轴类工件表面视觉自动检测系统

轴类零件是机械工业中常见且重要的零件，主要用来支承传动零部件，传递扭矩和承受载荷。该类零件的质量保证是机械产品质量的关键。尺寸检测和表面检测是轴类零件质量检测的重要环节。

对轴类工件的传统检测一般是采用人工肉眼识别的方法，检测结果与工人的经验和情绪有直接的关系。文献指出人工检测的有效性最多只能达到80%。人工执行这些工序，不但增加了企业的管理成本，还存在效率低、可靠性差等缺点。文献采用小角度纵波探头超声检测技术对轴类零件表面横向缺陷的检测进行了可行性分析，但未能达到较高的精度。作为一种现代检测技术，机器视觉检测技术的研究与应用始于20世纪80年代初，首先应用于美国制造业，之后其以非接触、速度快、误检率低、现场抗干扰能力强等突出优点，在许多国家的各个工业部门得到了广泛的应用。

目前，采用机器视觉技术对轴类工件尺寸的检测研究较多，并取得了一定的效果，但图像处理技术在轴类工件表面检测上的应用研究还处于起步阶段。笔者设计了一种新型轴类工件表面图像采集装置，提高了图像采集质量，并采用中值滤波、阈值分割等图像处理方法，结合下位机控制系统，为提高轴类零件质量检测的自动化水平提出了一种解决方案并拟建立行业标准。

图像采集系统

视觉检测系统中，图像采集系统是缺陷检测系统的基础，直接影响到后续的图像处理算法;故，如何获取待测工件高精度的优质影像是机器视觉缺陷检测系统的关键技术之一。所以光源、相机、镜头、图像采集卡及照明方式的选取决定了视觉检测系统的质量优劣。

如图1所示，待检测的金属轴类工件表面光滑，发生了镜面反射，要从这幅面阵相机拍摄的图像中有效获得工件表面的缺陷信息较为困难。一般的面光、条形光，环形光都易出现亮度不均等缺点，同轴光源采用高密度排列的LED，亮度高且均匀，能够凸显物体表面的不平整，克服表面反光造成的干扰。经过反复试验，选用白色同轴光源作为系统所用光源。

合格的金属工件表面光滑，光将全部产生镜面反射;不合格工件的表面缺陷处粗糙，光将发生漫反射，如图2所示。由此，笔者采用暗视野前向照明的拍摄方式来获取图像。采用此种方法时，用散射光来观察被测轴件，散射光的部分变成白色，不发生散射的部分将变成黑色，能有效区别被测工件的前景与背景，从而获得对比度高的图像。笔者采用某公司的分辨率为7450像素，像素尺寸为4.7μm×4.7μm的SWIFT系列的线扫描黑白CCD工业相机;基于PCI总线的Camera　Link图像采集卡;高亮度线扫描白色同轴光源以及日本某公司生产的35mm 焦距的线扫描镜头等器件组成机器视觉采集系统。

缺陷检测系统装置示意如图3所示，设计时将相机的线状CCD传感器与待检测轴的轴向母线设成平行，调节相机与线阵光源到一定的角度至可以采集到对比度高的图像。MCU控制步进电机1、2、3;步进电机1、2分别通过丝杆1与丝杆2控制相机、线阵光源和打码笔的同步移动以便相机和线阵光源保持固定的角度;步进电机3通过传动装置可以驱动轴类工件的旋转。检测流程如下：首先通过上位机启动检测系统，步进电机3开始驱动轴件转动，同时由相机、光源、图像采集卡、主机等组成图像采集单元开始采集图像;当步进电机3转动1圈，完成轴上长度为d 的部分表面图像的采集，将采集的图像传输到计算机;经过算法处理，得到缺陷坐标;然后主机通过串口与MCU 通信，以MCU 为核心的控制器驱动打码笔标记缺陷部位;然后步进电机1和2分别带动丝杆1和2驱动相机、光源以及打码笔前进距离d ，重复以上步骤，直至完成整个检测;最后通过分拣结构将缺陷工件传送出来，进行进一步加工操作。