肖楠 籍宇 李洪豐

（1.中車青島四方車輛研究所有限公司 山東省青島市 266031

（2.中國鐵路濟南局集團有限公司青島動車段 山東省青島市 266031）

1 概述

空氣彈簧作為軌道交通車輛中的關(guān)鍵零部件之一，其生產(chǎn)制造過程中對于質(zhì)量的管控具有嚴(yán)格的控制標(biāo)準(zhǔn)，而膠囊表面缺陷的檢測為空氣彈簧質(zhì)檢過程的重要環(huán)節(jié)[1]。目前，國內(nèi)傳統(tǒng)的空氣彈簧膠囊表面缺陷檢測主要采用人工方式，檢測的準(zhǔn)確度和效率依賴于檢測人員的作業(yè)經(jīng)驗及專注程度，同時檢測過程中的空氣彈簧處于充氣高壓狀態(tài)，對檢測人員存在一定的安全隱患。人工檢測方式缺少信息化支撐，檢修圖像資料未進行存儲，不利于后期質(zhì)量問題的分析統(tǒng)計、追溯排查和監(jiān)督管理。

機器視覺技術(shù)在軌道交通車輛檢測方面得到快速發(fā)展和應(yīng)用[2-3]，針對以上空氣彈簧膠囊表面缺陷檢測現(xiàn)狀的不足之處，本文應(yīng)用機器視覺技術(shù)和伺服控制技術(shù)[4-6]，訓(xùn)練空氣彈簧表面缺陷圖像樣本和建立檢測模型，實現(xiàn)空氣彈簧膠囊表面的缺陷自動化、智能化檢測，替代人工完成高效準(zhǔn)確的質(zhì)檢作業(yè)，保障了操作人員的安全性；自動采集和保存圖像信息，形成空氣彈簧表面缺陷圖像庫，實現(xiàn)檢測結(jié)果的統(tǒng)計分析和查詢追溯，為空氣彈簧的工藝改進優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐。

2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能

空氣彈簧膠囊表面視覺檢測系統(tǒng)由圖像采集模塊、相機自動運動模塊及圖像處理模塊三部分組成，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1：檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

圖像采集模塊由面陣工業(yè)數(shù)字相機及光源組成，相機和光源在相機自動運動模塊的驅(qū)動下，對空氣彈簧膠囊表面進行清晰和全面的圖像采集，并將圖像信息傳輸至圖像處理計算機。

相機運動模塊由PLC（可編程邏輯控制器）、伺服電機和激光測距傳感器組成，通過激光測距傳感器實時測量相機與空氣彈簧表面之間的距離，激光測距傳感器將數(shù)據(jù)反饋給視覺處理計算機，視覺處理計算機將運動控制指令發(fā)送給PLC，PLC 控制三臺伺服電機自動調(diào)節(jié)相機與空氣彈簧之間的距離和角度，滿足相機焦距要求，保證相機采集圖像的清晰度。

圖像處理模塊以圖像處理計算機為載體，應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法處理膠囊表面圖像，建立和訓(xùn)練缺陷圖像模型，實現(xiàn)缺陷的自動化和高精度的檢測。

視覺檢測系統(tǒng)機械結(jié)構(gòu)主要由底座、支架工裝、PLC、伺服電機、電動滑臺、減速機、工業(yè)相機、光源、激光測距傳感器等組成，機械結(jié)構(gòu)可安裝于獨立的底座或空氣彈簧氣密性試驗臺上，總體機械設(shè)計如圖2所示。

圖2：機械設(shè)計圖

3 膠囊缺陷分析

空氣彈簧膠囊為橡膠制品，膠囊在生產(chǎn)、物流和組裝過程中可能會受到損傷，使膠囊表面產(chǎn)生一定程度的瑕疵或缺陷，這些缺陷會嚴(yán)重影響空氣彈簧的質(zhì)量和性能。膠囊表面缺陷主要分為劃痕、裂縫、雜膠、鼓包、字體缺陷、漏簾線、缺膠、擦傷八大類，缺陷種類如表1所示。

表1：膠囊表面缺陷種類

空氣彈簧膠囊表面合格表現(xiàn)為表面光滑且棱線均勻，字體標(biāo)識清晰，正常膠囊如圖3所示。

圖3：合格膠囊表面

根據(jù)空氣彈簧膠囊的結(jié)構(gòu)及缺陷特征，采用機器視覺技術(shù)進行表面缺陷檢測主要有以下幾個難點：

（1）空氣彈簧不同型號間存在膠囊結(jié)構(gòu)體積、尺寸和表面特征的不同；

（2）空氣彈簧膠囊為橡膠黑色表面，反光度差，合格表面與缺陷表面對比度差；

（3）空氣彈簧膠囊表面為曲面，對于采集圖像的清晰度和檢測范圍具有一定程度的影響；

（4）空氣彈簧膠囊表面檢測面范圍較大，缺陷樣式及形態(tài)復(fù)雜多變；

（5）膠囊表面存在不規(guī)則的網(wǎng)格棱線，對缺陷的檢測造成一定程度的干擾和影響。

根據(jù)對400B、510E、510B、540H 等型號的空氣彈簧的統(tǒng)計分析，得出膠囊表面弧形的前后景深范圍為15-18mm，通過單個相機在4 個位置的拍攝來減少景深對圖像清晰度的影響，8cm×8cm 的相機視野面積可實現(xiàn)膠囊表面的全覆蓋。根據(jù)對實際缺陷的統(tǒng)計分析，得出最小的檢測缺陷為0.2mm 的長度，為了在圖像處理中能夠充分提取出缺陷的特征信息，需要在其長度上至少具有5 個像素點，由此可得出識別缺陷的最小分辨率為400 萬像素，系統(tǒng)根據(jù)膠囊缺陷的特點進行了軟硬件的開發(fā)。

4 圖像處理

視覺檢測系統(tǒng)應(yīng)用機器視覺深度學(xué)習(xí)算法對膠囊缺陷進行識別檢測。首先對空氣彈簧膠囊表面圖像進行缺陷樣本的大量采集，對膠囊不同的表面及特征上的缺陷進行識別，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對合格與不合格的范例圖像進行訓(xùn)練，建立膠囊表面缺陷模型，模型對每種缺陷類型和每張缺陷圖片定義得分閾值。

在空氣彈簧膠囊表面的視覺檢測過程中，訓(xùn)練的缺陷模型會對檢測圖像進行閾值的賦予和判定，如檢測圖像得分閾值大于訓(xùn)練模型的得分閾值，則判定該圖像存在缺陷，反之則判定該圖像為合格圖像。膠囊表面的圖像處理流程如圖4所示。

圖4：圖像處理流程

以空氣彈簧膠囊表面劃痕缺陷為例，通過對采集的劃痕缺陷圖像進行特征識別，建立劃痕缺陷圖像訓(xùn)練集。為提高缺陷檢測的準(zhǔn)確率，對每張圖像進行標(biāo)注訓(xùn)練，輸出單獨圖像的得分閾值，訓(xùn)練模型綜合所有圖像得分閾值得出劃痕缺陷的得分閾值為0.3。在劃痕缺陷的檢測過程中，訓(xùn)練模型對采集的圖像進行缺陷閾值的自動賦予和判定，如檢測圖像得分閾值大于0.3，則判定圖像存在劃痕缺陷，小于0.3 則判定該圖像不存在劃痕缺陷，得分閾值接近0.3 則存在無法識別及誤判的風(fēng)險，劃痕缺陷的訓(xùn)練得分閾值如圖5所示。

圖5：劃痕缺陷得分閾值

在劃痕缺陷的實際檢測過程中，訓(xùn)練模型對存在缺陷的圖像進行紅色標(biāo)記，不存在缺陷的圖像進行綠色標(biāo)記，無法判定的圖像則進行灰色標(biāo)記，劃痕缺陷的檢測結(jié)果如圖6所示。

圖6：劃痕缺陷檢測結(jié)果

經(jīng)過對空氣彈簧膠囊表面缺陷的模型訓(xùn)練和實際檢測，對檢測結(jié)果進行統(tǒng)計分析，包括檢測圖像的準(zhǔn)確率、無法判定圖像的漏報率及檢測錯誤的誤報率，輸出的八類缺陷的整體檢測結(jié)果如表2所示。

表2：缺陷檢測結(jié)果

由于空氣彈簧膠囊表面黑色背景及網(wǎng)格棱線的干擾，部分微小缺陷緊貼膠條棱線或位于膠條棱線上，或者位于圖像邊緣灰度值下降的地方，導(dǎo)致缺陷特征不明顯，視覺檢測系統(tǒng)無法自動識別，產(chǎn)生了一定漏報率。劃痕、裂縫、擦傷三類缺陷存在干擾的概率較高，因此檢測的誤報率和漏報率較高；雜膠、鼓包、字體缺陷、漏簾線、缺膠五類缺陷的特征較為明顯，存在干擾的概率較低，因此檢測準(zhǔn)確率較高。

5 系統(tǒng)應(yīng)用

基于機器視覺的空氣彈簧膠囊表面缺陷檢測系統(tǒng)部署于空氣彈簧自動化生產(chǎn)流水線中，與空氣彈簧氣密性試驗臺聯(lián)動完成空氣彈簧的自動化氣密性試驗和膠囊表面缺陷檢測。氣密性試驗臺對充氣狀態(tài)的空氣彈簧進行自動的勻速轉(zhuǎn)動，面陣工業(yè)數(shù)字相機通過伺服機構(gòu)對膠囊表面進行全面的圖像采集，通過機器視覺和圖像處理技術(shù)的應(yīng)用，替代人工檢測方式完成膠囊表面的缺陷質(zhì)檢，對流水線中存在缺陷的空氣彈簧進行及時報警，同時展示和存儲缺陷圖像信息，為后期的信息查詢及追溯提供相關(guān)圖像資料?？諝鈴椈赡z囊表面視覺檢測系統(tǒng)現(xiàn)場應(yīng)用如圖7所示。

圖7：現(xiàn)場應(yīng)用

6 結(jié)語

本文設(shè)計了基于機器視覺的空氣彈簧膠囊表面缺陷檢測系統(tǒng)，闡述了缺陷檢測系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能設(shè)計，對空氣彈簧膠囊表面的缺陷種類和缺陷圖像處理進行了分析，最后將視覺檢測系統(tǒng)應(yīng)用于空氣彈簧生產(chǎn)質(zhì)檢現(xiàn)場，結(jié)合空氣彈簧氣密性試驗臺的聯(lián)動試驗，實現(xiàn)對膠囊表面缺陷的全面清晰的采集、快速準(zhǔn)確的檢測，構(gòu)建了自動化、智能化的空氣彈簧膠囊表面視覺檢測流程，提高了空氣彈簧的質(zhì)檢效率，降低質(zhì)檢人員的勞動強度，節(jié)約人力成本，提高了產(chǎn)品質(zhì)量，實現(xiàn)了質(zhì)檢圖像結(jié)果的查詢追溯。后期將繼續(xù)采集和累積空氣彈簧表面缺陷樣本的數(shù)量，不斷訓(xùn)練及完善檢測模型，進一步提升空氣彈簧膠囊表面視覺檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確率。