiàn)偏差,因此視野范圍應適當放大),假設光源照射良好,我們需相機分辨率為200/0.1/2=1 000像素,另一方220/0.1/2=1 100像素,也就是像素至少要選擇1 000×1 100以上的,10幀/s的幀率即可,本測試系統(tǒng)中選擇的是1 280×1 024像素的相機.

2.2 鏡 頭

鏡頭是連接相機與被測物間的紐帶,對相機的拍攝效果及成像原理有著決定性的作用.鏡頭的種類繁多,因此在選擇鏡頭時,需注意焦距、光圈、視角、工作距離和景深幾個參數(shù).

一般用像差描述鏡頭成像的好壞,即理想中與實際應用中差異.本測試系統(tǒng)中根據(jù)相機固定位置確定工作距離,分別選用了12、16、25 mm焦距的鏡頭對同一位置進行了測試,測試結果顯示12 mm焦距的鏡頭拍攝距離遠,圖像偏小,不易于清晰分析圖像;焦距為16 mm的工業(yè)鏡頭測試成像結果適中,作為待選項;而選用25 mm工業(yè)鏡頭進行測試,發(fā)現(xiàn)被測物放大多倍,不易檢測全面物體;綜合考慮確定16 mm工業(yè)鏡頭最適合本系統(tǒng)拍攝.

2.3 光 源

光源在機器視覺系統(tǒng)中有著非常重要的作用,常見的光源有白熾燈、氣體放電燈、LED光源、熒光燈等,LED光源即發(fā)光二極管,是將電能直接轉(zhuǎn)化為光能的一種半導體固態(tài)組件,目前機器視覺系統(tǒng)中最常使用的就是LED光源,這種光源具有低耗電、高頻率操作、高亮度、低熱量、安全性能高、使用壽命長、價格低廉的優(yōu)點.LED光源根據(jù)制造結構的不同還可分為條形光源、線性光源、環(huán)形光源、同軸光源等.

選擇適合的光源能有效地突出被測特征,能與背景區(qū)域形成鮮明的對比,改善整個系統(tǒng)的明亮度,提高分辨率,簡化軟件的計算,確保整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性.視覺系統(tǒng)中的光源主要有3大類.①正向照射:將照明系統(tǒng)放置在被測物與相機前面,能夠清晰地照射出被測物的缺陷,一般選用條形光源、點光源、環(huán)形光源等,可根據(jù)安裝位置調(diào)節(jié)光源亮度及高度,能夠有效觀察被測情況及細節(jié).②背向照射:將照明系統(tǒng)放置在被測物與相機后面,一般選用均勻的背光源、同軸光源及平行光源等.這種照射方式是以光源的亮度作為背景,照射被測物,使被測物邊緣明顯突出,但不能觀察被測物表面細節(jié).③結構光照射:這種照射方式是將光線通過一定結構照射到被測物上,通常應用于大面積照射物體,一般選用四面無影光源或圓頂光源等.可實現(xiàn)大面積均勻照射,但這種光源一般體積較大[6-7].

基于機器視覺PVC噴涂邊緣檢測的設計光源的選定,因車底寬度為1 200 mm,兩輪罩寬度共600 mm,整車檢測寬度為1 800 mm,光源預留100 mm,因此選用的光源長度為1 900 mm,即條形光源或線性光源.在設計階段分別對線性光源和條形光源進行了試驗,發(fā)現(xiàn)條形光源照射面積大,照射面光線均勻,線性光源照射面積小,但照射強度大,因本系統(tǒng)照射車底面積均勻,要求光線照射均勻無反射,故確定選用條形光源.同時對于光源放置位置進行了檢測,發(fā)現(xiàn)背向照射、結構光照射存在反光現(xiàn)象,影響相機采集到的圖片質(zhì)量,因此本系統(tǒng)采用的照明方式為正向條形光源照射.

2.4 定 位

在生產(chǎn)過程中,雖然車是勻速前進的,但換滑輪床時難免產(chǎn)生晃動,因此選擇的定位孔會存在位置偏差.圖像采集后,在處理圖像前需對定位孔進行一定的處理,一般是以定位孔圓心進行檢測,用兩條圓弧中垂線交點確定定位孔圓心,流程如下.

(1) 對采集到的圖像進行閾值分割,確定檢測邊界,獲取定位孔圖像.

(2) 在選擇的圖像上隨意定一點A,使該點順著圖像走至固定像素點后定義為B,可得出AB弦長,重復該動作,得到多條相應的弦長.

(3) 利用每2條弦計算出一個圓心坐標.

(4) 分析坐標結點值,與設定在圖像上的像素孔點位置重合度較高的,則定義為PVC未噴涂定位孔.確定好PVC未噴涂定位孔后向邊緣處延伸4條檢測值.

3 特征點提取及檢測位置識別

車底圖像采集后可根據(jù)被測區(qū)域的幾何特征分析,這里采用周長、面積特征作為評判車底PVC未噴涂區(qū)域的評估參數(shù)[8-9].

3.1 特征點提取

在機器視覺中周長指圖像檢測區(qū)域邊界點所有像素點數(shù)量的總和,若檢測區(qū)域為合格最大范圍,則整個檢測區(qū)域周長為Lmax,包含噪聲周長可設定為Lmin.若PVC噴涂邊緣超過標準范圍,則未噴涂區(qū)域會出現(xiàn)多于周長數(shù)值,即檢測PVC邊緣周長應介于Lmax與Lmin之間,因此可將檢測邊緣連通周長值作為檢測PVC邊緣特征參數(shù).

機器視覺中面積指所有檢測區(qū)域內(nèi)像素點數(shù)量總和,用S表示,可用公式(3)計算.

(3)

整個檢測位置為一個整體,在設定的合格PVC噴涂范圍內(nèi)檢測出的面積為合格,若檢測出的實際數(shù)值大于或小于合格范圍,則判定PVC噴涂不合格.

3.2 檢測位置識別

視覺系統(tǒng)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)進行檢測,整個系統(tǒng)分為3層,輸入層、隱含層及輸出層,對于PVC未檢測區(qū)域輸入值為2個,輸出值為1個,表示PVC噴涂結果,實際輸出值為二進制,即結果僅為1或0,0表示噴涂合格,1表示噴涂不合格,轉(zhuǎn)換公式為:

(4)

式中:x、y為變換量;w1、w2為偏差權值;b1、b2為閾值;p為輸入信息,包含面積、周長.

通過式(4)可將輸入特征信息轉(zhuǎn)換為輸出值0或1,便于操作者查看PVC噴涂結果.

4 實驗結果分析

本實驗主要是針對車底PVC未噴涂邊緣距離檢測.以某品牌車底未噴涂區(qū)域為例進行了檢測,選用130萬像素CCD千兆相機,16 mm鏡頭,條形LED光源.隨機抽取樣本量為1 000臺,任取一臺車檢測過程如圖2所示.

實際檢測在提前設置合格閾值的前提下,根據(jù)1 000臺車該區(qū)域檢測的結果如表1所示.

根據(jù)檢測樣本的數(shù)量中對于檢測結果圖像比較突出的進行了對比,如圖3所示.

實驗過程中,基于機器視覺PVC噴涂邊緣檢測的成功檢測樣本雖然占99.58%,但實際識別過程中也存在檢測錯誤現(xiàn)象,這里針對比較明顯的錯誤圖像進行了對比,在圖3a的基礎上分別對圖3b和圖3c兩圖像進行了分析.圖3b中,圖像在選擇邊緣時,由于光線照射過強,使系統(tǒng)在選擇時誤將帶PVC膠面與機械凸起部分的邊界當成邊緣,而未識別本應識別的邊界而產(chǎn)生誤判;圖3c中以原圖為基準,由于車在前行時產(chǎn)生震動,致使機器視覺系統(tǒng)在選擇定位孔時產(chǎn)生偏差,以右上側孔作為定位孔進行檢測,輸出錯誤圖像.不過通過視覺系統(tǒng)中自學習的設置,不斷充實檢測系統(tǒng)正負樣本量,可大大降低機器視覺系統(tǒng)的誤判率,進而使檢測更加精確,有效滿足生產(chǎn)需要.

圖2 車身下底盤圖像檢測處理流程Fig.2 Underbody checking image detection process

測試樣本類型檢測個數(shù)正確個數(shù)錯誤個數(shù)正確率/%誤報錯率/%合格噴涂950946499.580.42不合格噴涂5049198.002.00總 數(shù)1000995599.500.50

圖3 輸出結果對比Fig.3 Comparison of output results

5 結 語

隨著智能化的快速發(fā)展,機器視覺這一智能化產(chǎn)業(yè)逐步替代傳統(tǒng)人眼檢測,節(jié)省了大量的人力物力,同時增加了生產(chǎn)效率、提高了生產(chǎn)精度,而車底PVC的噴涂質(zhì)量差不僅影響后續(xù)總裝生產(chǎn)的硬件安裝的速度,還大量浪費PVC膠.機器視覺這一技術的實現(xiàn)可以有效地預防PVC膠浪費,保證噴涂質(zhì)量的一致性.概述了對于特征點位的提取,從實驗結果可以看出,對偏差在一定范圍內(nèi)的PVC未噴涂區(qū)域,該檢測方法具有較高的準確率,能夠滿足生產(chǎn)線對于質(zhì)量檢測的實時性及準確性的要求.