基于机器视觉铸件布氏硬度在线检测技术研究

发布时间：2019-11-18 17:52

【摘要】：为实现铸件布氏硬度的在线检测,应用基于机器视觉的布氏硬度自动测量系统采集压痕图像,研究压痕图像滤波、压痕图像轮廓直径提取、直径标定系数等算法。根据压痕图像的特点,提出基于粒子群的Snake模型压痕轮廓提取算法。引入压痕直径标定系数,解决了视觉测量中的压痕直径像素与压痕物理直径的换算关系,并对直径标定系数进行最小二乘法拟合,提高了测量精度。应用布氏硬度在线测量装置对180~210 HBW标准硬度块进行试验测试。试验表明:测量平均误差为0.72%,测量精度在±2 HBW之间,测量标准差为125 HBW,装置重复性好,精度高,完全能够满足铸件的布氏硬度在线检测要求。
【图文】：

三维结构图,压痕直径

快等优点。1测量方法与原理1.1检测原理在硬度测量中，布氏硬度试验测量方法靠性高，因此布氏硬度检测试验方法一经提出就得到国际的广泛应用。国标规定：布氏硬度试验测量原理是使用一定直径的合金钢质圆球施加一定的试验用力，并保持一定时间后，在被测物表面留下压痕直径，其公式表达式为222HBW0.102π()FDDDd(1)式中，F为规定的检测用力，D为规定的检测钢球直径，d为施加规定力并保持一定时间后在被测物留下的压痕直径。本试验采用自动化布氏硬度检测装置实现压痕直径图像采集，试验装置如图1所示。图1系统三维结构图1.升降电动机2.铣削工位电动机3.压痕工位电动机4.拍照工位电动机5.铣削工位铣刀架6.压头工位7.压痕拍照相机8.机架装置分为切削部分、压痕挤压部分，视觉测量部分。切削机构负责切削去除铸件被测点氧化层，主要包含伺服电动机、旋转丝杠、铣头；挤压机构负责应用10mm的标准钢球压入铣切平面，加载29420N力，并饱载15s完成切削面压痕，结构主要包含伺服电动机、丝杠、压头与压球；视觉测量机构负责采集已压好的压痕图像，主要包含工业相机、光源、伺服电动机。1.2检测方法本试验采用直径为10mm的硬质合金钢球为压头，并应用29420N的压力压入铸件铣切平面，并饱载15s，铸件铣切面留有圆形压痕，应用工业面阵相机测量压痕直径，根据式(1)计算得到布氏硬度值。由式(1)可知，设铸件表面压痕直径长度为d，相机测量压痕直径长度d，可得压痕直径标定系数Δ、压痕实际直径d和相机提取压痕直径d之间关系为dΔd(2)相机无畸变条件下，不同布氏硬度值对应的直径标定系数Δ相同，故压痕直径d由式(2)可得dΔd(3)由式(2)可知，测量布氏硬度值只需每次提取面阵相机测量

压力曲线,压力曲线

月2017年1月单忠德等：基于机器视觉铸件布氏硬度在线检测技术研究1592压痕轮廓提取算法2.1压痕压力设计挤压运用模糊控制原理和方法控制步进电动机运转速度，脉冲信号的误差和误差瞬间变化作为输入对象，利用控制规则对非线性控制系统参数进行修正。使压头加载19420N压力并在被测点上饱载15s，压力实测曲线如图2所示。图2压力曲线保持图2.2图像预处理现场工作环境和设备自身影响了图像采集质量，压痕图像含有各种噪声与亮度不均。因此，轮廓提取之前需要对图像进行预处理改善图像质量。传统的线性增强无法满足实际需求，本文采用基于Gamma曲线增强方法对图像进行非线性增强。设获取图像经灰度变化后得到图像f，为面阵相机入射光线强度[11]，则入射光线强度与输出图像之间的关系为fcr(4)相机采集图像，入射光线与图像灰度值成正比关系[12]，可得1fgkr(5)图像经Gamma增强后，得到图像如图3所示。图3a为增强前图像，图3b为增强后的图像，从图3中可以看出，经Gamma图像增强后，图3b中的压痕轮廓与背景图像区分更加明显，，图像得到改善。对于获取的图像夹杂着不同程度的椒盐噪声，而普通的均值滤波虽然能够很好地抑制椒盐噪声，但容易丢失图像边缘信息，造成测量不准。而噪声基本处于高频地段[13]，本文应用能量最小化的中值滤波方法，实现图像滤波处理。图3图像增强前后对比在数字图像中，邻域系统能够帮助建立像素之间的关系，实现数字图像处理的问题。设一副数字图像为(,),1,2,,iifxyiM，j1,2,,M，f(i,j)为图像中的某一像素点，在f(i,j)的邻域系统{|}ppNNU内，有一个以f(i,j)为中心点的邻域空间*pN，邻域内图像上的像素点*(,)pfijN的能量函数为E(f)

【参考文献】