CN101696876B - 一种vcm磁钢的视觉检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种VCM磁钢的视觉检测方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤一、预先保存所有类型VCM磁钢片的标准轮廓曲线;步骤二、采集待测VCM磁钢片的图像信息;步骤三、对待测VCM磁钢片的图像信息进行除噪预处理;步骤四、提取反应轮廓边缘位置的二值图像数据;步骤五、采用8-连通法提取一组有用的反应待测VCM磁钢片轮廓边缘的特征点;步骤六、计算出轮廓最小包围盒的长轴和短轴,初步判断待测VCM磁钢片是属于哪种类型的VCM磁钢片,如计算出的轮廓最小包围盒的长轴和短轴明显偏离所有类型VCM磁钢片的标准轮廓曲线的长轴和短轴,则判断该待测VCM磁钢片为不合格品。与现有技术相比,本发明的优点在于:方法简便,运行可靠、测量精度高、检测速度快。
Description
技术领域
本发明涉及一种VCM磁钢的视觉检测方法。
背景技术
VCM(Voice Circuit Motor音圈电机)磁钢片是计算机中驱动硬盘驱动器HDD(HardDisk Drive硬盘驱动器)读写磁头移动的“音圈电机”中的永磁体磁钢片,其质量是保证计算机硬盘驱动器生产的重要条件。随着计算机技术及硬件的不断进步,对VCM磁钢片产品的质量要求越来越高。除了严格的材质、加工工艺、物理化学特性以外,尺寸精度已成为必不可少的技术指标,对VCM磁钢片轮廓尺寸进行实时检测是非常重要的。传统的检测方法主要有最大最小模板法、光学投影法或三坐标测量法。最大、最小模板法是目前国内许多企业常用的一种全检方法,它是根据已有VCM磁钢片类型的设计尺寸制作成最大最小形状模板进行人工检测,这种检测方法不能适应现代工业高速发展的要求;还有一种方法,是通过光学投影法是将VCM磁钢片放大后依靠人眼通过影屏进行瞄准测量,这种检测方法存在主观误差大,检测速度慢的缺点;三坐标测量法是用三坐标测量仪进行非接触式测量的方法,测量精度较高,但也存在检测速度慢,信息量少的缺点;光学投影法和三坐标测量法只能用作抽检。因此开发一种检测速度快、测量精度及准确性高的VCM磁钢专用的视觉检测方法显得非常迫切和现实。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术提供一种检测速度快、测量精度及准确性高的VCM磁钢的视觉检测方法。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为:该VCM磁钢的视觉检测方法,其特征在于:包括以下步骤
步骤一、预先保存所有类型VCM磁钢片的标准轮廓曲线;
步骤二、采集待测VCM磁钢片的图像信息;
步骤三、将步骤二中采集到的待测VCM磁钢片的图像信息进行除噪预处理;
步骤四、提取经过步骤三预处理后图像信息的反应轮廓边缘位置的二值图像数据;
步骤五、在步骤四得到的二值图像数据的基础上,采用8-连通法提取一组有用的反应待测VCM磁钢片轮廓边缘的特征点,并排列成有序的第一点集P1=[P0……Pn];
步骤六、根据步骤五得到的第一点集中,计算采集到的待测VCM磁钢片轮廓边缘任意两点间的直线距离,找出轮廓线上距离最远的两点Pi(xi,yi)和Pj(xj,yj),即为轮廓最小包围盒的长轴,其中0≤i≤n,0≤j≤n;然后以PiPj两点为横轴进行坐标变换,将轮廓曲线摆正,然后用水平线从上下两个方向进行扫描,水平扫描线与轮廓曲线首次出现交点的纵坐标之差为轮廓最小包围盒的短轴长度;然后根据计算出轮廓最小包围盒的长轴和短轴,与步骤一中预先保存的所有类型VCM磁钢片的标准轮廓曲线进行比对,初步判断待测VCM磁钢片是属于哪种类型的VCM磁钢片,如果计算出的轮廓最小包围盒的长轴和短轴明显偏离所有类型VCM磁钢片的标准轮廓曲线的长轴和短轴,则判断该待测VCM磁钢片为不合格品。
作为改进,在所述步骤六后还包括以下步骤:
步骤七、在第一点集P1中提取有用的特征点、剔除伪特征点,从而形成第二点集P2,该二点集P2为第一点集P1的子集,在判断第一点集P1中某一特征点Pi是否为有用特征点时,其中0≤i≤n,找出Pi点的一个左支撑区域Li或一个右支撑区域Ri,其中左支撑区域Li中的数据点是沿着Pi点逆时针方向排列的r个数据点,Li={Pj|Pj=(xj,yj),j=i-r,...i-1},右支撑区域Ri中的数据点是沿着Pi点顺时针方向排列的r个数据点,Ri={Pk|Pk=(xk,yk),k=i+1,...i+r},首先计算由{Pi,Pi+1}或{Pi,Pi-1}两个点组成的协方差矩阵的最小特征值λ1,再计算由{Pi,Pi+1,Pi+2}或{Pi,Pi-1,Pi-2}三个点组成的协方差矩阵的最小特征值λ2,再计算由{Pi,Pi+1,Pi+2,Pi+3}或{Pi,Pi-1,Pi-2,Pi-3}四个点组成的协方差矩阵的最小特征值λ3,然后将右支撑区域Ri或左支撑区域Li中的数据点逐个加入,分别计算组成的协方差矩阵的最小特征值λ4...λr,如果λ1<λ2<...<λr,则认为特征点Pi为有用特征点,否则认为Pi为伪特征点;
步骤八、利用最小二乘法将由有用特征点组成的第二点集P2中的二值边缘轮廓数据拟合成待测VCM磁钢片的轮廓曲线;
步骤九、将步骤八拟合成的待测VCM磁钢片轮廓曲线与步骤六判断出该待测VCM磁钢片所属类型的VCM磁钢片的标准曲线进行比对,如果拟合成的待测VCM磁钢片轮廓曲线与步骤六判断出该待测VCM磁钢片所属类型的VCM磁钢片的标准曲线之间的偏差小于等于2%,则判断该待测VCM磁钢片为合格品,否则即为不合格品。
较好的,所述步骤七中r值取2~10。
与现有技术相比,本发明的优点在于:
1.方法简便,运行可靠;
2.测量精度高;
3.检测速度快,工程实用性强。
附图说明
图1为本发明实施例一中VCM磁钢片视觉检测方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本实用新型作进一步详细描述。
实施例一:
本实施例提供了一种用于检测VCM磁钢片的视觉检测方法,其包括以下步骤:
步骤一、预先保存所有类型VCM磁钢片的标准轮廓曲线,这些标准轮廓曲线可以存放在存储设备当中,同时将这些标准轮廓曲线的长、短轴信息一并保存在存储设备当中;
步骤二、采集待测VCM磁钢片的图像信息,本步骤中,可以将待测VCM磁钢片放置在检测台上,利用高精度CCD工业智能相机采集成像的方式将待测VCM磁钢片的图像信息进行采集;
步骤三、将步骤二中采集到的待测VCM磁钢片的图像信息进行除噪预处理,本步骤可以在一个处理器中进行,该处理器需要与步骤二中的高精度CCD工业智能相机和步骤一中的存储设备相连;除噪预处理的方法可以采用常规的方式,如先将待测VCM磁钢片的图像信息进行图像增强,然后再进行图像平滑、中值滤波等等一系列处理将在VCM磁钢片的采集过程中,由于工业环境的影响,如工业现场的光照不均,机器振动引起的固定在支架上的相机抖动等原因,使得采集到的图像不可避免的含有各种各样的噪声,引起图像模糊、质量下降等问题;
步骤四、提取经过步骤三预处理后图像信息的反应轮廓边缘位置的二值图像数据;本步骤中,可以采用现有技术中的Canny边缘检测器来提取,也可以采用其他等同的方式来提取;
步骤五、在步骤四得到的二值图像数据的基础上,采用8-连通法提取一组有用的反应待测VCM磁钢片轮廓边缘的特征点,并排列成有序的第一点集P1=[P0……Pn];
步骤六、根据步骤五得到的第一点集中,计算采集到的待测VCM磁钢片轮廓边缘任意两点间的直线距离,找出轮廓线上距离最远的两点Pi(xi,yi)和Pj(xj,yj),即为轮廓最小包围盒的长轴,其中0≤i≤n,0≤j≤n;然后以PiPj两点为横轴进行坐标变换,将轮廓曲线摆正,然后用水平线从上下两个方向进行扫描,水平扫描线与轮廓曲线首次出现交点的纵坐标之差为轮廓最小包围盒的短轴长度;然后根据计算出轮廓最小包围盒的长轴和短轴,与步骤一中预先保存的所有类型VCM磁钢片的标准轮廓曲线进行比对,初步判断待测VCM磁钢片是属于哪种类型的VCM磁钢片,如果计算出的轮廓最小包围盒的长轴和短轴明显偏离所有类型VCM磁钢片的标准轮廓曲线的长轴和短轴,则判断该待测VCM磁钢片为不合格品,否则进入下一步骤继续检测;这里计算出的轮廓最小包围盒的长轴和短轴与最接近类型VCM磁钢片的标准轮廓曲线的长轴和短轴之间的差值超过2mm即认为计算出的轮廓最小包围盒的长轴和短轴明显偏离所有类型VCM磁钢片的标准轮廓曲线的长轴和短轴;
步骤七、在第一点集P1中提取有用的特征点、剔除伪特征点,从而形成第二点集P2,该二点集P2为第一点集P1的子集,在判断第一点集P1中某一特征点Pi是否为有用特征点时,其中0≤i≤n,找出Pi点的一个右支撑区域Ri,右支撑区域Ri中的数据点是沿着Pi点顺时针方向排列的r个数据点,r值的取值为2~10,本实施例中r值取3,即Ri={Pk|Pk=(xk,yk),k=i+1,...i+3},首先计算由{Pi,Pi+1}两个点组成的协方差矩阵的最小特征值λ1,再计算由{Pi,Pi+1,Pi+2}三个点组成的协方差矩阵的最小特征值λ2,再计算由{Pi,Pi+1,Pi+2,Pi+3}四个点组成的协方差矩阵的最小特征值λ3,如果λ1<λ2<λ3,则认为特征点Pi为有用特征点,否则认为Pi为伪特征点;
步骤八、利用最小二乘法将由有用特征点组成的第二点集P2中的二值边缘轮廓数据拟合成待测VCM磁钢片的轮廓曲线;
步骤九、将步骤八拟合成的待测VCM磁钢片轮廓曲线与步骤六判断出该待测VCM磁钢片所属类型的VCM磁钢片的标准曲线进行比对,如果拟合成的待测VCM磁钢片轮廓曲线与步骤六判断出该待测VCM磁钢片所属类型的VCM磁钢片的标准曲线之间的偏差小于等于2%,则判断该待测VCM磁钢片为合格品,否则即为不合格品。
由于在利用最小二乘法进行曲线拟合的过程中,特征点越多,计算量越大,本实施例正是由于通过步骤七中计算特征点组成的协方差矩阵的最小特征值的方式,将该待测VCM磁钢片轮廓边缘的二值图像数据中一些没有的“伪特征点”剔除掉了,一来减少了步骤八的计算量,二来提高了检测精度和准确性。
实施例二:
与实施例一不同的是在步骤七中:
在判断第一点集P1中某一特征点Pi是否为有用特征点时,其中0≤i≤n,找出Pi点的一个左支撑区域Li,其中左支撑区域Li中的数据点是沿着Pi点逆时针方向排列的r个数据点,r值的取值为2~10,本实施例中r值取3,即Li={Pj|Pj=(xj,yj),j=i-3,...i-1},首先计算由{Pi,Pi-1}两个点组成的协方差矩阵的最小特征值λ1,再计算由{Pi,Pi-1,Pi-2}三个点组成的协方差矩阵的最小特征值λ2,再计算由{Pi,Pi-1,Pi-2,Pi-3}四个点组成的协方差矩阵的最小特征值λ3,如果λ1<λ2<...<λr,则认为特征点Pi为有用特征点,否则认为Pi为伪特征点。
Claims (3)
1.一种VCM磁钢的视觉检测方法,其特征在于:包括以下步骤
步骤一、预先保存所有类型VCM磁钢片的标准轮廓曲线;
步骤二、采集待测VCM磁钢片的图像信息;
步骤三、将步骤二中采集到的待测VCM磁钢片的图像信息进行除噪预处理;
步骤四、提取经过步骤三预处理后图像信息的反应轮廓边缘位置的二值图像数据;
步骤五、在步骤四得到的二值图像数据的基础上,采用8-连通法提取一组有用的反应待测VCM磁钢片轮廓边缘的特征点,并排列成有序的第一点集P1=[P0……Pn];
步骤六、根据步骤五得到的第一点集中,计算采集到的待测VCM磁钢片轮廓边缘任意两点间的直线距离,找出轮廓线上距离最远的两点Pi(xi,yi)和Pj(xj,yj),即为轮廓最小包围盒的长轴,其中0≤i≤n,0≤j≤n;然后以PiPj两点为横轴进行坐标变换,将轮廓曲线摆正,然后用水平线从上下两个方向进行扫描,水平扫描线与轮廓曲线首次出现交点的纵坐标之差为轮廓最小包围盒的短轴长度;然后根据计算出轮廓最小包围盒的长轴和短轴,与步骤一中预先保存的所有类型VCM磁钢片的标准轮廓曲线进行比对,初步判断待测VCM磁钢片是属于哪种类型的VCM磁钢片,如果计算出的轮廓最小包围盒的长轴和短轴明显偏离所有类型VCM磁钢片的标准轮廓曲线的长轴和短轴,则判断该待测VCM磁钢片为不合格品。
2.根据权利要求1所述的VCM磁钢的视觉检测方法,其特征在于:在所述步骤六后还包括以下步骤:
步骤七、在第一点集P1中提取有用的特征点、剔除伪特征点,从而形成第二点集P2,该二点集P2为第一点集P1的子集,在判断第一点集P1中某一特征点Pi是否为有用特征点时,其中0≤i≤n,找出Pi点的一个左支撑区域Li或一个右支撑区域Ri,其中左支撑区域Li中的数据点是沿着Pi点逆时针方向排列的r个数据点,Li={Pj|Pj=(xj,yj),j=i-r,...i-1},右支撑区域Ri中的数据点是沿着Pi点顺时针方向排列的r个数据点,Ri={Pk|Pk=(xk,yk),k=i+1,...i+r},首先计算由{Pi,Pi+1}或{Pi,Pi-1}两个点组成的协方差矩阵的最小特征值λ1,再计算由{Pi,Pi+1,Pi+2}或{Pi,Pi-1,Pi-2}三个点组成的协方差矩阵的最小特征值λ2,再计算由{Pi,Pi+1,Pi+2,Pi+3}或{Pi,Pi-1,Pi-2,Pi-3}四个点组成的协方差矩阵的最小特征值λ3,然后将右支撑区域Ri或左支撑区域Li中的数据点逐个加入,分别计算组成的协方差矩阵的最小特征值λ4...λr,如果λ1<λ2<...<λr,则认为特征点Pi为有用特征点,否则认为Pi为伪特征点;
步骤八、利用最小二乘法将由有用特征点组成的第二点集P2中的二值边缘轮廓数据拟合成待测VCM磁钢片的轮廓曲线;
步骤九、将步骤八拟合成的待测VCM磁钢片轮廓曲线与步骤六判断出该待测VCM磁钢片所属类型的VCM磁钢片的标准曲线进行比对,如果拟合成的待测VCM磁钢片轮廓曲线与步骤六判断出该待测VCM磁钢片所属类型的VCM磁钢片的标准曲线之间的偏差小于等于2%,则判断该待测VCM磁钢片为合格品,否则即为不合格品。
3.根据权利要求2所述的VCM磁钢片的视觉检测方法,其特征在于:所述步骤七中r值取2~10。
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