labview的轴承滚柱表面缺陷检测系统的设计(附件)
本文对机器视觉和LabVIEW软件在轴承滚柱表面缺陷自动检测中的应用进行研究。将CCD摄像头和LabVIEW软件应用到传统的检测系统中，可以实现自动检测系统的高精度、高速度和低成本的控制要求。
轴承滚柱表面缺陷的自动检测系统按照功能可分为三个部分：图像采集部分、图像处理和分析部分和运动控制部分。图像采集部分是负责在运动控制中滚柱到达指定采集区域后由CCD摄像机来采集图像，采集结束后把图像传到工业控制计算机，然后给图像处理部分一个开始信号，同时给运动控制部分一个信号。运动控制部分主要是负责滚柱的传输、定位和分选，整个运动控制部分的动作由工业计算机控制。将CCD用于在线缺陷检测是工业检测技术的发展趋势，是本课题的一个重点，本文主要对图像的处理和分析部分进行研究。图像处理和分析部分在得到发过来的信号以后，对图像进行预处理、分割、边缘提取等，然后给出分析结果，反馈到运动控制部分，运动控制部分按照得到的信号对滚柱进行分选。这部分的重点是边缘的提取以及图像处理软件的应用。在本论文中，图像采集和图像处理都是以LabVIEW和图像处理软件IMAQ?Vision为依托，利用LabVIEW的工具包IMAQ Vision提供的控制函数对图像进行采集、预处理、边缘提取、缺陷识别等。
通过模拟检验，基于LabVIEW的轴承滚柱表面缺陷检测系统能够基本满足检测要求，具有很好的检测精度和效率，可靠性高，有很好的应用前景。
关键词：轴承滚柱，表面缺陷，图像处理，LabVIEW
目 录
1 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 技术发展现状 1
1.3 虚拟仪器 3
2 机器视觉与图像处理 4
2.1 机器视觉 4
2.2 图像处理 5
2.3 图像识别 8 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
3 检测系统的硬件设计 8
3.1 机器视觉系统的组成和工作原理 9
3.2 检测系统的光学系统 9
4 检测系统的软件设计 13
4.1 检测系统的组成 13
4.2 检测系统的前面板设计 13
4.3 检测系统的程序框图设计 14
5 图像处理和分析 20
5.1 图像的处理 21
5.2 图像的分析 23
总 结 26
致 谢 27
参 考 文 献 28
1 绪论
1.1 研究背景
在现代工业自动化的过程中，具有高精度，高速度，高质量的逐步升级的控制要求，轴承的地位更加的突出。轴承已经成为了机械、电力、航空领域以及军工领域中最为重要的机械部件。从家用电器、计算机到机床、汽车等，只要有旋转运动的地方都是有离轴承部件的。所以,轴承常被称为工业机械中不可忽视的一部分。
在机械设备上生产加工的机械设备部件常会因生产设备与机械零件的接触或误差而产生缺陷，我们把这些缺陷叫做零件瑕疵。零件必须予以正确修正，否则会严影响机械部件的质量品质。检测就是规避零件瑕疵的过程。目前在国内的轴承检测一般采用的是人工抽样检测的方式来对轴承部件的表面缺陷进行检验，然而这种方法的工作强度大，效率低，成本高，而且检测人员的技术素质、经验、精力等因素也会极大的影响检测精度，因此设计一种能够实现自动检测滚柱表面缺陷的系统是极有必要的。
此外，还有一些检测缺陷或探伤的方法。如红外探伤仪是接触式检测，它会受到周围环境因素的影响，有可能会划伤被测物的表面，造成被测物的二次伤害，并且它是效率较低；超声波检测法对传感器的定位，以及传感器到滚柱的距离有着非常苛刻的要求，但在工厂这种较为复杂的工作环境中，操作起来会产生很多的系统故障等问题。综上，这两种检测方法都存在一定关键的问题，不易于轴承滚柱表面缺陷的自动检测。因此，本文选取选用机器视觉系统的自动处理和识别的方法来对滚柱表面缺陷进行检测，不仅能够提高检测效率和准确度，而且还能够极大的降低人工成本，从而降低总体生产成本。
1.2 技术发展现状
机器视觉的关键技术主要有计算机技术、成像技术、图像处理技术三个方面。随着该领域的技术发展，机器视觉已经被各行各业所采用。由最开始的单纯的摄像加人工监测的模式，到现在的图像采集、处理、决策、执行全自动化，机器视觉技术已能很好的解决各行业中实际问题。一般而言，机器视觉检测可分为：成像模块、采集模块、图像处理模块、执行模块等几个关键部分。如图 1-1所示，通过光学成像技术，不会对像的光电信号，通过采集模块将光信号转化为数字信号，然后根据需求对采集的数字图像进行处理分析，最后控制执行模块对目标进行相应的动作。
图1-1 机器视觉关键模块示意图
1.2.1 CCD图像检测现状
CCD器件最早是为了军事需求而发展产生的,它的基本工作原理是将光信号转变为电信号,由美国贝尔实验室在1970年所研发。从1980年以来,它一出现就受到极大注意。因为 CCD器件是天文探测器的核心器件所以受到了天文爱好者的极大关注。现在它己被广泛应用在直接照相和天文光谱检测中。由于CCD器件具有非接触性测量、分辨率高等优点,因此它在物体外观测量、表面检测、图像传真等方面的得到了广泛的应用。
我国在1980年之后也开始将基于CCD器件的检测技术应用到多种自动化检测的领域。光电自动化检测技术作为现代检测技术的前沿代表,是集机械、电子、计算机、光学、光电子学、半导体技术与一体的新兴检测技术。它的通用工作过程为:光源产生的光通量遇到检测对像而产生改变,从而使光通量参数产生变化,再由CCD光电器件经接收、转变为电参数的变化量，最后送至计算机进行检测处理得出被测物的检测结果。
1.2.2 相关研究现状
轴承滚柱表面缺陷的检测在轴承生产中的作用越来越重要，滚柱表面缺陷的类型、形状大小以及缺陷程度是影响滚柱质量的最重要和直观指标。
对轴承滚柱圆度这个重要的形位公差指标只能通过人工在圆度仪上进行抽检。圆度仪可以保证很高的采样精度和评定精度,评定方法符合标准的要求,并配有专用的微机,工作效率高,是一种理想的圆度轮廓测量仪器。目前国内外生产圆度轮廓测量仪器的单位有:英国Taylor Hobsion、德国HOMMEL和PRESSON、日本小坂研究所等。国内主要有:上海机床厂、中原量仪厂、北京机床厂、哈工大等。虽然圆度仪的测量方法属于一种比较理想的测量方法,但是由于圆度仪较为精密,要求恒温防振的工作环境,再加上圆度仪的价格比较昂贵,一般工厂和检测单位很少备用,而且也受到轴类零件的外型尺寸、重量所限制,所以圆度仪在使用上也受到限制。
由于机器视觉强调实用性,要求能够适应工业现场恶劣的环境,更强调实时性,要求高速度和高精度,所以特别适用于大批量生产过程中的质量检测。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
从20世纪70年代以来,日本、美国等国都开发研制了基于机器视觉的检测装置,但是在国内,这方面的研究工作目前尚处于起步阶段。90年代以来,华中科技大学、北京科技大学、宝钢等单位,根据机器视觉的检测原理,也研制出较为实用化的在线检测系统。
(1)精度高
作为一个具有极高精度的自动视觉测量检测系统，一个优秀的自动视觉测量检测系统能够对不止一种的物件或特征进行测量或检测。因为这种测量不需要接触被测物，所以对脆弱的被测物件不会有磨损等接触性损害。
(2)连续性
视觉系统可以替代人工作业的高强度工作。因为没有操作者的因素，在检测系统中也就没有人为因素的误差。
(3)成本效率高
随工业自动化系统的普及和计算机CPU芯片价格的下降，系统的开发成本变得越来越低，同时系统的检测效率也逐渐提高，使其不再是一种昂贵的成本。此外，视觉系统易于操作而且后期的维护费用也是非常低的。
图4-7 图像缺陷寻找程序框图
1 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 技术发展现状 1
1.3 虚拟仪器 3
2 机器视觉与图像处理 4
2.1 机器视觉 4
2.2 图像处理 5
2.3 图像识别 8 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
3 检测系统的硬件设计 8
3.1 机器视觉系统的组成和工作原理 9
3.2 检测系统的光学系统 9
4 检测系统的软件设计 13
4.1 检测系统的组成 13
4.2 检测系统的前面板设计 13
4.3 检测系统的程序框图设计 14
5 图像处理和分析 20
5.1 图像的处理 21
5.2 图像的分析 23
总 结 26
致 谢 27
参 考 文 献 28
1 绪论
1.1 研究背景
在现代工业自动化的过程中，具有高精度，高速度，高质量的逐步升级的控制要求，轴承的地位更加的突出。轴承已经成为了机械、电力、航空领域以及军工领域中最为重要的机械部件。从家用电器、计算机到机床、汽车等，只要有旋转运动的地方都是有离轴承部件的。所以,轴承常被称为工业机械中不可忽视的一部分。
在机械设备上生产加工的机械设备部件常会因生产设备与机械零件的接触或误差而产生缺陷，我们把这些缺陷叫做零件瑕疵。零件必须予以正确修正，否则会严影响机械部件的质量品质。检测就是规避零件瑕疵的过程。目前在国内的轴承检测一般采用的是人工抽样检测的方式来对轴承部件的表面缺陷进行检验，然而这种方法的工作强度大，效率低，成本高，而且检测人员的技术素质、经验、精力等因素也会极大的影响检测精度，因此设计一种能够实现自动检测滚柱表面缺陷的系统是极有必要的。
此外，还有一些检测缺陷或探伤的方法。如红外探伤仪是接触式检测，它会受到周围环境因素的影响，有可能会划伤被测物的表面，造成被测物的二次伤害，并且它是效率较低；超声波检测法对传感器的定位，以及传感器到滚柱的距离有着非常苛刻的要求，但在工厂这种较为复杂的工作环境中，操作起来会产生很多的系统故障等问题。综上，这两种检测方法都存在一定关键的问题，不易于轴承滚柱表面缺陷的自动检测。因此，本文选取选用机器视觉系统的自动处理和识别的方法来对滚柱表面缺陷进行检测，不仅能够提高检测效率和准确度，而且还能够极大的降低人工成本，从而降低总体生产成本。
1.2 技术发展现状
机器视觉的关键技术主要有计算机技术、成像技术、图像处理技术三个方面。随着该领域的技术发展，机器视觉已经被各行各业所采用。由最开始的单纯的摄像加人工监测的模式，到现在的图像采集、处理、决策、执行全自动化，机器视觉技术已能很好的解决各行业中实际问题。一般而言，机器视觉检测可分为：成像模块、采集模块、图像处理模块、执行模块等几个关键部分。如图 1-1所示，通过光学成像技术，不会对像的光电信号，通过采集模块将光信号转化为数字信号，然后根据需求对采集的数字图像进行处理分析，最后控制执行模块对目标进行相应的动作。
图1-1 机器视觉关键模块示意图
1.2.1 CCD图像检测现状
CCD器件最早是为了军事需求而发展产生的,它的基本工作原理是将光信号转变为电信号,由美国贝尔实验室在1970年所研发。从1980年以来,它一出现就受到极大注意。因为 CCD器件是天文探测器的核心器件所以受到了天文爱好者的极大关注。现在它己被广泛应用在直接照相和天文光谱检测中。由于CCD器件具有非接触性测量、分辨率高等优点,因此它在物体外观测量、表面检测、图像传真等方面的得到了广泛的应用。
我国在1980年之后也开始将基于CCD器件的检测技术应用到多种自动化检测的领域。光电自动化检测技术作为现代检测技术的前沿代表,是集机械、电子、计算机、光学、光电子学、半导体技术与一体的新兴检测技术。它的通用工作过程为:光源产生的光通量遇到检测对像而产生改变,从而使光通量参数产生变化,再由CCD光电器件经接收、转变为电参数的变化量，最后送至计算机进行检测处理得出被测物的检测结果。
1.2.2 相关研究现状
轴承滚柱表面缺陷的检测在轴承生产中的作用越来越重要，滚柱表面缺陷的类型、形状大小以及缺陷程度是影响滚柱质量的最重要和直观指标。
对轴承滚柱圆度这个重要的形位公差指标只能通过人工在圆度仪上进行抽检。圆度仪可以保证很高的采样精度和评定精度,评定方法符合标准的要求,并配有专用的微机,工作效率高,是一种理想的圆度轮廓测量仪器。目前国内外生产圆度轮廓测量仪器的单位有:英国Taylor Hobsion、德国HOMMEL和PRESSON、日本小坂研究所等。国内主要有:上海机床厂、中原量仪厂、北京机床厂、哈工大等。虽然圆度仪的测量方法属于一种比较理想的测量方法,但是由于圆度仪较为精密,要求恒温防振的工作环境,再加上圆度仪的价格比较昂贵,一般工厂和检测单位很少备用,而且也受到轴类零件的外型尺寸、重量所限制,所以圆度仪在使用上也受到限制。
由于机器视觉强调实用性,要求能够适应工业现场恶劣的环境,更强调实时性,要求高速度和高精度,所以特别适用于大批量生产过程中的质量检测。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
从20世纪70年代以来,日本、美国等国都开发研制了基于机器视觉的检测装置,但是在国内,这方面的研究工作目前尚处于起步阶段。90年代以来,华中科技大学、北京科技大学、宝钢等单位,根据机器视觉的检测原理,也研制出较为实用化的在线检测系统。
(1)精度高
作为一个具有极高精度的自动视觉测量检测系统，一个优秀的自动视觉测量检测系统能够对不止一种的物件或特征进行测量或检测。因为这种测量不需要接触被测物，所以对脆弱的被测物件不会有磨损等接触性损害。
(2)连续性
视觉系统可以替代人工作业的高强度工作。因为没有操作者的因素，在检测系统中也就没有人为因素的误差。
(3)成本效率高
随工业自动化系统的普及和计算机CPU芯片价格的下降，系统的开发成本变得越来越低，同时系统的检测效率也逐渐提高，使其不再是一种昂贵的成本。此外，视觉系统易于操作而且后期的维护费用也是非常低的。
图4-7 图像缺陷寻找程序框图
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