基于机器视觉的发动机厂视觉防错系统

基于机器视觉的发动机厂视觉防错系统

摘要：在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。在中国，这种应用也在逐渐被认知，且带来最直接的反应就是国内对于机器视觉的需求将越来越多。本文就针对汽车行业发动机生产线上的工件、活塞等进行检测识别进行讨论，并且对机器视觉未来在中国国内的发展进行展望。

关键词：机器视觉自动控制发动机

本项目所要达到的目的是：在生产线上通过机器视觉系统对冷却喷嘴，挺杆体，活塞销卡环，动力泵接头、增压器角度、油泵安装孔密封圈、喷油器密封垫进行在线防错。

原理：在发动机生产线各对应部位安装图像识别系统。待操作工完成零件安装后，在发动机到达对应图像识别系统部位时，给图像识别系统发出到位信号，识别系统开始进行拍照。并根据发动机信息提取标准图片进行比较，如果发现实际图形与标准图片有误差，即判断为零件错、漏装，用声光报警的形式提示操作工，且停止器无法放行，需要操作工处理完故障后手动复位再放行。

视觉防错系统就是使用机器来代替人眼对产品进行测量与判断以及报错，该系统完全不影响流水线的正常工作。这套系统的工作步

骤大致为四步：首先采用光敏传感器对流水线上的产品进行定位。然后对运动着的产品进行图像拍摄。再经过图像处理，判断产品是否正确安装。如果产品装配有误，则会产生报警信号。

1 图像识别原理

典型图像识别系统应该包括以下几个步骤：

1.1信号获取，即通过采集设备来获取原始信号的过程，所获取的信号质量非常重要，它是后继处理的输入数据，往往会受到周围光源的影响。因此一套合理的配光方案会使得到的图像效果大大改善。

1.2预处理，在这个阶段，对图像进行优化，包括去噪，消除旋转和平移等等操作。对于采集到的信息往往不能直接应用，需要进行预处理，在经过了去噪，平移等操作之后才能进行特征提取，因此这一阶段的好坏也会直接影响到后继的环节。

1.3特征提取，特征提取这环节是根据图像的特性，提取出能表现出该物质特性和唯一性的一个或者多个特征，能体现物质唯一的特征往往需要多个特征来表达，因此特征的选取和如何消除特征之间的冗余便成为了特征提取的重要部分。

1.4 特征匹配，就是将待识别的特征和模板库中的模板进行匹配，从而得到识别结果。这阶段的识别过程可以通过多种识别算法来实现，BP算法，模糊算法，神经网络等等。

2 控制方案

2.1 活塞销卡环、动力泵接头

要求：检测活塞销卡环是否安装。活塞销卡环两面安装，必须进行两面检测。

工作过程：图像系统中固定安装一个光电传感器和摄像机，安装于生产线的正上方。当装配件在生产线上运行到此检测为时，检测活塞销卡环是否到达摄像机的正下方，如果到达正下方则通知摄像机开始拍摄图片，然后将拍摄到的图片与预先存储在摄像机中的图片进行比较，从儿判断是否漏装冷却喷嘴。如果正确安装，则提示放行，如果安装不正确系统报警，等待操作工来处理

2.2 活塞的反装，错装和漏装

工作过程：首先判断缸体是否已到位，并且做好准备，采取的方法是检测缸体的上缘，如果未发现该特征部分，即发生报警。然后对以下三项内容进行识别a、活塞的有无；b、活塞位置的正确性；c、活塞顶部的表示是否跟与要安装的缸体一致；

3 测试方法

整个识别过程如下：发动机被翻转、装入活塞，输送系统使发动机随托盘向自动识别工位移动；当发动机即将到达时，先由二维码读头验明其身份，然后发信号给PLC；当发动机移动到自动识别工位，

接近开关触发，PLC给机器视觉系统发出工作指令；如果活塞以安放在缸体内，其上的标识和字符与要求的型号、组别等完全一致，且装备正确，视觉系统法信号给PLC，发动机继续流向下个工位。如果活塞装配有错，则视觉系统提示PLC，并通过人机界面报警，显示屏将显示哪一缸的活塞装配有错、何种错误。操作者需确认识别的结果，通过人机界面发指令给PLC，并且将发动机直接输送到返修区域进行返修。整个过程全部自动完成，只有出现安装错误，发出报警时才需要人工干预。

在未来的几年内，随着中国加工制造业的发展，对于机器视觉的需求也逐渐增多；随着机器视觉产品的增多，技术的提高，国内机器视觉的应用状况将由初期的低端转向高端。由于机器视觉的介入，自动化将朝着更智能、更快速的方向发展。另外，由于用户的需求是多样化的，且要求程度也不相同。那么，个性化方案和服务在竞争中将日益重要，即用特殊定制的产品来代替标准化的产品也是机器视觉未来发展的一个取向。