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伴随着我国工业化的发展,在线束需求量增加的同时,其普遍面临着质量检测技术“滞后”的难题。而线束质量的高低主要取决于线束端子压接的好坏,现有的线束端子压接质量检测方式主要分为:在线压接波形检测和离线断面图像抽检,其存在检测结果不直观、效率低、漏检率高的缺点。而线束端子压接质量大部分可由压接外观直接评定,鉴于此,本文借助图像处理技术,开发一套基于机器视觉的线束端子压接外观检测系统。全文研究内容如下:(1)根据线束行业检测规范和实际生产需求,首先对线束端子常见外观缺陷进行分析,明确本系统的检测内容及性能要求;然后对图像采集系统进行设计:包括相机、镜头、光源的选型设计,获取清晰的线束端子图像;最后构建基于图像差分技术提取的端子前景图像库:P1000001、P1000002、P1000003,为后续外观检测算法设计与验证提供图像数据支持。(2)设计了线束端子待检部位图像分割算法。针对常用的图像分割算法分割结果中干扰多、耗时长的缺点,本文设计一种定位基准平移分割算法,通过提取线束端子的定位基准线,按照端子压接前的尺寸规格,平移分割出待检部位图像。并对不同尺寸、形状的线束端子进行分割验证实验,结果表明:本文设计的分割算法能准确完成线束端子各待检部位图像分割提取,算法具有一定通用性,更加符合实际生产需求。(3)设计了线束端子待检部位图像缺陷检测算法。根据各部位缺陷表现形式,设计了:基于芯线数量和长度特征的芯线出头部(A部)和绝缘皮位置部(C部)缺陷检测算法、基于轮廓提取的芯线压脚部(B部)缺陷检测算法和基于面积特征的绝缘皮压脚部(D部)缺陷检测算法。最后对离线图像库P1000001、P1000002、P1000003进行四部位缺陷综合检测实验,结果表明:对图像库中线束端子检测平均准确率达到99.80%,无漏检现象,单根端子检测平均耗时10ms内,算法具有较高准确率和检测效率。(4)开发了线束端子压接外观检测软件系统。将视觉硬件设备、图像处理算法进行集成,并进行上机动态测试。通过对3600根HPC-001型线束端子的测试结果分析,系统检测准确率达到99.72%,误检率为0.28%,无漏检现象发生,单根端子检测平均耗时80ms,各项指标达到设计预期要求。通过与离线检测结果对比,分析了动态检测模式下准确率降低的原因,经过对端子机设备的改进,压接合格率从98.97%提升到99.89%,提高了 0.92%,验证了结果分析的正确性,对端子压接质量的提高具有积极意义。最后结合次品压接图像,对进一步提高线束整体质量提出合理化建议。