案例系列：尺寸和缺陷视觉检测

          系统产品概述：                                                                                                                                                                                                                    

           机器视觉检测系统就是工业相机替代人眼睛去完成识别、测量、定位等功能。视觉检测系统一般有图像采集和处理系统组成，可替代人工完成条码字符、裂痕、包装外观、表面特性、凹凸缺陷、二维及三维形状、样色等检测，使用视觉检测系统能有效的提高生产流水线的检测速度及精度，大大提高产量和质量，降低人工成本，同时防止人为因素产生的误判漏判等。

           根据本项目检测的缺陷特点及工作环境，采用双光源配合相机完成具有突出特点的图片源的采集，通过机器视觉处理系统完成缺陷检测。

          视觉检测系统结构框图：                                                                                                                                                                                                

            客户要求检测要素及特点
                       检测要素：

                       零件高度h；
                       零件柱体部分直径?；
                       表面缺陷；

             检测主要指标：
                       检测速度：100个/分钟；
                       柱体直径：6～30mm，精度5um；
                       高度：8～35mm，精度10um；
            检测流程及方法：                                                                                                                                                                                                        
           流程图：

            流程简介：
                       图像采集：进入检测工位时，由两个光源配合相机分别采集两组不同的图片，便于 后续准确检测该   零件的缺陷和尺寸。
                       图像预处理：因为检测设备所在的工作环境和条件恶劣，会造成图像采集的干扰和失真，为了满足后续图像处理算法的要求，需要进行初步处理。
                       标定校正：图像采集过程中通过镜头和相机获得的零件的投影总会存在畸变，实际物体所处的实际坐标空间和图像坐标空间不一致，会导致零件图片尺寸不能体现物体真实尺寸，为了能准确检测物体，需要通过标定校正完成这 个工作。
                       零件定位：图片采集过程中因为背景的影响可能会导致边沿部分尺寸检测出现误差，所以需要进行重新定位。
                       零件尺寸检测：如果尺寸检测合格后，再进入缺陷检测流程并自动分类放置，否则进入不合格品分类存放。
                       零件缺陷检测： 通过对采集图片通过算法进行缺陷判定，如果缺陷超过设定阀值，判为不良品，则通过平台自动分类放置。
                       检测数据处理：根据客户的要求，可建立相应的数据库完成检测零件的数据统计，并保存相应的数据供    查询。

            零件图片源采集结构布局：

                       表示缺陷检测挡断开关
                       表示尺寸检测挡断开关
                       表示磁盘选择开关
            通过控制尺寸检测挡断开关控制平行光源，完成被 测零件的一次拍照；控制缺陷检测挡断开关控制 缺陷补光，完成被测零件的表面至少四次拍照； 开关间距和斜面角度根据检测精度和速度进行设计。                    

            图片源采集方案特点：
                       零件检测精度受两方面因素影响：
                                  图片源的采集方案和设备精度：该方案的光源选择和方案设计既考虑了尺寸和缺陷检测的精度，同时也考虑了机械机构的合理性及后期使用维护的方便性；镜头的光学分辨率和相机分辨率是 直接影响检测精度的硬件条件，将在后面进行分析方案的可行性。
                                  图片源的处理系统方案：客户仅要求检测圆柱体表面三个不同位置（前端、中部和后端）的直 径，但我公司设计的上述图片源采集方案可以检测圆柱表面多个位置的直径，提高了尺寸检测的精度。        

           方案评估：                                                                                                                                                                                                                            

           根据客户的检测指标要求，从检测精度和检测速度进行指标评估：
                      尺寸检测精度：据客户要求的零件最大直径按照30mm计算，柱体尺寸检测精度是5um，高度最大35mm计算,检测精度是10um。如图3示图片采集结构布局相机1选择2900万的CCD相机（6576×4384）。
直径按照最大30mm计算，所选相机1的精度可达：30mm / 6576 ≈ 4.56um，直径检测精度已经满足要求；高度检测按照最大35mm计算，所选相机1的精度可达：35mm / 4385≈ 7.98um ，高度检测精度已经满足要求。                         

                     综述：相机1可满足尺寸检测指标。
                     缺陷检测精度：如图3示图片采集结构布局相机2选择500万的CCD相机（2448 ×2050）。据客户要求的零件最大直径按照30mm计算，缺陷裂纹按照50um计算，检测表面是零件滚动一圈的周长约是94mm，考虑余量取100mm，要求相机2精度达：100mm / 2448≈ 40.85um精度已经满足要求。

                      综述：相机2可满足缺陷检测指标。
                     检测速度：假设检测速度100个/分钟，滚动一周需要时间0.6s，除去时间间隔取0.5s，零件滚动速度是200mm/s。按照最大30mm零件表面缺陷检测的精度和检测速度要求，充分考虑各种因素影响，结合检测精度和运动图像采集拍照的最严格曝光时间计算得要求相机2的曝光时间必须满足：t≤ 51.06us。我们选择的相机2曝光时间最小达 t= 7us ，已经满足要求。根据检测速度要求相机2的帧率大于6.7fps，我们选择相机2的帧率可达20fps，已经满足要求。

                     综述：相机2可满足速度检测指标。
按照最大30mm零件尺寸，检测速度100个/分钟，充分考虑各种实际生产的情况下，要求相机1的帧率大于3.3fps，选择相机1的帧率可达6.2fps。充分结合实际生产的情况下，要求相机1的曝光时间满足t≤19.01us。而相机1的曝光时间最小可达t= 6us，已经满足要求。

                    综述：相机1可满足速度检测指标。
          综述：通过对客户要求的尺寸检测精度、缺陷检测要素及检测速度等关键性指标进行综合评估，方案是可行的，选择的相机等关键性设备可以满足要求。