基于Ni Vision的汽车油管表面缺陷在线检测研究

摘要

当前,在汽车生产制造业中,汽车油管生产的主要类型有表面镀锌涂PVF系列和表面镀锌涂PA12系列的双层管,它们广泛应用在汽车的传动系统之中。尽管该类型油管的生产加工技术已经相对成熟,但是在实际加工过程中,由于加工设备和生产环境的影响,还是会导致部分油管存在表面缺陷的问题,并且其缺陷问题往往会对人身财产安全造成严重的威胁。考虑到上述问题,本文在分析汽车油管在实际生产加工过程中缺陷的特点及其规律性后,结合工厂实际流水线的生产特点,提出了系统的设计方案,并做了以下研究:1.针对汽车油管表面缺陷的特征和缺陷的规律进行系统的分析和总结,对机器视觉技术于检测汽车油管表面缺陷的应用进行研究。2.针对油管在流水线中快速运动的特点以及需要对油管进行实时检测这一技术要求,采用四个面阵工业相机同一轴面安装的方式,有效解决了检测系统图像采集的问题。同时针对不同管径的油管表面缺陷的在线检测,进行图像处理前的技术研究,利用边缘提取、中心点提取等算法识别图像中的油管部分,根据提取的中心点进行ROI划分、仿射变换,图像分割等算法提取油管样本图像,有效提高图像处理、分析效率。通过动态试验对比对油管表面缺陷图像的增强、滤波、小波变换等图像处理算法进行筛选,从而有效改善图像质量,提升检测可靠性。最后通过分析得出的油管表面缺陷的特点,结合油管产生缺陷的实际情况以及运动特点,选择采用结合SVM和模板匹配算法进行实际流水线上的缺陷识别,该混合检测识别方式能有效提升检测效率,提高系统抗干扰的性能。3.在PC端中,采用LabVIEW平台对油管表面缺陷检测系统进行软件开发。实现了检测系统所需的图像数据采集模块、图像处理模块、图像识别模块、串口通信模块等功能,能有效的输出识别结果并进行缺陷报告及标记。该系统相关方法和技术有效可行,编译好的程序可以达到25fps的检测速率和90%的准确度。该系统能够很好的帮助检测人员快速检测出油管表面是否存在缺陷,提升工厂流水线工作效率。

目录

摘要

Abstract

第1章 绪论

1.1 课题来源

1.2 研究意义及背景

1.3 缺陷检测技术简介

1.4 虚拟仪器与 LabVIEW 软件平台简介

1.5 课题主要研究内容

1.6 论文结构安排

第2章 油管表面缺陷在线检测平台

2.1 油管表面缺陷类别

2.2 检测技术要求

2.3 检测系统总体结构

2.4 检测系统硬件的选型与配置

2.4.1 相机类型的选择与配置

2.4.2 光源的布局和型号选取

2.4.3 光电开关的选取

2.4.4 计算机的选型与配置

2.4.5 采集卡选型与接线方式

2.4.6 交换机的选型

2.4.7 喷码机的选型

2.5 检测系统软件选择

2.5.1 系统软件开发平台类型

2.5.2 NI视觉开发模块介绍

2.6 抗干扰措施

2.7 本章小结

第3章 油管表面图像预处理

3.1 油管图像的特征提取

3.1.1 油管上下边缘提取

3.1.2 油管图像ROI区域抓取

3.2 油管表面图像分割技术

3.3 油管表面图像增强处理

3.3.1 油管表面图像直方图均衡化处理

3.3.2 油管表面图像锐化处理

3.4 油管表面图像的噪声处理

3.4.1 基于低通滤波器的图像噪声处理

3.4.2 基于卷积算法的图像噪声处理

3.5 油管表面图像形态学处理

3.5.1 形态学处理的两种运算方式

3.5.2 形态学处理结果分析

3.6 本章小结

第4章 缺陷识别与 LabVIEW 的软件编程

4.1 油管表面图像缺陷检测与识别

4.1.1 模板匹配原理介绍

4.1.2 基于小波变换的模板匹配

4.1.3 基于SVM算法的缺陷分类技术

4.1.4 图像缺陷识别算法分析

4.2 检测系统的 LabVIEW 软件开发

4.2.1 检测系统的触发程序

4.2.2 检测系统的通信程序

4.2.3 检测系统的缺陷检测程序

4.2.4 检测系统的缺陷融合程序

4.2.5 检测系统的喷码程序

4.3 油管表面缺陷检测系统用户界面设计

4.4 本章小结

第5章 检测系统实现与测试

5.1 硬件平台搭建

5.2 生成应用程序

5.3 视觉检测系统性能测试

5.4 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 研究总结

6.2 主要创新点

6.3 展望

参考文献