金属管变形毛刺视觉检测方案
金属管变形毛刺视觉检测方案 金属管的变形、毛刺检测，这个在五金零件行业中其实是属于比较常见的一种视觉检测应用。在加工过程中容易出现毛刺，受到外力作用时容易变形。产品的薄口端容易变形，而厚口端则容易出现毛刺。检测对象如下图所示：金属管变形毛刺检测金属管变形毛刺检测机器视觉光源因为产品本身是圆形的，所以打光通常考虑使用环形光源。如本方案中就使用到了RLM-5260-W、RLM-7460-W等。而如果需要同时检测金属圆柱的上下两个圆，那么还可以加一个面光源，产品不大，使用HFLM-5050-W的面光源即可。RLM-7460-W 光源控制器因为最多也就是一个环形光源和一个面光源，光源都是比较小的，功率要求不高，也没有什么光源增亮的要求。而使用面光源作为背光源时，需要考虑电压控制的控制器，不建议使用PWM控制的控制器，可以考虑使用常规的2通道电压控制的模拟控制器APSM-2430-2CH。APSM-2430-2CH 工业相机产品比较小，14mm左右的直径，使用130万像素的相机，拍摄24*18mm的视野，像素分辨率可达到24/1280=0.01875mm/pixel，对于这种变形、毛刺的检测，其实已经足够了。产品本身的精度也不会太高，工业相机分辨率太高也是没有用的。可以考虑MER-133-54GM等130万像素的工业相机。MER-133-54GM工业镜头130万像素的相机，通常是1/3寸或1/2寸芯片的，芯片相对比较小。因此常规的2/3寸的FA镜头即可满足要求了。考虑低畸变的SHI-C3516FFW等35mm的500万像素级别的工业镜头，加5mm左右的接圈。这样将视野设置为24*18mm，工作距离约160mm。SHI-C3516FFW图像处理算法这里的图像处理算法，外部的圆变形考虑使用轮廓分析，内部的毛刺、变形等则可以先使用查找圆边函数，得到圆后再利用圆创建一个新的ROI来测量ROI中的粒子或对ROI中进行灰度值分析。如果有粒子，说明内部有毛刺。当然，也可以对查找到的圆做圆度分析，以判断内部的圆是不是有变形。圆度值比较大时，则表明有明显的变形，应该是NG产品。轮廓分析OK的产品-有正常轮廓轮廓分析NG的产品-有正常轮廓轮廓分析NG的产品-没有正常轮廓轮廓分析NG的产品-没有正常轮廓轮廓分析-外圆有轻微变形的产品轮廓分析-外圆有轻微变形的产品找圆-圆创建ROI-ROI内部粒子分析：OK的产品找圆-圆创建ROI-ROI内部粒子分析：NG的产品内部有毛刺的NG产品内部圆的圆度异常的产品 圆度异常的产品，这里建议不使用NI VISION中的圆度来衡量，因为NI视觉中的圆度偏差是圴方根差（RMSE: Root mean squared error），是开方后得到的值，通常都会变得很小。这里更应该考虑使用方差等判断标准，如果两个点的差是10像素，那么平方就是100，而开方后则只有3.3像素。在图像处理中，3像素的变化，其实是很常见的，很容易误判。但是如果是100，那就证明这里会存在比较大的变化了。 机器视觉项目实现难度★★相对来说还是比较容易实现的，大部分的变形、毛刺都比较容易检测出来，可能部分不太好界定的位置，到底是属于变形，还是属于可以被接受的，那也只能使用中再去衡量。 视频解说金属管变形毛刺视觉检测方案视频号
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