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發動機凸輪軸零部件表面缺陷檢測方法

2023-05-29 00:25:31

發動機凸輪軸零部件表面缺陷檢測方法
【專利摘要】本發明公開了一種發動機凸輪軸零部件表面缺陷檢測方法,包括上、下端面環面缺陷檢測算法、底部螺紋有無檢測算法以及底孔有無殘留鐵屑檢測算法,所述上、下端面環面缺陷檢測算法採用結合梯度信息的概率Hough變換方法進行上、下端面的圓心定位,排除中心圓孔,再對上端環面和下端面的圖像採用同態濾波進行預處理,用開操作去除圖像噪聲,對缺陷區域聚類,判定缺陷類型。本發明採用同軸光源、環形光源、點光源和面陣相機對零部件的端面與底孔進行打光與圖像採集。利用分割器與光電開關控制圓盤的間歇性旋轉機械結構,實現解析度優於0.1mm,單件檢測時間小於3秒的工件表面裂紋、劃痕、斑點,零部件底孔螺紋、孔內是否殘留鐵屑的自動檢測。
【專利說明】發動機凸輪軸零部件表面缺陷檢測方法
【技術領域】
[0001]本發明屬於機械零件檢測領域,具體涉及一種發動機凸輪軸零部件表面缺陷檢測方法。
【背景技術】
[0002]凸輪軸是活塞發動機裡的一個部件,可以控制氣門的開啟和閉合動作。氣門運動規律關係到一臺發動機的動力和運轉特性,因此凸輪軸在發動機上佔據著十分重要的地位。凸輪軸零部件在生產加工過程中可能造成漏加工、磕碰、黑皮、鏽斑等問題,為保證凸輪軸的質量,需要保證出廠的零部件必須是合格的。目前國內的大多數企業對大批量生產的小工件製品的表面缺陷,仍然採用人工目測的方法。人工目測易受生理與心理因素影響造成漏檢,同時極大的重複的工作需要大量的人力資源,增加了產品的生產與加工成本。因此,合理的表面缺陷非接觸自動檢測系統對工業自動化質量控制具有重要的實用價值。本發明是在原有生產工序的基礎上,增加一臺凸輪軸零部件合格品檢測是非常必要的。為避免零部件接觸檢測引起的磕碰,採用機器視覺技術是合理的。

【發明內容】

[0003](一 )要解決的技術問題
[0004]本發明要解決的技術問題是提供一種發動機凸輪軸零部件表面缺陷檢測方法,解決了人工目測法的效率低下,容易漏檢、錯檢等問題。
[0005]( 二 )技術方案
[0006]為解決上述技術問題,本發明所採用的技術方案是:
[0007]—種發動機凸輪軸零部件表面缺陷檢測方法,包括上、下端面環面缺陷檢測算法、底部螺紋有無檢測算法以及底孔有無殘留鐵屑檢測算法,所述上、下端面環面缺陷檢測算法採用結合梯度信息的概率Hough變換方法進行上、下端面的圓心定位,排除中心圓孔,再對上端環面和下端面的圖像採用同態濾波進行預處理,用開操作去除圖像噪聲,對缺陷區域聚類,判定缺陷類型。
[0008]其中,還包括底部螺紋有無檢測算法,其先利用邊緣信息定位橢圓圓心,再利用圓心定位過程中的投票點採用橢圓擬合的方法得到橢圓參數,然後利用表面缺陷檢測算法分析橢圓形成的環面。
[0009]其中,還包括底部螺紋有無檢測算法,其先利用邊緣信息定位橢圓圓心,再利用圓心定位過程中的投票點採用橢圓擬合的方法得到橢圓參數,通過工件尺寸信息定位螺紋位置,利用螺紋的邊緣信息分析是否存在螺紋。
[0010]其中,還包括底孔有無殘留鐵屑檢測算法,其首先定位底面外圓輪廓位置,然後利用外圓信息在指定區域內定位內圓位置,在內圓範圍內利用閥值方法二值化內圓區域。
[0011](三)有益效果
[0012]本發明相比較於現有技術,具有如下有益效果:本發明採用同軸光源、環形光源、點光源和面陣相機對零部件的端面與底孔進行打光與圖像採集。利用分割器與光電開關控制圓盤的間歇性旋轉機械結構,實現解析度優於0.1mm,單件檢測時間小於3秒的工件表面裂紋、劃痕、斑點,零部件底孔螺紋、孔內是否殘留鐵屑的自動檢測。並可以通過檢測結果來控制氣缸運動來完成可修復零部件與不可修復零部件的分揀。保證了安裝到發動機凸輪軸上的零部件的質量,從而降低因發動機凸輪軸而引起的交通事故。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0013]圖1為本發明的工件上端環面的定位示意圖;
[0014]圖2為本發明的工件上端環面的合格品檢測意圖;
[0015]圖3為本發明的工件下端面的定位示意圖;
[0016]圖4為本發明的工件下端面的缺陷檢測示意圖;
[0017]圖5為本發明的工件底孔螺紋的定位示意圖;
[0018]圖6為本發明的工件底孔螺紋的檢測示意圖;
[0019]圖7為本發明的工件底孔的定位示意圖;
[0020]圖8為本發明的工件底孔殘留鐵屑的檢測不意圖。
【具體實施方式】
[0021]下面結合附圖和實施例,對本發明的【具體實施方式】作進一步詳細描述。以下實施例用於說明本發明,但不用來限制本發明的範圍。
[0022]在確定零部件檢測工位與`缺陷的基礎上,選擇採用旋轉式的便於上下料的機械設計思路,利用電機帶動間歇性分割器與光電開關對圓盤進行機械控制。採用兩個同軸紅光源、一個點光源和一個環形光源分別對零部件的上端環面、下端面、底孔螺紋與底孔內進行打光,利用四個面陣相機進行相應工位的圖像採集。選用兩個氣缸分別來分揀缺陷不可修復的零部件與可修復的零部件。通過ADT-8940A1PCI總線四軸運動控制卡與ADT-9162接線端子對電機與氣缸進行控制。在Windows XP環境的VS2005開發平臺上,利用MFC,0penCV,Blepo,相機和運動控制卡的動態連結庫等對採集到的圖像進行處理。
[0023]上、下端面環面缺陷檢測算法:
[0024]對於上、下端面的檢測要用到圓定位,常用的圓定位算法包括Hough變換或邊緣擬合的方法。邊緣擬合算法較易受幹擾邊緣幹擾,造成結果不穩定,Hough變換可以有效排除幹擾邊緣,但傳統的Hough變換檢測圓算法比較費時,為此可以採用一種結合梯度信息的概率Hough變換方法,大大提高檢測速度。對圖像中的邊緣點,分別計算其X方向與y方
向的梯度(^和dy,則該點的梯度強度A,投票方向Θ = tan-1 (ay/dx)。該點在Θ
方向上對給定的半徑區間[rmin,rmax]進行投票,最後得到的峰值點就是所求的球心位置。
[0025]與OpenCV的21HT算法進行比較,本算法的效率得到很大提高。在CPU為2.4G情況下,大小為640*120的圖像採用本算法處理時間為7ms,而相同的圖像採用OpenCV的實現處理時間為80ms。
[0026]在得到上、下端面圓位置後,由於對上端面不要求以及下端面存在圓孔的原因,需要排除中心位置,待處理的圖像就是上、下端面圓排除中心位置後形成的一個圓環。算法將在這個區域利用表面缺陷檢測算法分析定位缺陷位置。
[0027]對於採集到的零部件的上端環面與下端面,採用同態濾波對圖像進行預處理,去除打光不均勻及背光等因素引起的圖像模糊等問題。通過Sobel邊緣檢測算子與改進的Hough變換圓檢測算法將上端環面與下端面從圖像中提取出來。然後單獨對提取的有效區域進行圖像分割處理,分割出的區域通常會受邊緣和噪聲的影響。噪聲主要表現為一些面積非常小的區域,可以通過形態學的開操作去除。開操作設置尺寸較小的矩形結構參數,可以在去噪的同時隔離開某些連接很小的區域,便於後續的連通區域提取。
[0028]濾除噪聲區域後,對二值化圖像進行連通區域處理,將缺陷像素連通形成缺陷區域。在這個過程中,可能由於噪聲的幹擾,致使缺陷區域分割成若干小區域。因此,需要在連通區域處理後對缺陷區域進行聚類。聚類的準則即根據缺陷區域的距離,將距離較近的區域聚合為一個大的區域。經過上述處理後,圖像中僅剩下待判定的缺陷區域。對於圖像中的缺陷區域的分割採用灰度圖像上的動態閾值分割算法。
[0029]踏面缺陷中的剝離缺陷一般比較大,形狀為塊狀,因此可以根據缺陷區域面積大小直接進行識別。擦傷區域一般表現為若干小區域的密集聚合,一般缺陷區域提取算法較難得到準確區域。由於本項目中,在缺陷區域提取中採用了區域聚合算法,因此可以準確得到小區域的聚合面積,故也可以對擦傷缺陷進行識別。對於裂紋區域,由於裂紋反映在圖像上的特點是:區域細長連續;圓形度很小;面積相對於系統噪聲來說要大很多。而系統噪聲的圖像特點是呈點狀分布;不連續;圓形度很大;單個點面積很小。因此,我們採用兩個參數來判定被測零件是否存在裂紋,一個是缺陷區域的圓形度C,另一個是缺陷區域的面積S0
[0030]圖1與圖3分別是工件上端環面與下端面檢測區域的定位示意圖,圖2與圖4分別是工件上端環面與下端面缺陷檢測結果的示意圖。圖4顯示上端環面沒有缺陷,圖4顯示下端面存在嚴重的不可修復的缺陷,必須被分揀出來。
[0031 ] 底孔螺紋有無檢測算法:
[0032]當檢測底孔螺紋有無加工時,採用的是點光源打光,相機傾斜採集圖像。為了提取底孔中螺紋所在位置,需要用到橢圓定位算法。橢圓定位通常採用Hough變換,但由於橢圓有5個參數,採用經典Hough變換的時間代價太大,所以在本系統中採用改進的隨機Hough變換。然而改進算法的計算時間仍然比較長,為此,算法首先利用與圓定位相似的方法,利用邊緣信息定位橢圓圓心,然後利用圓心定位過程中的投票點採用橢圓擬合的方法得到橢圓參數,從而在魯棒性與時間效率中取得平衡。實踐表明,該算法取得了較好的效果。
[0033]得到橢圓位置後,即可利用表面缺陷檢測算法分析橢圓形成的環面。同時也可以通過工件尺寸信息定位螺紋位置,利用螺紋的邊緣信息分析是否存在螺紋。如果存在螺紋,則該區域的邊緣比較強,而且存在規律分布。
[0034]圖5是底孔螺紋的定位示意圖,圖6是檢測底孔螺紋是否加工的示意圖。從圖中可以發現,加工過螺紋的工件被定位區域的邊緣特徵非常明顯。
[0035]底孔有無殘留鐵屑檢測算法:
[0036]底面孔定位同樣基於圓定位算法。由於內圓的邊緣不明顯,直接定位內圓的效果並不理想,因此首先定位邊緣明顯的外圓,然後利用外圓信息,在指定區域內定位內圓位置。[0037]對於底孔主要是檢測是否殘留鐵屑,在設計好的光源照射下,鐵屑在圖像中一般都是表現為黑色塊,因此在內圓範圍內利用閾值方法二值化內圓區域,從而可以得到分析得到底面孔你是否存在鐵屑。
[0038]圖7是定位底孔的示意圖,圖8是底孔鐵屑的檢測結果示意圖。從圖中可以發現,在底孔內部殘留了 一個條形鐵屑,是不合格品。但是該工件是可以修復的,故需要被分揀到可修復品內。
[0039]以上所述僅是本發明的優選實施方式,應當指出,對於本【技術領域】的普通技術人員來說,在不脫離本發明技術原理的前提下,還可以做出若干改進和潤飾,這些改進和潤飾也應視為本發明的保護範圍。
【權利要求】
1.一種發動機凸輪軸零部件表面缺陷檢測方法,其特徵在於:包括上、下端面環面缺陷檢測算法、底部螺紋有無檢測算法以及底孔有無殘留鐵屑檢測算法,所述上、下端面環面缺陷檢測算法採用結合梯度信息的概率Hough變換方法進行上、下端面的圓心定位,排除中心圓孔,再對上端環面和下端面的圖像採用同態濾波進行預處理,用開操作去除圖像噪聲,對缺陷區域聚類,判定缺陷類型。
2.根據權利要求1所述的發動機凸輪軸零部件表面缺陷檢測方法,其特徵在於:還包括底部螺紋有無檢測算法,其先利用邊緣信息定位橢圓圓心,再利用圓心定位過程中的投票點採用橢圓擬合的方法得到橢圓參數,然後利用表面缺陷檢測算法分析橢圓形成的環面。
3.根據權利要求2所述的發動機凸輪軸零部件表面缺陷檢測方法,其特徵在於:還包括底部螺紋有無檢測算法,其先利用邊緣信息定位橢圓圓心,再利用圓心定位過程中的投票點採用橢圓擬合的方法得到橢圓參數,通過工件尺寸信息定位螺紋位置,利用螺紋的邊緣信息分析是否存在螺紋。
4.根據權利要求1所述的發動機凸輪軸零部件表面缺陷檢測方法,其特徵在於:還包括底孔有無殘留鐵屑檢測算法,其首先定位底面外圓輪廓位置,然後利用外圓信息在指定區域內定位內圓位置,在內圓範圍內利用閥值方法二值化內圓區域。
【文檔編號】G01N21/88GK103808730SQ201310033740
【公開日】2014年5月21日 申請日期:2013年1月25日 優先權日:2013年1月25日
【發明者】譚治英, 朱擎飛, 趙娜娜, 王敏, 黃榜, 陳海霞 申請人:常州先進位造技術研究所

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