基于LabVIEW和机器视觉铆钉表面缺陷在线检测系统研究

摘要

现代工业，对工件的质量要求不断提高。抽芯铆钉适用于不便采用普通铆钉（须从两面进行铆接）的铆接场合，广泛用于建筑、汽车、船舶、飞机、机器、电器、家具等产品上。其质量对产品的牢固程度、运动性能、使用寿命等都有至关重要的影响。然而由于生产工艺流程原因，部分铆钉表面会出现缺陷，如裂纹、裂缝等，严重影响产品质量。必须对铆钉质量进行严格检测。 本课题的主要研究内容是研发一种面向铆钉企业应用基于机器视觉的铆钉表面缺陷检测系统。本系统采用costar公司SI-M350工业自动化摄像机、NI公司PCI-1410数据采集卡、自制LED光源、计算机等组建视觉检测系统的硬件平台。 软件处理部分，主要进行了对铆钉表面缺陷视频检测系统在虚拟仪器上实现过程的研究，应用了虚拟仪器和LabVIEW相关知识。充分利用了LabVIEW图形化编程便捷、快速的优点，结合NI IMAQ的强大功能和NI Vision的图像处理函数库，完成了对铆钉表面缺陷图像的采集、预处理、识别、结果输出等功能。实现了和硬件的无缝连接。 经过实践检验，本系统具有稳定、快速、准确的良好特性，满足了工业现场对铆钉表面缺陷检测的要求。 通过图像处理来进行工业检测，将比人工检测提高检测的效率和检测质量。最终提高企业的效率和竞争力。因此，铆钉表面缺陷视频检测系统的工业应用，有着广阔的市场前景和研究价值。