汽車車燈玻殼視覺檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、車燈燈泡要通過燒制、裝架、封排、裝頭、檢驗(yàn)等多個(gè)環(huán)節(jié)，才能實(shí)現(xiàn)高速自動(dòng)化生產(chǎn)。在車燈玻殼成型過程中，由于生產(chǎn)工藝的復(fù)雜性、生產(chǎn)環(huán)節(jié)的高速性、機(jī)械控制系統(tǒng)的精度低，在制造和組裝等環(huán)節(jié)不可避免的存在多種質(zhì)量缺陷。如玻殼破損、臟污污染、端面裂口等外觀缺陷和長度、外徑、厚度等幾何尺寸不符合標(biāo)準(zhǔn)等現(xiàn)象，而這些玻殼是不能進(jìn)入下一步制造車燈的環(huán)節(jié)的，必須進(jìn)行識(shí)別、分揀處理。
　　傳統(tǒng)的人工檢測(cè)完全不能滿足產(chǎn)品質(zhì)量安全和高速大規(guī)模自動(dòng)化生產(chǎn)線的要

2、求，主要表現(xiàn)在:人工檢測(cè)精度低、主觀性強(qiáng)、可重復(fù)性差、無法提供持續(xù)一致性檢測(cè)結(jié)果，漏檢誤檢率高，難以滿足生產(chǎn)線高速生產(chǎn)需求。因此，研究替代人工檢測(cè)的自動(dòng)化檢測(cè)技術(shù)具有重大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)意義。
　　本文介紹了汽車車燈玻殼視覺檢測(cè)的相關(guān)重要技術(shù)，設(shè)計(jì)了系統(tǒng)的機(jī)械結(jié)構(gòu)和電氣控制系統(tǒng)方案。在圖像檢測(cè)處理中，深入研究了多種視覺檢測(cè)方法，研制了一臺(tái)樣機(jī)，并開發(fā)了一套融合了圖像處理算法的軟件系統(tǒng)，并把整套系統(tǒng)用于自動(dòng)化生產(chǎn)線上。
　　本論文

3、的研究工作、主要成果和創(chuàng)新點(diǎn)包括以下幾個(gè)方面:
　　1.闡述了汽車車燈玻殼檢測(cè)現(xiàn)狀，在總結(jié)國內(nèi)外研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)際需求，提出了視覺檢測(cè)系統(tǒng)的整體方案。在機(jī)械結(jié)構(gòu)上，設(shè)計(jì)了鏈輪式的傳送結(jié)構(gòu)，通過獲取圖像序列實(shí)現(xiàn)玻殼全方位的檢測(cè)。詳細(xì)介紹了基于PC機(jī)和PLC的電氣控制系統(tǒng)，在分析玻殼光學(xué)特性基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一套光學(xué)照明方案。
　　2.在圖像預(yù)處理算法中，用圖像灰度變換增強(qiáng)缺陷特征。在圖像去噪中，對(duì)比了幾種灰度形態(tài)學(xué)和圖像濾波

4、方法用于降噪的效果。圖像定位中提出了一種基于檢測(cè)邊緣點(diǎn)的目標(biāo)定位方法。在邊緣特征分割中測(cè)試了傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算法在玻殼檢測(cè)中的應(yīng)用。在幾何基元檢測(cè)中，傳統(tǒng)的霍夫變換效率不高，研究了多次迭代擬合算法在直線和圓等幾何基元查找中的應(yīng)用。在上述基礎(chǔ)上，對(duì)玻殼的各項(xiàng)尺寸測(cè)量做了詳細(xì)的介紹。
　　3.設(shè)計(jì)了玻殼體缺陷的數(shù)據(jù)庫，采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)玻殼體的缺陷進(jìn)行了分類。在玻殼頸部裂紋檢測(cè)中，提出了一種模板匹配算法，實(shí)驗(yàn)證明該算法錯(cuò)誤率較高，

5、基于此提出了一種垂直積分投影檢測(cè)裂紋的方法，并應(yīng)用了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去檢測(cè)裂紋，實(shí)驗(yàn)表明了在裂紋檢測(cè)中這兩種算法的可行性和有效性。
　　4.研制了一臺(tái)樣機(jī)并開發(fā)了一套用于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)管理和監(jiān)控的軟件系統(tǒng)，設(shè)計(jì)了一套用于保存圖片和數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，為本課題理論拓展研究和多場(chǎng)合實(shí)際應(yīng)用提供了良好的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。原型樣機(jī)經(jīng)過工業(yè)應(yīng)用，檢測(cè)速度能達(dá)到5500個(gè)/每小時(shí)，檢測(cè)精度能達(dá)到0.01mm。實(shí)踐證明了樣機(jī)和軟件系統(tǒng)的實(shí)用性、圖像檢測(cè)算法的有效性?；?/p>