钢球表面缺陷光学检测方法

钢球面缺陷检测是一项具有高度重复性、复杂性和智能性的工作。常用的钢球表面缺陷检测的技术有：声发射法、光电检测法、涡流探伤法、超声波探伤法以及地磁场检测法。到目前为止这些研究还都处在实验阶段，无法满足钢球生产过程中的实际检测需求。目前我国钢球表面质量检测技术普遍采用一种钢球展开检测法，所设计的钢球展开装置均是以捷克子午线展开轮为基础，展开过程要求球面上每一点都能被扫描到。该方法的主要缺点：一是载物台不能保证将钢球全部展开，容易漏检，且作为金属，球面和其长时间接触会导致滚道磨损失去原有的形状;二是展开轮价格昂贵，只能从国外进口，且需要经常更换，大大增加了检测成本。

CCD 是20 世纪70 年代初发展起来的新型半导体集成光电器件。近年来，CCD 器件及其应用技术的研究取得了惊人的技术进步，特别是在图像传感和非接触测量领域的发展更为迅速。目前CCD 应用技术已成为集光学、电子学、精密机械与计算机技术为一体的综合性技术，在光电检测技术和现代测试技术领域中取得了巨大的成果。把CCD 应用于钢球表面测量中具有很高的实用价值。

基于以上特点，本文设计了基于CCD 摄像机和计算机图像处理与识别技术对钢球表面缺陷进行自动检测和识别分类的设备，通过优化设计光学检测系统，取代原来的展开轮机构，实现同时检测钢球所有表面。

1 检测原理及系统构成

1.1 检测机理

钢球表面缺陷检测的原理是通过检测钢球局部区域的表面特性和与之相邻表面特性的差异，来判断此局部区域是否出现缺陷。利用CCD 图像传感器来采集钢球表面的光学图像，经过一定的图像处理以达到缺陷的机器识别目的。表面质量的好坏对成像质量的影响是很大的，当入射平行光束投射到钢球表面上时，如果光束投射的光斑范围内没有疵病，光束将遵循反射或折射规律传播，如图1 所示。如果投射的光斑范围内有疵病，入射光束将被疵病无规则地反射即散射，如图2 所示。

如果在反射光线方向上放置成像物镜，对于第一种情况，将有光束进入成像物镜并被物镜成像;对于第二种情况，成像物镜的成像平面亮度大大减少。而且无论是麻点、凹坑还是污迹等表面情况都会产生漫反射光，减少成像表面的亮度。因此，在利用机器视觉技术检测钢球表面缺陷时，光源对检测结果的影响很大，由于钢球表面缺陷种类较多，因而照明光源必须能够满足对各种缺陷的表现都很好，不能丢失任何缺陷信息。

1.2 检测系统

如图3 所示，整个检测系统由传送装置、照明装置、图像采集单元以及图像处理单元组成，其中传送装置采用皮带传动，速度可调;照明装置外部有图像采集箱，减少了外部光线干扰。钢球表面比较光亮，近似镜面，要保证足够的图像分辨力和清晰度，须合理设计光学成像系统。

光照单元中采用高亮度LED 面光源作为系统照明光源，并优化LED 布灯方式，使光照强度最好，为使各个方向进入镜头的反射光均匀，采用磨砂玻璃对发光的光源进行遮挡，以使光线在经过磨砂玻璃后类似均匀散射光，为使投射到钢球表面的光场更加均匀，采用近似封闭的箱体隔离环境光，并把封闭箱体四壁涂为白色，当光线从磨砂玻璃透射出后向所有方向散射，照射在四壁上，也会出现漫反射，以致从各个方向看来，其亮度接近相等，可近似作为均匀散射光对待，尽量避免了不均匀光照对后续识别的影响。

在图像采集单元的设计上，采用双目CCD 传感器同时获取钢球的上下两个表面以及利用平面镜反射成像获取左右两个侧面图像(如图4 所示)，所以总共获取四幅图像以实现钢球表面完整检测。相比传统的检测系统，无需钢球展开机构，大大简化了机械装置，节省了检测时间。整个检测系统示意图如图4 所示。

2 钢球表面缺陷检测

2.1 图像采集

检测前，先调整CCD 光学镜头的光圈、焦距以及钢球位置的远近，来得到钢球的像，然后通过观测电脑监视器和物镜的图像，反复调整光源的位置使钢球尽量能够得到均匀的散射光照明。确定光源位置后，再调整CCD 光学镜头的各个参量以及钢球的位置，以得到清晰的像。此外，为避免平面镜中产生多重影像，又要最大限度地获取钢球左侧整个表面，特将平面镜与水平面的夹角设为45°，然后移动调整平面镜与钢球间的距离，使每个平面镜中只出现钢球相应侧的图像。

2.2 缺陷检测与识别

为满足钢球在线检测实时处理的要求，钢球面缺陷检测与识别流程如图5 所示。包括：目标检测、图像分割、特征提取和缺陷分级。

目标检测：首先对获取的四幅图像进行滤波增强处理，并判别检测图像中是否可能存在缺陷，如果可能存在缺陷，则该图像存入计算机缓存，以便下一步处理;如果没有缺陷，则不保存这幅图像。

区域分割与特征提取：钢球缺陷是一类特殊图像，图像中所反映的对象往往是细小的区域。我们感兴趣的部分又常常是这些区域的大小、面积、周长等参量。要获提取这些参量，必须进行精确地区域分割与特征提取，找出缺陷所在的区域，即对缓存中的图像进行处理，确定图像中缺陷所在的区域，并根据缺陷所在的区域计算缺陷的特征值，以便对缺陷进行分类。

缺陷分级：钢球表面常见缺陷按其形态的不同可分为点子、烧附、划条和磕碰伤等类型(如图6 所示)。其中点子指钢球表面的小穴，其底部通常是黑暗的，其形状通常是近似圆形。划条是指钢球表面与硬物产生较严重的摩擦而造成的钢球表面损伤，其外形呈无一定方向的长条形。烧附是指钢球在研磨加工时，由于接触区温度超过正常所允许的温度而使钢球表面材质性质发生变化，其形状无规则，但缺陷面积一般较大，远大于同级钢球的点子面积。磕碰伤是指在加工、装卸和运输过程中，由于钢球表面磕碰而造成的局部沉降和凸起。

缺陷分级不仅要确定缺陷的类型，还要确定严重程度。表面缺陷特征反映在图像的几何空间、灰度空间和变换域空间里面，对缺陷的精确识别，需要对所有这些空间里面的特征进行分析和筛选。通过输入钢球表面缺陷的特征参数，最终实现钢球表面质量的判定分级。

2.3 实验验证

为了验证本方法的检测可靠性，实验选取某轴承厂经过钢球展开检测法检测的100 颗钢球为样本，其中合格品为85%(85 颗)，点子缺陷钢球为6% (6 颗)，烧伤缺陷钢球为4%(4 颗)，划条缺陷钢球为 3%(3 颗)，磕碰缺陷钢球为2%(2 颗)。将该批次钢球清洗除油后，按照合格品、点子缺陷、烧伤缺陷、划条缺陷和磕碰缺陷依次将100 颗钢球标号为Ⅰ、Ⅱ、 Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ，按照顺序依次放入自行设计的基于CCD 摄像机和计算机图像处理技术检测钢球表面缺陷的设备中，循环放入10 次，即每个钢球检测10 次，共进行1000 次检测。设备对钢球自动检测的结果为：除标注为Ⅱ的6 颗钢球中有2 颗球在10 次循环检测中分别有2 次和1 次检测为合格品，其余钢球和送检样本的标注完全吻合。

由此可见，基于CCD 摄像机和计算机图像处理与识别技术对钢球表面缺陷进行自动检测是可行的，而且简便高效，具有较高的可靠性。

3结束语

(1) 采用双目CCD 相机和平面镜同时获取钢球表面的四幅图像，实现了钢球表面所有信息的瞬时采集，可以取代传统的钢球展开机构，大大简化了钢球表面质量检测。

(2) 采用高亮度LED 面阵光源和磨砂玻璃近似构建均匀散射照明系统，为钢球表面质量的光学检测建立了基础。