基于计算机视觉的密封圈表面质量自动化检测系统

中国科学院微电子研究所
中国物联网研究发展中心
信息识别与系统控制研究中心

功能概述与应用领域

      利用智能工业相机对采集每个密封圈正反面图像，将采集的图像传输至图像处理卡TMS320DM6467中进行算法处理，可以检测多种缺陷类型，如内唇缺胶、内径毛刺、外径缺胶、外径毛刺，正面露骨架，正面划破、反面溢胶，字样遗漏、变形、偏心等，然后据此对密封圈进行分类包装。

       应用领域包括：汽车密封圈检测。

总体设计方案及关键模块

      基于计算机视觉的密封圈表面质量自动化检测系统，是典型的光机电一体化系统，涉及机械设计与制造、计算机视觉、精密测量、自动控制等多学科交叉。整个系统在包括如下四个部分：
      （1）机械与电气系统：包括提升系统、排序系统、动力输送系统及分类后收集系统等；
      （2）高分辨率视觉图像采集与实时处理系统；
      （3）上位机管理系统：包括参数配置、系统标定、状态显示以及数据库管理等功能。

解决的关键核心技术

基于TMS320C6467的图像采集与处理硬件系统 
      视觉系统由中国物联网中心/中国科学院微电子研究所信息识别与系统控制研究中心研制的固定式图像型智能相机组成，用于对视觉图像进行采集与实时处理。相机通过千兆网接口（Gige）将采集的图像数据传输至DSP处理器，处理器中的密封圈表面缺陷检测算法对图像数据进行识别。
      固定式图像型智能相机的主要技术特点如下：
     · DSP采用TI 达芬奇 (DaVinciTM)处理器TMS320DM6467（T），内置ARM926EJ-STM RISC和TMS320C64x+TMDSP两个核。On-Chip L2 Cache 128 KB (DSP)；On-Chip L1 Cache 56 KB (ARM9)，64 KB (DSP)。
     · 完整的Linux开发环境和ARM编译环境，提供环境搭建说明和相应的软件工具包，包括VMware-workstation或者Ubuntu；GCC交叉编译工具；根文件系统target；Linux内核安装包；EVM的软件开发包；TI DVSDK的工具链：BIOS XDCTOOLS，TI_CGT_C600）。
     ·  完整的DSP编译开发环境，提供环境搭建说明和相应的软件开发包，包括CCS3.3和BIOS。
     ·  功能强大的.net上位机管理软件，可配置DSP运行参数和相机参数，包括触发模式、曝光时间、Gamma校正、增益、白平衡、图像大小、图像位置偏移、对比度、亮度、频闪灯控制、IO控制。
     ·  选择性提供多个典型算法的例程（边缘提取、字符识别、尺寸计算等），客户可借鉴使用。
     ·  相机大小为115mm*75mm*65mm。
     ·  相机重量为660g。
     ·  相机功率<=6W。
     ·  供电：DC5~12V/2A，纹波：<=12%。
     ·  储存温度：-20℃～+70℃。
     ·  工作温度：商业级0℃～+70℃，工业级 -40℃～+85℃。
     ·  工作湿度：10%～80%。

基于计算机视觉的密封圈表面特性分析技术
（1）密封圈内径和外径缺胶、毛刺检测
      检测装置保证镜头和检测平台完全垂直，采用正面明场照明。对于采集到的图像，拟采用亚像素精度的图像处理算法检测。检测系统主要包含三个部分：预处理，特征提取，缺陷检测。
      具体的流程为：
      首先：检测系统调节好相机的曝光时间和增益等参数，保证输入图像灰度分布的稳定性和均衡性，当检测对象到达检测平台，触发相机进行拍摄，得到图像。
      其次，对于输入图像，检测系统分别进行降噪预处理，再以亚像素的精度提取密封圈的内径、外径边缘线。
      最后，根据内径、外径的边缘线上的点是否分别在一个圆上，可判定内、外径是否存在缺陷。
      输出结果，将进行下一帧图像的检测。 
（2）密封圈露骨架检测
      检测装置保证镜头和检测平台完全垂直，采用正面明场照明。对于采集到的图像，拟采用亚像素精度的图像处理算法检测。检测系统主要包含三个部分：预处理，特征提取，露骨架检测。
      具体的流程为：
      首先：检测系统调节好相机的曝光时间和增益等参数，保证输入图像灰度分布的稳定性和均衡性，当检测对象到达检测平台，触发相机进行拍摄，得到图像。
      其次，对于输入图像，检测系统分别进行降噪预处理，再以亚像素的精度进行阈值处理得到二值图像。       最后，可根据二值图像中黑色环形区域中包含白色连通区域判定密封圈露骨架。
      输出结果，将进行下一帧图像的检测。
（3）密封圈溢胶检测
      检测装置保证镜头和检测平台完全垂直，采用正面明场照明。对于采集到的图像，拟采用亚像素精度的图像处理算法检测。检测系统主要包含三个部分：预处理，特征提取，密封圈溢胶检测。
      具体的流程为：
      首先：检测系统调节好相机的曝光时间和增益等参数，保证输入图像灰度分布的稳定性和均衡性，当检测对象到达检测平台，触发相机进行拍摄，得到图像。
      其次，对于输入图像，检测系统分别进行降噪预处理，再以亚像素的精度进行阈值处理得到二值图像。
      最后，可根据二值图像中白色环形区域中包含黑色连通区域判定密封圈溢胶。
      输出结果，将进行下一帧图像的检测。
（4）密封圈偏心检测
      检测装置保证镜头和检测平台垂直，采用正面明场照明。对于采集到的图像，拟采用亚像素精度的图像处理算法检测。检测系统主要包含三个部分：预处理，特征提取，偏心检测。
      具体的流程为：
      首先：检测系统调节好相机的曝光时间和增益等参数，保证输入图像灰度分布的稳定性和均衡性，当检测对象到达检测平台，触发相机进行拍摄，得到图像。
      其次，对于输入图像，检测系统分别进行降噪预处理，再以亚像素的精度提取密封圈的边缘线
      最后，可根据边缘线是否同心来判断密封圈偏心缺陷。
      输出结果，将进行下一帧图像的检测。
（5）密封圈表面划破、字样遗漏检测
      检测装置保证镜头和检测平台垂直，采用漫反射照明系统，以突出密封圈表面纹理。对于采集到的图像，拟采用亚像素精度的图像处理算法检测。检测系统主要包含三个部分：预处理，特征提取，表面划破、字样遗漏检测。
      具体的流程为：
      首先：检测系统调节好相机的曝光时间和增益等参数，保证输入图像灰度分布的稳定性和均衡性，当检测对象到达检测平台，触发相机进行拍摄，得到图像。
      其次，对于输入图像，检测系统分别进行降噪预处理，再以亚像素的精度提取密封圈的边缘线
      最后，利用字符识别算法判断是否有字样遗漏。去掉由字符形成的边缘后，是否仍存在长直线边缘来判定密封圈表面划痕状况。
      输出结果，将进行下一帧图像的检测。
（6）密封圈变形检测
      由于密封圈有固定的厚度，而变形后的密封圈放在平台上高度会增加。因此对于密封圈变形缺陷拟采用激光扫描检测，令激光侧面扫描密封圈，若密封圈超过一定的高度，即认定密封圈变形。检测装置保证激光装置和检测平台平行。
      具体的流程为：
      当检测对象到达检测平台，触发激光装置从密封圈侧面进行激光扫描，以检测密封圈是否变形。
      输出结果，将进行下一帧图像的检测。

达到的技术性能指标

       本项目产品是我国第一台实现多种缺陷密封圈表面质量自动化检测设备。项目产品通过国家级科研院所与地方企业的联合科技攻关，突破了多项关键性技术，形成了稳定可靠的产品，并成功地推向了市场。具体来说，本产品具有如下特点和优势：
       全自动化质量检测：取代人工检测，实现全程自动化质量检测，从而更好地控制产品质量，避免因检验员视觉疲劳而出现误检的问题。
       检测缺陷种类多：可检测密封圈表面多种缺陷类型。
       测量参数精度高：尺寸重复误差范围为±0.05mm，遥遥领先国内同类产品，并达到了国际先进水平。
       适用种类范围广：可推广至多种密封圈检测。
       嵌入式处理系统：核心处理模块全部采用嵌入式DSP 处理器，脱离使用windows操作系统，避免产权纠纷，并提高了系统可靠性。
       维护升级便捷：采用分布式、模块化设计，方便故障排查与修复，同时也便于系统软硬件的功能升级。
       人机交互友善：上位机界面操作简单，通俗易懂，短期培训即可上岗。

项目实施效果与应用情况

       通过本系统的实施，取代了密封圈厂人工检测的传统方式，从而更好地控制产品质量，避免因检验员视觉疲劳而出现误检的问题，并大幅度提高了生产效率和生产的自动化程度。