活塞包胶组件外观缺陷的机器视觉检测系统研究硕士学位论文.doc

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1、 硕士学位论文题 目 活塞包胶组件外观缺陷的机器视觉检测系统研究 活塞包胶组件外观缺陷的机器视觉检测系统研究活塞包胶组件是摩托车减震器中的关键零件。相对于传统的活塞而言，它具有耐摩擦性和自润滑性好，复合强度高，使用寿命长，配合精度高，加工便利等优点。摩托车产业在我国的兴盛使得活塞包胶组件的生产规模也随之扩大。但是迄今为止，我国尚未开发出检测活塞包胶组件的外观缺陷设备，企业仍然依靠人力目视和经验来检测活塞包胶组件，严重制约了产品质量和生产效率的提高。因此，开发具备高速度、高可靠性的活塞包胶组件自动检测设备势在必行。活塞包胶组件形状复杂、缺陷多样，激光检测技术、涡流检测技术等表面缺陷检测技术不适用

2、于活塞包胶组件的缺陷检测。而机器视觉技术具有非接触、高速、高灵活性、高可靠性、高稳定性和高自动化程度等优点，在工业检测中有明显的优势，广泛地应用在实际生产中。本文在借鉴国内外相关技术成果和研究文献的基础上，设计了活塞包胶组件外观缺陷检测的机器视觉系统。论文的主要研究内容包括以下方面：1） 结合课题要求，分析了活塞包胶组件存在的缺陷类型，提出了活塞包胶组件外观缺陷的机器视觉检测系统方案；2） 在分析机器视觉系统硬件构成的基础上，完成了相机、镜头、图像采集卡及光源的选型。同时，分析并比较了各种照明方式，为活塞包胶组件的缺陷检测设计了光学照明系统和图像自动获取系统；3） 通过实验，对图像滤波和图像分

3、割的多种经典算法的处理效果做了比较，并在此基础上提出了适用于本课题的图像分割方法：利用OTSU算法和固定阈值法相结合的算法来分割上端面图像，下端面图像的分割采用了自适应阈值处理的方法。侧面图像的分割则是结合了形态学操作提取边缘和自适应阈值分割算法。4） 针对活塞包胶组件的各种缺陷提出了模式分类识别算法：端面图像的缺陷识别以极坐标变换为基础，提取相应区域处理分割出目标，再以目标连通域的面积为依据判定缺陷；侧面图像结合了组件侧面轮廓分析和连通域特性分析来检测不同的胶套缺陷。并通过实验验证了上述算法的效果。5） 利用MIL8.0函数库进行软件编程和调试，完成了软件系统的开发，实现了初始化相机，采集图

4、像，处理图像，控制输出等功能。论文的主要创新性在于设计了针对活塞包胶组件的缺陷检测算法，并开发了基于机器视觉的活塞包胶组件缺陷检测的软件系统，为整个系统的实现铺平了道路，同时也可以为今后类似的零件检测提供了参考和借鉴。关键词：活塞包胶组件 机器视觉 缺陷检测 图像处理Study on Machine Vision System for Inspection of Piston-covering UnitMajor Precision Instrumentation & MechanologyGraduate Xia Xinyi Supervisor Su ZhenweiPiston-cover

5、ing unit is a crucial part of motorcycles vibration absorber. Compared with traditional piston, it is characterized by stronger frictional resistance and self-lubrication, higher combined strength and fit accuracy, long service life, processing facilities, and so on. With the development of motorcyc

6、le industry, the production scale of piston-covering unit developed from manual stage to automation stage. However, so far, there has not been any auto-inspection system for piston-covering unit in our country. Defect inspection of piston-covering unit depends on peoples eyes and manual skill. This

7、seriously constraints the improvement of products and productivity. Thus, it is imperative to create a automatic system in high speed and reliability for inspection of piston-covering unit.Piston-covering unit has a complex form factor with diversified defections. The common inspection techniques, s

8、uch as laser detecting, eddy detection, etc. are not suitable for the defects inspection of piston-covering unit. However, a machine vision is of the advantages such as contactless, high speed, great flexibility, high reliability, good stability, high automatization and so on. Its distinct superiori

9、ty allows it to be widely used in large scale production. Based on literature review, we designed a defect inspection system for piston-covering unit. The thesis includes the following sections:1) Analyzed the types of the defects on piston-covering units, and designed an automatic inspection system

10、 based on machine vision.2) Camera, lens, frame grabber and light sources were choosed according to their characteristics. Compared the various lighting sources, and designed optical lighting system for image acquisition of piston-covering unit.3) After comparing the results of multiple classic arit

11、hmetics such as image filtering and image segmentation in digital image processing, we designed an algorithm for our system: for the image of piston top surface, we combined OSTU algorithm and fixed threshold method. For the image of side, the algorithm is combination of adaptive threshold algorithm

12、 and morphological operation. At last, we use adaptive threshold algorithm to process the image of piston bottom surface. 4) We studied the pattern recognition algorithms for various defects of piston covering unit. For the images of top surface and bottom surface, we developed an algorithm based on

13、 polar coordinates and blob analysis; for the image of unit side, we complete the dectection by analysing contour line and blob informations. Then the performance of the algorithms is proved by experiments.5) The software for image acquisition and image processing were achieved based on Mil 8.0 func

14、tion library.The innovations of this paper are that an algrithm is designed to recognise the defects of piston-covering unit, and a software system is developed for piston-covering unit based on machine vision technique. Our work paved a way to the realization of the auto-inspection of the piston-co

15、vering unit, and can provide reference for the inspection of similar parts in the future.Keywords: Piston-covering unit, Machine vision, Defect inspection, Image processing目录1绪论11.1课题研究的目的及意义11.2国内外研究现状21.2.1活塞检测技术的研究现状21.2.2表面缺陷检测技术的研究现状31.2.3机器视觉技术及其发展41.3论文的主要工作及内容安排62活塞包胶组件视觉检测系统设计82.1活塞包胶组件主要缺陷

16、分析82.1.1活塞铸件缺陷82.1.2胶套缺陷92.2活塞包胶组件视觉检测系统方案设计92.3系统的硬件组成102.3.1照明系统设计102.3.2图像采集设备142.4本章小结183活塞包胶组件缺陷检测算法研究193.1活塞包胶组件的图像预处理193.1.1图像滤波193.1.2图像分割213.1.3本文采用的图像分割方法243.2活塞包胶组件端面图像缺陷检测273.2.1活塞包胶组件端面图像圆心的确定273.2.2端面图像的极坐标变换283.2.3端面图像缺陷的判定293.3活塞包胶组件侧面图像缺陷检测343.3.1基于活塞包胶组件侧面轮廓的缺陷检测方法343.3.2基于连通域特性分析的

17、组件胶套缺陷检测方法353.4本章小结374活塞包胶组件缺陷检测的软件系统实现384.1MIL8.0函数库384.2活塞包胶组件缺陷检测软件设计394.2.1活塞包胶组件缺陷检测主程序流程404.2.2图像采集模块414.2.3图像分析与处理模块414.2.4输出控制模块444.3软件的界面设计464.4本章小结475实验结果及分析486总结与展望536.1总结536.2下一步的工作54参考文献55作者攻读硕士期间的研究成果与科研项目59声明60致谢611 绪论1.1 课题研究的目的及意义本论文的研究对象是用于摩托车减震器的活塞包胶组件。减震器的主要用途是抑制弹簧吸震后反弹时的震荡及来自路面的

18、冲击，它关系着摩托车的舒适性及平稳性，减震器活塞正是其中的重要部件。如图1.1所示，传统的减震器活塞由活塞和聚四氟乙烯活塞环两个独立的零件组成，而活塞包胶组件将活塞胚体及聚四氟乙烯包胶做成一个整体，与传统的活塞相比，它具有下列优点1：1） 整体式的活塞包胶组件加工便利，减少了一次加工误差，从而有效地提高了加工精度，以达到理想的配合精度； 2） 活塞包胶组件具有比传统结构更宽的聚四氟乙烯环带，增大了与工作缸的接触面积，从而大大降低了活塞组件与工作缸之间的摩擦力；3） 活塞包胶组件的装配工艺简单，工序简化，使得工作效率也得到了提高。12（a）传统活塞43（b）活塞包胶组件1- 活塞 2-聚四氟乙烯

19、活塞环 3-活塞 4-聚四氟乙烯包胶图1.1 传统活塞和活塞包胶组件结构示意图活塞包胶组件的优越性决定了它被推广使用的必然性。随着摩托车产业在我国的兴盛，市场上出现了巨大的摩托车零部件需求，活塞包胶组件也是其中之一。生产技术的提高和生产设备的改进实现了活塞包胶组件的大批量生产。以山西新环橡塑公司为例，其活塞包胶组件的年生产量高达1200万只。这些企业大多仍然依靠人力目视的手段来检测活塞包胶组件。检测检测手段的落后不仅仅造成了人力资源的浪费，同时也使得检测的速度及精度均跟不上大规模生产的需求，严重制约了产品质量和生产效率的提高。因此，开发具备高速度、高可靠性的自动检测设备势在必行。1.2 国内外

20、研究现状1.2.1 活塞检测技术的研究现状传统的活塞因其形状的复杂性需要检测的项目众多，包括活塞铸件、活塞高度、活塞外周形状、活塞直径、活塞环槽等参数2。目前国内活塞生产厂商大多依靠超声波探伤专机、型线检测仪、圆度检测仪、三坐标测量机等对活塞进行分项检测。国外极重视自动检测设备的开发，一些著名的公司已成功研制出活塞自动检测系统，以美国通用电气公司为例，该公司就有针对不同型号活塞的DP346、DP406、DP469三种X射线活塞检测系统。图1.2是DP469的实物图，该机型配备了ISOVOLT 160 HS X射线装置，用于检测重量低于2公斤，直径小于100毫米，高度小于100毫米的小尺寸活塞，

21、能实现快速高效的在线检测。图 1.2 通用电气公司的DP469活塞检测机国内的高校、科研机构及生产厂商也早已开始了活塞检测设备的开发，孙军等在上个世纪九十年代就研制出了国内第一台智能型的、一次能自动测量出11种尺寸参数的活塞综合检测仪3；同一时期上海理工大学的陈寅等以工控机为核心，为上海活塞厂设计了一台高精度的活塞多参数综合检测仪4；之后，四川大学的顾光武等5以及山东滨州渤海活塞股份有限公司的翟可芬等6也相继研制出了活塞自动检测及分选设备。这些设备都已经成功应用于实际生产中，可以实现活塞大部份形状尺寸和位置公差的全自动测量，自动剔除不合格品，并能根据需要或外圆直径进行分组，打印标记7。然而，目

22、前现有的活塞自动检测机大多针对活塞尺寸及公差的测量，无法实现活塞包胶组件的表面缺陷检测，由此，国内急需开发针对活塞包胶组件外观缺陷的自动检测设备。1.2.2 表面缺陷检测技术的研究现状国内外已有针对表面缺陷检测的多种方法，包括人工目视法、激光超声检测法、涡流检测法、漏磁检测法及机器视觉检测等。人工目视法即经过培训的检测者通过肉眼来观察产品，判断是否存在缺陷。这是目前国内企业最常用的检测方法，然而长时间的重复性工作容易造成人眼疲劳，从而导致误判或漏检，检测效率也会降低，检测速度及可靠性无法得到保证8。激光超声检测基于光声效应理论，其原理是利用调制后的激光照射物体表面，产生含有被测物体表面信息的超

23、声信号。White在1963年实现了利用脉冲激光实现声表面波的激发9，此后，激光超声技术迅速发展，Viktorov、Domarkas、Kawasaki、Yewf、Portz等人先后用多种方法研究了瑞利波与表面缺陷相遇时发生的透射、反射与散射等物理现象，为利用声表面波实现材料的表面缺陷检测提供了理论依据10-14。激光超声技术用于微小缺陷检测的研究已成为学术界的研究热点，苏琨、A. K. Kromine和Y. Sohn等人在这方面做了大量研究15。该技术适用于表面微缺陷的非接触检测，而活塞包胶组件形状复杂，缺陷多样，不适合采用此种检测方法。涡流检测技术以电磁感应原理为基础，当导体置于线圈产生的交

24、变磁场中时，导体内部将产生感应电流，即涡流。导体的电导率、磁导率、尺寸、形状、缺陷等因素的变化会引起涡流的变化，通过对涡流变化的测量就可以达到检测表面缺陷的目的16。涡流检测技术随着电磁理论的发展和完善取得了长足的进步，Libby在1970年提出了多频涡流技术，使用几个频率信号激励探头同时获取信号；Waidelich以脉冲为涡流的激励电流，提出了脉冲涡流技术；随后，远场涡流检测技术和超导量子干涉仪器也被应用到无损检测领域17。国内外科研就对涡流检测技术开展了大量研究，已经开发出一些应用于实际生产的涡流无损检测仪器。由于涡流检测的基础是电磁感应技术，其检测对象必须是导电材料，这使得它无法实现活塞

25、包胶组件的胶套缺陷检测；且涡流检测更适合大型板材的检测，因此，涡流检测技术不宜应用在活塞包胶组件的缺陷检测上。铁磁性材料被磁化后，其缺陷部位会有磁力线外泄，形成漏磁场。检测漏磁场即可实现缺陷的无损检测。这就是漏磁检测技术的原理。自1947年Hastings设计出第一套漏磁检测系统以来，漏磁检测技术发展迅速，能够检测样品表面或近表面的裂缝、凹坑、腐蚀等缺陷，已广泛应用在石油、钢铁等领域18。同样，漏磁检测技术对检测对象的材料也有要求，其检测对象需要是铁磁性材料，而活塞包胶组件的胶套显然不满足这一条件，因此，漏磁检测技术也不适用于活塞包胶组件的检测。相对上述检测技术而言，机器视觉技术具有灵活性强、

26、实时性强、检测速度快、抗干扰性强的特点，能够实现非接触的自动在线检测。因此，本课题决定采用机器视觉技术来检测活塞包胶组件的表面缺陷。1.2.3 机器视觉技术及其发展1）机器视觉技术概述机器视觉技术的主要目的是用机器代替人眼实现测量、识别及判断功能。机器视觉系统以各种成像系统模拟人眼，将目标转换为数字图像信号，并由计算机代替大脑实现图像的分析与处理。典型的机器视觉系统组成19如图1.3所示。1-工业相机2-图像采集卡 3-计算机4-照明光源 5-传送带 图1.3 典型机器视觉系统组成传送带(5)带着被测对象运动，在运动到相机正下方时，光电传感器触发相机(1)采集图像。(4)为照明装置，它为被测对

27、象提供适当的光源。计算机(3)对相机采集到的图像进行处理，并通过数字I/O与PLC通讯。根据处理结果的不同，PLC控制执行机构将不合格产品从传送带上剔除。由机器视觉的组成可以看出，机器视觉技术是一项多学科交叉的综合技术，涉及学科包括软件工程、机械工程、控制工程、光学工程、电子工程等。随着电子技术和计算机技术的飞速发展，机器视觉技术也在不断进步，目前已应用在制造、食品、汽车、航天、交通、电子等领域。与传统的检测技术相比，机器视觉技术强调检测的实时性和可靠性，这决定了机器视觉检测技术具有非接触、高速、高灵活性、高可靠性、高稳定性和高自动化程度等优点。现代化生产中具备高度重复性和智能性的检测工作，诸

28、如零件加工精度、产品缺陷检测、字符识别、装配精度等，都可以利用机器视觉技术实现。2）机器视觉表面缺陷检测技术的研究进展表面缺陷检测是机器视觉技术的一个重要研究方向，国内外科研机构和学者在这一方面做了大量的研究。早在上个世纪八十年代，B.V.Suresh等人就实现了热轧钢条的表面缺陷和裂缝的视觉检测20，Ye和Danielsson也设计出基于视觉检测的PCB板典型缺陷检测系统21。1997年，德国Parsytec公司为韩国浦项制铁公司研制了HTS-2型和HTS-2W型分别用于冷轧和热轧带钢的表面检测系统2223。Kwak等人在2000年的论文中介绍了其研制的用于检测皮革制品表面缺陷的自动视觉检测

29、系统，该系统利用阈值法和形态学处理来获取灰度图像中缺陷的几何信息，用神经网络事先缺陷的判断和识别24。C. Mandriota针对钢轨表面缺陷检测，对比了Gabor滤波，小波变换和Gabor小波变换三种方法，证明Gabor滤波可以获得较低的误判率25。总的说来，国外在机器视觉技术这一方面的研究开展较早，目前很多公司，如西门子、康耐视、加拿大DALSA公司等，都已经开发出成熟的机器视觉系统产品。国内的研究主要集中在带钢检测、PCB检测、工件检测（如轴承）等方面。以带钢表面缺陷检测为例，华中理工大学的罗志勇等人采用多台面阵CCD采集钢板表面图像，研制了冷轧带钢表面孔洞、重皮和边裂缺陷检测的实验系统

30、26；北京科技大学的徐科等人设计了一套冷轧带钢表面缺陷在线监测系统，该系统通过多个面阵摄像头同步成像，由并行计算系统分析及处理图像，在“乳化液斑痕”、“锈痕”、“压入氧化铁皮”、“辊印”、“折印”和“边裂”等种常见的缺陷类型上有较高的识别率27；天津大学的雷永强、哈尔滨工业大学的李长乐等也在这方面开展了深入的研究。在带钢检测之外，涂宏斌、周新建设计了一种基于机器视觉的货车滚动轴承表面缺陷非接触在线检测系统，利用麻点呈有一定深度的黑色针孔状凹坑这一图像特征实现轴承外圈的麻点缺陷检测28。刘良江开展了先进电子制造业中的视觉检测理论方法和关键技术的研究，包括PCB质量智能检测算法、贴片机的视觉定位方

31、法、芯片的引脚边缘及外观检测方法等29。1.3 论文的主要工作及内容安排本文将解决的问题是构建一种机器视觉系统，以实现活塞包胶组件外观缺陷的检测。因此本文的主要工作是构造合适的光照环境、图像获取、图像处理算法的设计和软件处理系统的开发等。系统的机械结构，诸如如何上料、剔除，电机的运转等不属于本文的研究范围。论文共分为六章，其内容安排如下：第一章是绪论部分，主要对课题的研究意义做了介绍，并介绍了相关技术，如活塞检测技术、表面缺陷检测技术和机器视觉技术的发展状况，并对本文的主要内容安排做了说明。第二章首先分析了活塞包胶组件存在的缺陷类型，提出了活塞包胶组件缺陷检测系统的方案。在此基础上，根据检测系

32、统的需求，完成了相机、镜头、图像采集卡及光源的选型。同时，比较了各种照明方式，为活塞包胶组件的缺陷检测设计了光学照明系统。第三章比较了图像滤波和图像分割等多种经典的图像预处理算法的处理效果，提出了适合活塞包胶组件图像的分割方法：利用OTSU算法和固定阈值法相结合的算法来分割上端面图像，下端面图像的分割采用了自适应局部阈值处理的方法，侧面图像的分割则是结合了形态学操作提取边缘和自适应阈值分割算法。此后提出了针对活塞包胶组件各种缺陷的识别算法：端面图像的缺陷识别以目标连通域的面积为缺陷判定依据，先对图像做极坐标变换，在相应的区域利用形态学操作实现缺陷的提取；侧面图像利用连通域特性和组件侧面轮廓分析

33、来对不同的缺陷进行判定。第四章主要描述了系统的软件实现。首先对编程中用到的MIL8.0函数库及其ActiveMIL控件做了简单的介绍，然后介绍了活塞包胶组件缺陷检测的软件设计，包括图像采集模块、图像分析与处理模块及输出控制模块的实现，最后对软件系统的界面做了简单的介绍。第五章对28个活塞包胶组件样品图像进行了实验，验证了第三章的算法效果。第六章回顾前面章节的内容，对现有工作做了简单的总结，提出了目前工作中的不足之处，并指出了今后工作开展的方向。2 活塞包胶组件视觉检测系统设计2.1 活塞包胶组件主要缺陷分析活塞包胶组件是以粉末冶金为基体，填充减摩材料改性的PTFE为减摩层制造而成的。生产过程工

34、艺的复杂性决定了活塞包胶组件缺陷的多样性，在活塞铸件和胶套上都可能产生缺陷。2.1.1 活塞铸件缺陷阀线掉块、气孔、无阻尼孔等都是常见的活塞铸件缺陷。压制时密度不均或运送存放过程中的剧烈磕碰可能导致活塞包胶组件的掉块，该缺陷随机出现在组件的外阀线和内阀线上，其大小和数量具有随机性，在视觉上有较深的凹凸感；气孔呈有一定深度的凹坑状，随机出现在组件上端面，缺陷面积一般较小；无阻尼孔即活塞铸件没有均匀分布在阀线间环带的圆形孔洞。图2.1列出了上述这些缺陷。（a）外阀线掉块（b）气孔（c）无阻尼孔（d）内阀线掉块图2.1 活塞铸件缺陷2.1.2 胶套缺陷常见的胶套缺陷包括脱套、胶套破裂、胶套裂缝、胶套

35、位置偏移、包胶外圆碰伤等，如图2.2所示。胶套脱皮和胶套破裂的缺陷面积一般较大，会造成活塞铸件侧面的大面积裸露；胶套裂缝大多出现在胶套中间，呈有一定宽度的线条状，一般具有较长的长度；脱套和胶套位置偏移会导致活塞环槽外露，出现比较大的缝隙；包胶外圆碰伤一般面积较小，出现位置随机，呈一定深度的凹坑状。（a）脱套（b）胶套破裂（c）胶套位置偏移（d）胶套脱皮（e）胶套裂缝（f）包胶外圆碰伤图2.2 活塞胶套缺陷2.2 活塞包胶组件视觉检测系统方案设计活塞包胶组件视觉检测系统主要由照明单元、图像采集单元、图像分析与处理单元、控制执行单元组成。其工作原理是：光电传感器感应到活塞包胶组件运动到相机镜头正对

36、方向时，触发相机采集图像，图像采集卡将图像转换为数字信号后送入计算机进行分析处理，判断活塞包胶组件是否存在缺陷。根据判断结果，计算机发送信号到PLC，由PLC驱动剔除机构将不合格产品剔除。系统框图如图2.3所示。活塞包胶组件照明单元相机镜头图像采集卡上端面侧 面下端面CPU缺陷判断特征分析预处理显示器PLC电机气缸图像采集单元图像分析与处理单元控制执行单元视频信号数字图像图2.3 活塞包胶组件视觉检测系统框图2.3 系统的硬件组成2.3.1 照明系统设计照明系统是机器视觉系统的重要组成部分，其目的是在凸显被测物的重要特征时抑制不需要的特征，得到更多的有用信息。照明系统关系着采集到的图像质量，进

37、而影响着后续图像处理算法的复杂程度和检测结果的可靠程度。因此，设计适用于活塞包胶组件的照明系统时，应均匀照明，减少因光照不均带给图像的额外噪声，尽可能地凸显其缺陷，提高缺陷与背景的对比度，减少后续图像处理算法的步骤，从而减少图像处理的运算时间。1）光源类型机器视觉系统中常用的几种光源有白炽灯、氙灯、荧光灯和发光二极管（LED）等。这些光源中，白炽灯的优点是可以工作在低电压，而且可以产生色温为3000-3400K的连续光谱，但是发热严重，仅有大约5%的能量转换为光能，其他都以热的形式散发掉了。另外，白炽灯还有寿命短，老化快的缺点。氙灯将氙气充入密闭的玻璃灯泡中，能够产生5500-12000K的非

38、常亮的白光，可以做成每秒200多次的闪光灯。它的缺点是供电复杂又昂贵，而且在几百万次闪光后会老化。荧光灯能够产生3000-6000K色温的可见光，其优点在于价格便宜，照明面积大，缺点是寿命短，老化快，光谱分布不均。这几种光源都有老化快的缺点，随着使用时间的增加，其亮度会不断地下降19。与上述光源相比，LED光源具有下列优点：a) LED不需要像白炽灯那样抽真空，也不用像氙灯和荧光灯那样在灯泡或灯管中充入气体，其结构决定了它具有良好的抗震、抗冲击性能；b) LED元件体积很小，单个的元件可以排列出各种形状和大小的光源，自由度大，适用于多种场合；c) LED光源的寿命长，普遍在50000-1000

39、00h之间，就连频繁的开关也不会影响到它的使用寿命。而且LED光源几乎没有老化现象；d) 响应速度很快，在微秒级别；e) LED采用直流供电，其亮度非常容易控制30。综上所述，LED光源具有其它光源不可比拟的优点，在机器视觉检测系统中得到了广泛的应用。本实验中用部分自制的LED光源，与图2.4所示的OPT公司的环形LED一起，组成了照明系统。(a) RI12045(b) RI9090图2.4 OPT环形光源2）照明方式照明方式有多种划分标准。从照明的方向性来说，光源有漫射或是直接照射两种方式。直接照射时，光集中在一个非常窄的空间范围；漫射时，光源发出的光在各个方向几乎具有一样的强度。从光源、相

40、机和被测物的相对位置来说，如果光源与相机处于被测物的同侧，则为正面照明；如果光源与相机分别位于被测物的两侧，则为背光照明方式。另外，照明方式还可以分为明场照明和暗场照明两种。明场照明时，光源发出的绝大部分光都反射到了相机；暗场照明时，光源的位置使得仅有照射到被测物特定部分的光反射到相机19。这些标准相互独立，可以组合产生多种照明方式。一些常见的组合如图2.5所示，这些照明方式的特点及适用场合见表2.131。（a） 沐光方式（b） 低角度方式（c） 扁平环状照明（d） 圆顶方式（e） 背光照明（f） 同轴照明图2.5 常见的照明方式表2.1 常见的照明方式比较照明方式特点常见应用沐光方式亮度大、

41、灵活，但会产生阴影和反光检测平面和有纹理的表面低角度方式能够凸显被测物的表面结构边缘检测、划痕、裂纹等检测扁平环状均匀漫射的顶光，可避免眩光和阴影检测环形物体（垫片，垫圈）圆顶方式可以得到非常均匀的照明检测表面凹凸、曲面、弧形表面背光照明可以获得高清晰的轮廓物体外形检测、尺寸检测等同轴照明抑制反光和消除图像中的重影高自反性对象检测，如镜面划痕3） 照明系统方案设计活塞包胶组件表面缺陷具有多样性，只有采取合适的照明方式才能凸显缺陷特征，降低后续图像处理的难度。通过查找资料和实验验证，我们设计了适合活塞包胶组件的照明方案。前面提到过，活塞上端面的缺陷多为阀线掉块、无阻尼孔或是气孔，这些结构在环形光

42、低角度照明方式下尤为明显，如图2.6所示，低角度照明可以凸显活塞包胶组件的阀线掉块缺陷，但是图像阴影极为严重，沐光方式虽能获得照明均匀的图片，但在沐光方式照明下，缺陷极不明显，难以识别。因此我们将两者结合起来，采用了图2.6（a）的照明方式。（a） 上端面照明方式（b）左示照明方式下的图像（c） 低角度方式的图像（d） 沐光方式的图像图2.6上端面照明方式及几种照明方式的对比侧面图像的拍摄同时采用了自制背光源和环形光进行照明。背光源可以凸显活塞包胶组件的侧面轮廓，环形光起前向照明的作用，以便提高组件包胶的裂纹、划痕等缺陷与胶套的对比度。而活塞包胶组件的下端面缺陷多是内阀线掉块，虽然低角度照明方

43、式对该种缺陷较有效，但组件下端面的结构导致低角度照明的光无法到达下端面，因而只能采用沐光方式照明。获取的图像如2.7所示。图2.7 活塞包胶组件的侧面及下端面图像2.3.2 图像采集设备图像采集设备一般包括图像采集卡、工业相机及镜头。它的主要功能是快速获取被测对象的图像，将其转换为数字图像供计算机处理。1）工业相机工业相机按图像传感器可以分为CCD相机和CMOS相机。一般说来，CCD相机比CMOS相机的信号采集能力更强，噪音更低，但技术要求很高，成品率底，因而成本较高；CMOS相机虽然信号采集和噪音控制能力均不及CCD相机，但它胜在集成度高，生产工艺简单，因而成本低廉。随着超大规模集成电路的发

44、展，CMOS相机逐渐成熟，以其良好的集成性、低功耗、高速传输和宽动态范围等特点得到了广泛的应用。本系统中采用了CMOS工业相机。除了图像传感器芯片以外，选择相机时还应综合考虑下列因素：a) 扫描类型工业相机按照扫描类型可以分为线阵相机和面阵相机。线阵相机的芯片只有一行感光器件，每次只能对物体的一条线进行成像，具有速度快，分辨率高，可以实现运动物体的连续检测的优点，但需要拼接图像的后续处理；面阵相机芯片的感光区是个矩形阵面，每次都能对物体进行整体成像，它的优点是价格便宜，处理方面，可以直接获得一幅完整的图像。线阵相机更适用于分辨率要求极高的项目里，本系统中面阵相机即可满足需求。b) 分辨率分辨率

45、是影响图像效果的重要因素。分辨率越高，图像质量越清晰，但是图像信息量也越大，会导致处理时间的增加。相机分辨率的计算公式如下32：活塞包胶组件的直径在30mm左右，要求能够检测出的缺陷特征不小于0.1mm。假定0.1mm为理论像素值，根据上述公式有：由此可知，相机分辨率只需高于300300即可。c) 灵敏度灵敏度反映了相机传感器对光线变化的敏感程度。数值越小，相机灵敏度越高。d) 信噪比信噪比越高则其噪音越小，拍摄的图像越清晰。一般说来，相机的信噪比超过45dB就能获得较好的图像。本系统中采用了德国Basler公司的A602f工业相机，其参数见表2.2。表2.2 Basler A602f性能参数

46、相机参数技术指标分辨率656491芯片类型CMOS像元大小（）9.29.2最大帧数（FPS）60接口类型IEEE 1394a信噪比（dB）47外形尺寸(L x W x H)67.3 mm x 44 mm x 29 mm镜头接口C-mount2） 图像采集卡图像采集卡的主要功能是将视频信号转换为电脑可处理的数字格式，经PCI总线实时传到内存和显存。在选择采集卡时主要考虑以下两点：a) 图像采集卡与相机的匹配图像采集卡与相机的匹配是一个尤为重要的问题。相机接口有多种制式，如Camera Link、LVDS/RS422、1394等，选择图像采集卡时接口一定要与所选用相机相匹配。另外，不同的相机还具有不同的分辨率、触发方式和扫描模式等，在选择图像采集卡时，一定要保证所用图像采集卡支持相机的这些功能。b) 图像采集卡的软件包目前各厂商的图像采集卡和其专用的图像处理软件大多是捆绑销售的，因此在选择采集卡的同时还必须考虑该采集卡配套的软件是否容易上手，能否缩短开发时间等，此外，还需考虑该软件与电脑是否兼容的问题33。综合考虑了采集时间、图像质量等因素后选择了Matrox Meteor-/1394图像采集卡，如图2.8所示。这是一款应用于PC机上的简单化的高性能IEEE 13