基于线阵CCD的轴承外圆表面缺陷检测

张振祥，陈永清

（宁波工程学院机械学院，浙江宁波　315211）

　　摘　要：针对微小轴承人工检测效率低、漏检率高等问题，结合微小轴承表面缺陷计算机视觉检测系统控制的总体要求，利用线阵CCD开发了可实现微小轴承外圆表面在线自动检测系统及数据管理系统软件。该系统通过多次实验验证，可较好满足检测的实时性与准确性要求，达到了预先制定的功能，稳定性好，可以应用于生产实际。

　　关键词：计算机视觉；线阵CCD；外圆缺陷；自动检测

　　0　引言

　　微小轴承在制造及装配过程中，常有少量轴承的表面会产生划伤、锈斑等缺陷，目前轴承企业普遍采用人工目测的方法来完成此项工作，工作量大、效率低，且漏检率高，影响产品出厂质量^[1]。为解决长期以来存在的难题，企业急需自动检测仪器替代人工操作^[2]。本文根据课题组确定的轴承表面缺陷计算机视觉检测系统控制总体要求，配合其他相关模块的工作，主要研究轴承外圆表面的缺陷检测、自动检测程序设计及数据管理系统开发^[3]。

　　1　控制系统的总体方案

　　计算机视觉自动检测系统是由光源、线阵CCD、数据采集卡、工控机、PLC控制的气缸等构成。本系统根据被测实物的大小选用了相应的CCD摄像机，并根据具体情况选用了LED光源等配套设备^[4]。

　　自动检测系统的工作过程如下：微小轴承表面缺陷检测及分拣系统安装在自动化生产线上，被检测轴承在轴承传输子系统的自动控制下，按照一定的旋转速度运动，由线阵CCD逐行扫描，微小轴承经光学系统放大后成像于CCD上，CCD将图像的光信号变为电荷信号，并通过A/D转换电路将电荷信号数字化，然后通过图像采集卡将图像的数字化信号存入计算机，得到轴承的灰度图像。当轴承外圈表面存在划痕、锈斑等缺陷时，灰度图像经过滤波阈值分割等一系列图像处理后，其图像必定与合格品的图像有一定差异（如图1所示的处理后的轴承表面缺陷图像），利用2者的差异，选择合适的算法给出合格品和废次品的检测结果信号，并发信给下位机，由下位机控制剔除机构完成分拣处理^[5-6]。

　　2　软件系统的基本要求

　　根据系统开发的实际情况，系统总体技术方案如图2所示。为了使开发的系统能够满足实际需要及被检工件客观条件的要求，本系统总体分为检测环境设定、轴承缺陷自动检测程序和数据管理3个子系统^[7]。

　　1）检测环境设定子系统

　　从采集的轴承外圈图像图1（a）可以看出，每幅图像都是由轴承外圈区域和非轴承外圈区域构成。若直接对整幅图像提取缺陷目标，必然会遇到非轴承外圈区域内干扰噪声的影响，造成软件的误判且浪费大量的系统处理时间。因此需要采用相应的算法消除多余信息，以划定目标缺陷所在轴承外圈表面的区域范围。

　　在采集图像的时候，硬件系统要求线阵CCD与轴承之间存在相对运动，这样就会使在同一水平线内确定轴承外圈宽度的两点形成两条直线，它们分别确定了轴承外圈的左边界和右边界。由于轴承外圈两端存在倒角，其亮度和轴承外圈表面亮度有很大差异，因此采集到的图像有两条明显的直线带。它使图像中垂直方向的左右2个边界十分明显，给后续的裁剪图像工作带来了极大的方便。

　　整个硬件安装的位置是固定的，因此获得的轴承外圈视野范围也是固定的，即轴承外圈占用1024@640图像中的列数大致是相同的。根据实验测量，一般轴承外圈的左边界在图像中处于312列，而右边界则处于480列，那么就可以根据此规律对图像进行直接裁剪。这种方法运行的时间很短，还达到了消除多余信息的目的，所以在经过大量实验验证后完全可以依据这两个经验数据裁剪图像。同时为了防止程序在裁剪过程中可能会漏掉的一些表面信息，需要在裁剪过程中预留出一定的像素单元，以保证轴承外圈信息的完整性，那么裁剪后图像的宽度变为：轴承外圈右边界列数-左边界列数+2。

　　裁剪后的图像如图1（b）所示，图中大量的非轴承区域已经被裁剪掉。裁剪后的图像大小变为170@640，明显比原来大小为1024@640的图像节省了存储空间和处理时间，大大减少了硬件的负担，也排除了非轴承外圈区域内的干扰噪声的影响，提高了缺陷检测的精确度。
　　2）轴承缺陷自动检测程序子系统

　　轴承缺陷自动检测程序子系统对轴承表面存在的缺陷进行自动检测，在前面的环境设定及参数设定都完成之后，本模块实现轴承缺陷的检测及信息反馈。Z终的反馈的信息将以/合格0或/不合格02种形式显示给用户（如图3所示系统界面），而在机器控制中，则用/00或/10来实现通过或剔除动作的执行。本自动检测程序系统设计合理、操作简便、界面友好、便于维护、运行可靠和智能化程度高。

　　3）数据管理子系统数据管理子系统对检测数据结果进行查询及分析，本系统需要建立数据库实时存储检测结果数据，数据管理的功能有数据保存、读取、查询和文件打印。其目的是为了能够满足生产管理的实际需要，通过对检测数据结果的查询、分析，为制定品质改善措施提供决策依据。

　　3　软件系统开发

　　为实现轴承表面缺陷计算机视觉检测系统控制的总体要求，协调好上述各相关模块的准确及有序工作，运用Lab VIEW8.5作为开发平台，开发了主程序、轴承边缘检测程序、缺陷检测程序、缺陷特征分析程序、检测结果处理程序、数据库存储程序等程序[8-10]，部分程序框图如图4和图5所示。

　　4　结语

　　文章开发的系统应用了图像采集、分析、判别的实时处理技术以及光机电一体化技术，可实现轴承外圆表面的在线自动检测及不合格产品自动分拣，较好满足了检测的实时性与准确性要求。该系统通过多次实验验证，操作简便、运行可靠，同时还可结合数据库技术，将检测结果数据实时存储，以进行质量分析及决策处理，达到了预先制定的功能要求，稳定性好，可以应用于生产实际。

　　参考文献：

　　[1]陈廉清，崔治，王龙山.基于计算机视觉的微小轴承表面缺陷在线识别[J].农业机械学报，2006，37（5）：132-135.

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　　[3]叶亭，吴开华，马莉，等.一种基于线阵CCD技术印刷电路板胶片的尺寸及缺陷的在线检测方法[J].光学与电子技术，2008，6（2）：74-77.

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　　[7]陈永清，陈庆勇，徐金海.轴承端面缺陷自动检测研究[J].制造业自动化，2009，31（10）：199-202.

　　[8]乔芳，林小玲，余渊，等.基于Lab VIEW实时数据采集系统的设计[J].中国市政工程，2009（2）：54-55.

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 来源：《轻工机械》2010年4期