基于机器视觉的钢球检测方法

技术领域

本发明属于钢球加工技术领域，具体涉及基于机器视觉的钢球检测方法。

背景技术

目前，钢球可以根据加工工艺、材料、应用等分为不同的种类，其中轴承钢球为工业中重要的基础零部件，需要通过锻打、旋压、轧制和铸造等方式生成的一种球状形铁合金耐磨体。在钢球的制作工艺中，淬火起着至关重要的作用。淬火能增加钢的强度和硬度、弹性和耐磨性，经过淬火的工件可以有效延长其使用寿命，从而降低工业成本。轴承钢球是工业中重要的基础零部件，准确把握生产过程中的淬火工艺，可以有效保证钢球的强度和硬度等。

图像处理是指用计算机对数字图像进行分析和处理，以达到所要求效果和得到所需要信息的技术，常用的图像处理方法有图像增强、图像分割、图像识别和图像分类等。根据某钢球生产厂家的实际需求，研究盐浴淬火后钢球图像识别计数算法，目的是通过采集盐浴炉末端从淬火槽中输出的钢球图像，运用图像识别计数对钢球进行自动识别计数的研究，保证钢球淬火过程按规定进行。

发明内容

有鉴于此，为解决上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供了基于机器视觉的钢球检测方法，对盐浴电阻炉对钢球进行淬火的过程进行监测，对钢球进行拍摄，利用图像识别技术对拍摄图像中的钢球计数，可以智能控制钢球的淬火流程按规定进行；完成了实时在线检测系统，并对钢球数目不符合规定的情况提出报警。

为实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：

基于机器视觉的钢球检测方法，该检测方法用到的检测系统包括照明装置、摄像头、沥篮、框架、第一支架、第二支架、霍尔传感器，所述照明装置由相连的LED光源、板型灯组成，LED光源设在板型灯上；

所述沥篮通过拉杆设在框架上并进行上下运动，所述框架上部设有与开关相连的霍尔传感器，框架上通过第一支架连接设有板型灯，框架上通过第二支架连接设有摄像头，板型灯、摄像头依次位于沥篮上前方且均朝向沥篮设置；

该检测方法包括以下步骤：

S1：采用前光照的照射方案，板型灯、摄像头均利用旋转机构设置在装有钢球的沥篮上前方，板型灯从侧面进行照明，摄像头从正前方进行拍照；根据拍摄时的光源不仅需要保证足够的整体亮度照亮物体，还需考虑最大化突出物体在图像中的特征量，增加对比度的要求；

S2：当沥篮通过框架上的拉杆从熔盐中提升至最高点，沥篮上方的篮盖打开至最大角度，触发霍尔传感器，接触开关后摄像头和板型灯开始工作，在设置拍摄间隔和拍摄时长里，沥篮开盖将钢球倒出，从拍摄中选择钢球完整展现的图像并进行后续图像处理和识别；

S3：图像处理：

S31：图像预处理：S311：对原始图像利用抠图算子，裁剪出需要的目标区域，可以有效避免篮盖或边缘的大量反光点造成的干扰；

S312：利用点计算对数字图像进行基本的线性变换，对图像进行增强，伸缩目标区域的像素值，提高目标和背景的对比度；图像增强主要利用灰度变换法，这里利用一种满足识别钢球实际需求的变换函数，直接在空间域中进行，表达式如下：

g(x,y)＝k×f(x,y)+a (1)

其中，f(x,y)表示原图像坐标为(x,y)的像素值，g(x,y)表示变换后的像素值，k代表变换函数的斜率，k＝255/(GMax-GMin)，a＝-k*GMin，GMax为图像最大像素值，GMin为图像最小像素值；

S313：采用空域滤波方法去除图像中的多种随机噪声，使用中值滤波器，在尽量保留钢球边缘细节的情况下，对噪声进行抑制和去除；

S32：识别计数：S321：利用阈值对目标和背景进行分割，阈值的选择通过对实际图像的分析和计算，公式如下：

TH(x,y)＝g(x,y)+k×f(x,y)+n (2)

其中，TH(x,y)为原图像坐标为(x,y)的阈值，g(x,y)表示局部均值，f(x,y)表示局部标准差，k为权重系数，n为设定的常数；公式(2)即通过位置(x,y)在其邻域中的局部统计信息，均值和标准差的加权和来确定该位置像素的阈值；

S322：由于阈值分割后的图像存在孤立点、毛刺等噪声，对图像进行数学形态学的操作来消除噪声，利用开运算对图像进行腐蚀和膨胀；使用腐蚀函数向内缩减目标中白色区域，填充目标物体中的白色空隙；使用膨胀函数向外扩张白色区域，消除目标连接边界处噪声；

腐蚀：AΘB＝{z|(B)z⌒Ac＝Ф} (3)

膨胀：

同时，利用开操作在腐蚀过程中，保持图像中较大物体的形状基本保持不变；利用闭操作在膨胀过程中，平滑图像轮廓；

开操作：

闭操作：

S323：对处理后的图像进行连接后，利用图像匹配函数对图像中的反光点，认为是一定面积的矩形或者园斑进行识别，此处需要对半径和面积进行设置参数，也需要在对实际的图像进行分析和计算中获取；根据形状、半径、面积、灰度等特征值的范围，来提取相应特征值的独立目标。

进一步的，所述第一支架、第二支架均为三角支架。

进一步的，所述板型灯、摄像头均通过旋转机构连接在支架上。

进一步的，所述旋转机构均为360°旋转轴。

进一步的，所述沥篮内设置钢球，沥篮活动进出浴盐。

进一步的，述照明装置、摄像头均与开关相连，开关与霍尔传感器相连。

本发明的有益效果是：

基于机器视觉的钢球检测方法，对盐浴电阻炉对钢球进行淬火的过程进行监测，对钢球进行拍摄，利用图像识别技术对拍摄图像中的钢球计数，可以智能控制钢球的淬火流程按规定进行；完成了实时在线检测系统，并对钢球数目不符合规定的情况提出报警。

一、本发明的检测系统，不仅将图像处理和识别技术运用到了工业制造中，还保证了钢球淬火过程的正确，提高了钢球生成的合格率，从很大程度上利用智能制造提高了钢球生产的效率和质量；

二、本发明的基于机器视觉的钢球检测方法，主要的创新点有以下几项：

1.钢球识别检测算法

设计基于动态阈值分割+形态学检测方法，这是两种基本检测方法的综合算法，首先对输入的图像进行预处理，去除背景噪声，如不均匀光照和阴影的干扰；然后利用线性操作增强目标特征，除去块状结构等噪声；其次对预处理图像利用最大类间方差算法进行阈值分割，阈值可以根据图像的灰度直方图采取动态阈值，也可以通过自适应算法来得到；最后选择较大的结构元素对图像进行腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等操作。该方法可以有效利用图像中目标的形状属性、连通性、曲率等，在轴承表面缺陷检测研究中应用较多；

2.在线机器视觉系统

设计一种基于机器视觉的钢球检测系统，根据拍摄钢球图像中的特征值分析不同检测的方法，建立检测流程，采用工业机器视觉图像处理软件Halcon进行软件分析，并结合光源理论计算分析了轴承套圈在拍照过程中所需的特殊光源的特性，以及如何进行光源的照射等工业设计。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的检测系统的原理框图；

图中标记：1、摄像头，2、沥篮，3、框架，4、第一支架，5、第二支架，6、霍尔传感器，7、LED光源，8、板型灯，9、拉杆。

具体实施方式

下面给出具体实施例，对本发明的技术方案作进一步清楚、完整、详细地说明。本实施例是以本发明技术方案为前提的最佳实施例，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

基于机器视觉的钢球检测方法，该检测方法用到的检测系统包括照明装置、摄像头1、沥篮2、框架3、第一支架4、第二支架5、霍尔传感器6，所述照明装置由相连的LED光源7、板型灯8组成，LED光源7设在板型灯8上；

所述沥篮2通过拉杆9设在框架3上并进行上下运动，所述框架3上部设有与开关相连的霍尔传感器6，框架3上通过第一支架4连接设有板型灯8，框架3上通过第二支架5连接设有摄像头1，板型灯8、摄像头1依次位于沥篮2上前方且均朝向沥篮2设置；

本实施例中，摄像头1采用海康机器人FA镜头，焦距的选择取决于拍摄距离、像元数、表面分布的感光像元尺寸。经过现场测算，具体采用MVL-MF1628M-8MP800万像素16mm/8mm工业镜头，2/3英寸靶面，FA2.8手动光圈，保证测量精度，高性价比，结构紧凑，便于工业集成。采用海康威视MV-CA013-21UC 130万像素USB3.0彩色相机1/2"CMOS全局快门机器人相机，支持硬、软触发以及自由运行模式，支持自定义ROI，支持水平镜像和垂直镜像，结构紧凑便于实际安装。根据拍摄物体、距离和设备安装位置的实际情况，研究采用单一摄像机进行拍摄，将需要识别计数的钢球全部拍摄下来；

另外，拍摄时的光源不仅需要保证足够的整体亮度照亮物体，还应该考虑尽可能地突出物体在图像中的特征量，增加对比度。因此，该研究的照明装置主要由LED光源7、板型灯具8组成，以保证在生产过程中外部光噪声、钢球倾斜、材质、尺寸和制造系统振动等变化的情况下，按要求获得对比度大的完整图像。由于盐浴淬火炉生产线的具体情况，该研究采用前光照的照射方案，从相机的角度将光源放在物体的前面，采用发光强度大、表观面积大的稳定光源，以保证较低的背景光干扰，拍摄角度尽量垂直；

该检测方法包括以下步骤：

S1：采用前光照的照射方案，板型灯8、摄像头1均利用旋转机构设置在装有钢球的沥篮2上前方，板型灯8从侧面进行照明，摄像头1从正前方进行拍照；根据拍摄时的光源不仅需要保证足够的整体亮度照亮物体，还需考虑最大化突出物体在图像中的特征量，增加对比度的要求；

S2：当沥篮2通过框架3上的拉杆9从熔盐中提升至最高点，沥篮2上方的篮盖打开至最大角度，触发霍尔传感器6，接触开关后摄像头1和板型灯8开始工作，在设置拍摄间隔和拍摄时长里，沥篮2开盖将钢球倒出，从拍摄中选择钢球完整展现的图像并进行后续图像处理和识别；

S3：图像处理：

S31：图像预处理：S311：对原始图像利用抠图算子，裁剪出需要的目标区域，可以有效避免篮盖或边缘的大量反光点造成的干扰；

S312：利用点计算对数字图像进行基本的线性变换，对图像进行增强，伸缩目标区域的像素值，提高目标和背景的对比度；图像增强主要利用灰度变换法，这里利用一种满足识别钢球实际需求的变换函数，直接在空间域中进行，表达式如下：

g(x,y)＝k×f(x,y)+a (1)

其中，f(x,y)表示原图像坐标为(x,y)的像素值，g(x,y)表示变换后的像素值，k代表变换函数的斜率，k＝255/(GMax-GMin)，a＝-k*GMin，GMax为图像最大像素值，GMin为图像最小像素值；

S313：采用空域滤波方法去除图像中的多种随机噪声，使用中值滤波器，在尽量保留钢球边缘细节的情况下，对噪声进行抑制和去除；

S32：识别计数：S321：利用阈值对目标和背景进行分割，阈值的选择通过对实际图像的分析和计算，公式如下：

TH(x,y)＝g(x,y)+k×f(x,y)+n (2)

其中，TH(x,y)为原图像坐标为(x,y)的阈值，g(x,y)表示局部均值，f(x,y)表示局部标准差，k为权重系数，n为设定的常数；公式(2)即通过位置(x,y)在其邻域中的局部统计信息，均值和标准差的加权和来确定该位置像素的阈值；这里的阈值设定为动态，每个位置像素点都存在一个阈值，也可以利用halcon中现有的算子对图像提取合适的阈值；

S322：由于阈值分割后的图像存在孤立点、毛刺等噪声，对图像进行数学形态学的操作来消除噪声，利用开运算对图像进行腐蚀和膨胀；使用腐蚀函数向内缩减目标中白色区域，填充目标物体中的白色空隙；使用膨胀函数向外扩张白色区域，消除目标连接边界处噪声；

腐蚀：AΘB＝{z|(B)z⌒Ac＝Ф} (3)

膨胀：

同时，利用开操作在腐蚀过程中，保持图像中较大物体的形状基本保持不变；利用闭操作在膨胀过程中，平滑图像轮廓；在不明显改变面积的情况下，可以对图像进行开运算先腐蚀后膨胀，具有消除亮度较高的细小区域、在纤细点处分离物体，对于较大物体，可以平滑其边界等作用。也可以对图像进行闭运算先膨胀后腐蚀，具有填充白色物体细小黑色空洞的区域、连接临近物体、同一个结构元、多次迭代处理等作用；

开操作：

闭操作：

S323：对处理后的图像进行连接后，利用图像匹配函数对图像中的反光点，认为是一定面积的矩形或者园斑进行识别，此处需要对半径和面积进行设置参数，也需要在对实际的图像进行分析和计算中获取；根据形状、半径、面积、灰度等特征值的范围，来提取相应特征值的独立目标。

进一步的，所述第一支架4、第二支架5均为三角支架。有利于支架的稳固和长久。由于原有沥篮2是运动中的，所以拍摄过程利用接近开关对摄像头1和板型灯8进行控制，当沥篮2通过框架3上的拉杆9从熔盐中提升至最高点，沥篮2上方的篮盖打开至最大角度，触发霍尔传感器6，接触开关后摄像头1和板型灯8开始工作，在设置拍摄间隔和拍摄时长里，沥篮2开盖将钢球倒出，从拍摄中选择钢球完整展现的图像并进行后续图像处理和识别。

进一步的，所述板型灯8、摄像头1均通过旋转机构连接在支架上。

进一步的，所述旋转机构均为360°旋转轴。

进一步的，所述沥篮2内设置钢球，沥篮2活动进出浴盐。

进一步的，所述照明装置、摄像头1均与开关相连，开关与霍尔传感器6相连。

本发明的检测系统，不仅将图像处理和识别技术运用到了工业制造中，还保证了钢球淬火过程的正确，提高了钢球生成的合格率，从很大程度上利用智能制造提高了钢球生产的效率和质量；

本发明的基于机器视觉的钢球检测方法，主要的创新点有以下几项：1.钢球识别检测算法：设计基于动态阈值分割+形态学检测方法，这是两种基本检测方法的综合算法，首先对输入的图像进行预处理，去除背景噪声，如不均匀光照和阴影的干扰；然后利用线性操作增强目标特征，除去块状结构等噪声；其次对预处理图像利用最大类间方差算法进行阈值分割，阈值可以根据图像的灰度直方图采取动态阈值，也可以通过自适应算法来得到；最后选择较大的结构元素对图像进行腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等操作。该方法可以有效利用图像中目标的形状属性、连通性、曲率等，在轴承表面缺陷检测研究中应用较多；2.在线机器视觉系统：设计一种基于机器视觉的钢球检测系统，根据拍摄钢球图像中的特征值分析不同检测的方法，建立检测流程，采用工业机器视觉图像处理软件Halcon进行软件分析，并结合光源理论计算分析了轴承套圈在拍照过程中所需的特殊光源的特性，以及如何进行光源的照射等工业设计。

综上所述，本发明的基于机器视觉的钢球检测方法，对盐浴电阻炉对钢球进行淬火的过程进行监测，对钢球进行拍摄，利用图像识别技术对拍摄图像中的钢球计数，可以智能控制钢球的淬火流程按规定进行；完成了实时在线检测系统，并对钢球数目不符合规定的情况提出报警。

以上显示和描述了本发明的主要特征、基本原理以及本发明的优点。本行业技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会根据实际情况有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。