CN111855666A - 一种轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法和系统 - Google Patents

一种轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111855666A
CN111855666A CN202010686295.8A CN202010686295A CN111855666A CN 111855666 A CN111855666 A CN 111855666A CN 202010686295 A CN202010686295 A CN 202010686295A CN 111855666 A CN111855666 A CN 111855666A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
bearing
light source
defect
chamfer
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010686295.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111855666B (zh
Inventor
袁婷
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
BEIJING JOINHOPE IMAGE TECHNOLOGY Ltd
Original Assignee
BEIJING JOINHOPE IMAGE TECHNOLOGY Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by BEIJING JOINHOPE IMAGE TECHNOLOGY Ltd filed Critical BEIJING JOINHOPE IMAGE TECHNOLOGY Ltd
Priority to CN202010686295.8A priority Critical patent/CN111855666B/zh
Publication of CN111855666A publication Critical patent/CN111855666A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111855666B publication Critical patent/CN111855666B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8806—Specially adapted optical and illumination features
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/954—Inspecting the inner surface of hollow bodies, e.g. bores
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8806—Specially adapted optical and illumination features
    • G01N2021/8838—Stroboscopic illumination; synchronised illumination
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8854—Grading and classifying of flaws
    • G01N2021/8861—Determining coordinates of flaws
    • G01N2021/8864—Mapping zones of defects
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8854—Grading and classifying of flaws
    • G01N2021/8874—Taking dimensions of defect into account
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8854—Grading and classifying of flaws
    • G01N2021/888—Marking defects
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques

Abstract

本发明公开了一种轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法和系统，其首先通过一旋转运动机构拍摄待测轴承的图像，之后对得到的图像进行拼接及分割，得到轴承的边界信息，然后计算并输出缺陷可能所在的目标区域，并在此基础上进一步判断出真正的缺陷标所在的位置。本发明用于检测带有圆弧凹陷的轴承内圈侧周的外表面缺陷，针对轴承内圈首创了基于图像的缺陷检测方式，解决了金属外观缺陷检测中，工件形状不规则并且包含曲面的检测难点。本发明检测效率高、检测结果准确可靠，具有很高的推广应用价值。

Description

一种轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法和系统
技术领域
本发明涉及轴承缺陷检测技术领域，具体而言，涉及一种轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法。
背景技术
轴承于生产过程中，因生产工艺中存在的多种问题，往往会产生磕碰、划痕、垫伤等表面缺陷，进而导致轴承的使用寿命缩短以及可靠性降低。在现实生产中，大部分工厂采用人工目测全检的方式来检测上述缺陷，不仅导致检测成本高，还会导致检测的可靠性降低。
在缺陷检测领域，机器替代人工是发展趋势，轴承生产厂家也在逐渐的使用全自动的方式替代人工检测。目前市面上针对金属工件的全自动外观缺陷检测主要有以下两种方式：
1、接触式的检测方式
这种检测方式精度受限于触点大小，且会对工件造成二次伤害，故不经常采用。
2、非接触式的检测方式
目前主要有基于图像和基于激光两种方式，基于图像的金属外观缺陷检测主要集中在钢板划痕检测等方向，主要针对金属平板等形状规则的工件，且只涉及检测平面而非曲面的金属工件。基于激光的检测方式目前成本较高，推广比较困难。
发明内容
本发明提供一种轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法和系统，用以克服上述现有技术中存在的至少一个问题。
为达到上述目的，本发明提供了一种轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法，其包括以下步骤：
S1：将被测轴承置于一旋转机构上，被测轴承的中心轴线与水平面平行；
S2：于被测轴承上方设置一第一光源和一第二光源，并于被测轴承最高点处的正上方设置一用于拍照的相机，其中，轴承的中心轴线与相机的成像平面平行，第一光源、第二光源均为线光源并且其照射表面均与轴承的中心轴线平行以及其中心点均位于轴承的中央切平面上；
S3：旋转机构带动被测轴承绕其中心轴线以一预设速度旋转，同时第一光源、第二光源交替发光，于第一光源、第二光源每次发光的同时，相机均拍摄一幅图像，共拍摄N帧图像，其中，N帧图像中的奇数帧图像为第一光源点亮时拍摄的图像，N帧图像中的偶数帧图像为第二光源点亮时拍摄的图像；
S4：依序撷取N帧图像中每一图像的被照亮的部分；
S5：对步骤S4得到的奇数帧图像进行拼接，得到第一图像，对步骤S4得到的偶数帧图像进行拼接，得到第二图像；
S6：使用Otsu二值化方法对第一图像和第二图像进行分割，得到第一图像和第二图像中轴承的边界信息；
S7：根据第一图像和第二图像中轴承的边界信息以及被测轴承对应型号的经验参数，计算被测轴承的外倒角位置、内倒角位置、外倒角范围以及内倒角范围；
S8：对步骤S5得到的第一图像和第二图像进行中值滤波，并根据步骤S5得到的第一图像和第二图像中反光区域的差异以及步骤S8获得的第一图像和第二图像中轴承的边界信息，计算并输出缺陷可能所在的目标区域；
S9：根据缺陷可能所在的目标区域以及步骤S7计算得到的被测轴承的外倒角位置、内倒角位置、外倒角范围以及内倒角范围，运用形态学闭运算和开运算计算缺陷所占的面积、缺陷所在的位置以及缺陷跨距的大小；
S10：对于每一缺陷，判断其为真正的缺陷还是为由于光线或附着物造成的误检缺陷，舍弃误检缺陷，于输出图像中标示处真正的缺陷标所在的位置。
在本发明的一实施例中，第一光源、第二光源的空间位置相对于被测轴承为非对称。
在本发明的一实施例中，步骤S3采用一固定频率的触发器定时触发第一光源、第二光源进行发光，触发器的触发频率、触发次数、第一光源的发光时间、第二光源的发光时间、相机曝光时间均根据旋转机构的转速计算得到，每帧图像均采集24行。
在本发明的一实施例中，步骤S5中，根据旋转机构的转速计算得到隔帧行差，根据隔帧行差对进行奇数帧图像、偶数帧图像进行拼接。
在本发明的一实施例中，步骤S5、步骤S6之间进一步包括以下步骤：
根据第一图像和第二图像的采集延迟时间计算第一图像和第二图像的偏移量，进而修正第一图像和第二图像的相对位置，使第一图像和第二图像配准。
在本发明的一实施例中，步骤S6按照以下方式执行：
S61：对步骤S5得到的第一图像进行垂直位置校正，得到校正后的第一图像，对步骤S5得到的第二图像进行垂直位置校正，得到校正后的第二图像，本步骤进行的校正是基于旋转速度计算出的两张图像垂直方向的位移；
S62：对校正后的第一图像计算每列剔除最大值和最小值后的中位数，得到与第一图像等宽的一维中位数组U1，对校正后的第二图像计算每列剔除最大值和最小值后的中位数，得到与第二图像等宽的一维中位数组U2；
S63：运用Otsu二值化处理方法对校正后的第一图像进行处理，得到第一图像的背景图像与前景图像的分割阈值T1，运用Otsu二值化处理方法对校正后的第二图像进行处理，得到第二图像的背景图像与前景图像的分割阈值T2；
S64：将分割阈值T1与一维中位数组U1进行比较，得到校正后的第一图像的前景图像V1和背景图像U1，将分割阈值T2与一维中位数组U2进行比较，得到校正后的第二图像的前景图像V2和背景图像U2；
S65：运用Otsu二值化处理方法对背景图像U1进行处理，得到新的前景图像和新的背景图像的分割阈值T1′，运用Otsu二值化处理方法对背景图像U2进行处理，得到新的前景图像和新的背景图像的分割阈值T2′；
S66：将分割阈值T1′与一维中位数组U1进行比较，得到新的前景图像V1′和背景图像U1′，将分割阈值T2′与一维中位数组U2进行比较，得到新的前景图像V2′和背景图像U2′；
S67：根据新的前景图像V1′和背景图像U1′，提取出轴承左侧的边缘坐标L1和轴承右侧的边缘坐标L2，根据新的前景图像V2′和背景图像U2′，提取出轴承左侧的边缘坐标L1′和轴承右侧的边缘坐标L2′；
S68：计算L1和L1′的平均值并将其作为轴承左侧边缘的坐标，计算L2和L2′的平均值并将其作为轴承右侧边缘的坐标。
在本发明的一实施例中，步骤S9按照以下方式执行：
根据第一图像和第二图像中轴承的边界信息、轴承尺寸以及轴承型号，计算轴承两个外倒角内侧边缘坐标以及两个内倒角坐标，并据此将轴承侧周部分划分为左侧外倒角、左侧内倒角、右侧内倒角、右侧外倒角共四个区域，记录四个区域所在位置的坐标。
在本发明的一实施例中，步骤S8按照以下方式执行：
S81：对步骤S5得到的第一图像和第二图像进行低通滤波；
S82：对低通滤波后的第一图像和第二图像，按照下式进行图像的比率变换，得到第一图像与第二图像相除的比率图像，以获知步骤S5得到的第一图像和第二图像中反光区域的差异：
Q(i,j)＝P1(i,j)÷P2(i,j) (1)
其中i为单个像素点的水平坐标，j为单个像素点的垂直坐标，P1为第一图像，P2为第二图像，Q为比率图像，比率图像Q中每个点的值等于第一图像P1中对应坐标的像素灰度值除以第二图像P2中对应坐标的像素灰度值；
S83：对步骤S82中获得的比率图像进行按区域的阈值分割，根据步骤S7中计算出的左侧外倒角、左侧内倒角、右侧内倒角、右侧外倒角的位置，在对应区域使用不同的阈值，将大于阈值的部分作为可能存在缺陷的区域在比率图像中用数字1标记，其余部分用数字0标记；
S84：对步骤S103标记后的图像分别进行形态学的闭运算和开运算，忽略其中面积过小的区域并记录所有标记为1的区域，所有标记为1的区域即为缺陷可能所在的目标区域。
本发明还提供了一种用于执行上述方法的轴承内圈侧周外观缺陷自动检测系统，其包括:
旋转运动机构，包括一旋转机构、一第一光源、一第二光源、一用于拍照的相机、一触发器以及一光源控制器，用于执行步骤S1～S3；
图像接收单元，用于执行步骤S4～S5；
图像校正单元，用于执行步骤S6；
区域定位单元，用于执行步骤S7；
图像处理单元，用于执行步骤S8；
缺陷检测单元，用于执行步骤S9～S10。
本发明提供的轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法和系统用于检测带有圆弧凹陷的轴承内圈侧周的外表面缺陷，针对轴承内圈首创了基于图像的缺陷检测方式，解决了金属外观缺陷检测中，工件形状不规则并且包含曲面的检测难点。本发明检测效率高、检测结果准确可靠，具有很高的推广应用价值。
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为本发明提供的轴承内圈侧周外观缺陷自动检测系统的示意图；
图2为本发明所检测的轴承的示意图；
图3为本发明中旋转运动机构的示意图；
图4为本发明中相机、光源及轴承位置示意图；
图5为本发明所使用的拍摄方式采集的多角度光源拍摄图拼接后的图像；
图6为本发明输出的缺陷检测结果图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明提供的轴承内圈侧周外观缺陷自动检测系统的示意图，图2为本发明所检测的轴承的示意图，图3为本发明中旋转运动机构的示意图，图4为本发明中相机、光源及轴承位置示意图，图5为本发明所使用的拍摄方式采集的多角度光源拍摄图拼接后的图像，图6为本发明输出的缺陷检测结果图。本发明用于检测图2所示的轴承，并输出图6所示的结果。
本发明提供的轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法，其包括以下步骤：
S1：将被测轴承置于一旋转机构上，被测轴承的中心轴线与水平面平行；
S2：于被测轴承上方设置一第一光源和一第二光源，并于被测轴承最高点处的正上方设置一用于拍照的相机，其中，轴承的中心轴线与相机的成像平面平行，第一光源、第二光源均为线光源并且其照射表面均与轴承的中心轴线平行以及其中心点均位于轴承的中央切平面上；
S3：旋转机构带动被测轴承绕其中心轴线以一预设速度旋转，同时第一光源、第二光源交替发光，于第一光源、第二光源每次发光的同时，相机均拍摄一幅图像，共拍摄N帧图像，其中，N帧图像中的奇数帧图像为第一光源点亮时拍摄的图像，N帧图像中的偶数帧图像为第二光源点亮时拍摄的图像；
S4：依序撷取N帧图像中每一图像的被照亮的部分；
S5：对步骤S4得到的奇数帧图像进行拼接，得到第一图像，对步骤S4得到的偶数帧图像进行拼接，得到第二图像；
S6：使用Otsu二值化方法对第一图像和第二图像进行分割，得到第一图像和第二图像中轴承的边界信息；
S7：根据第一图像和第二图像中轴承的边界信息以及被测轴承对应型号的经验参数，计算被测轴承的外倒角位置、内倒角位置、外倒角范围以及内倒角范围；
S8：对步骤S5得到的第一图像和第二图像进行中值滤波，并根据步骤S5得到的第一图像和第二图像中反光区域的差异以及步骤S8获得的第一图像和第二图像中轴承的边界信息，计算并输出缺陷可能所在的目标区域；
S9：根据缺陷可能所在的目标区域以及步骤S7计算得到的被测轴承的外倒角位置、内倒角位置、外倒角范围以及内倒角范围，运用形态学闭运算和开运算计算缺陷所占的面积、缺陷所在的位置以及缺陷跨距的大小；
S10：对于每一缺陷，判断其为真正的缺陷还是为由于光线或附着物造成的误检缺陷，舍弃误检缺陷，于输出图像中标示处真正的缺陷标所在的位置。
在本发明的一实施例中，第一光源、第二光源的空间位置相对于被测轴承为非对称，这样设置的目的是获得最佳的图像效果。
在本发明的一实施例中，步骤S3采用一固定频率的触发器定时触发第一光源、第二光源进行发光，触发器的触发频率、触发次数、第一光源的发光时间、第二光源的发光时间、相机曝光时间均根据旋转机构的转速计算得到，每帧图像均采集24行。
在本发明的一实施例中，步骤S5中，根据旋转机构的转速计算得到隔帧行差，根据隔帧行差对进行奇数帧图像、偶数帧图像进行拼接。
在本发明的一实施例中，步骤S5、步骤S6之间进一步包括以下步骤：
根据第一图像和第二图像的采集延迟时间计算第一图像和第二图像的偏移量，进而修正第一图像和第二图像的相对位置，使第一图像和第二图像配准。
在本发明的一实施例中，步骤S6按照以下方式执行：
S61：对步骤S5得到的第一图像进行垂直位置校正，得到校正后的第一图像，对步骤S5得到的第二图像进行垂直位置校正，得到校正后的第二图像，本步骤进行的校正是基于旋转速度计算出的两张图像垂直方向的位移；
S62：对校正后的第一图像计算每列剔除最大值和最小值后的中位数，得到与第一图像等宽的一维中位数组U1，对校正后的第二图像计算每列剔除最大值和最小值后的中位数，得到与第二图像等宽的一维中位数组U2；
S63：运用Otsu二值化处理方法对校正后的第一图像进行处理，得到第一图像的背景图像与前景图像的分割阈值T1，运用Otsu二值化处理方法对校正后的第二图像进行处理，得到第二图像的背景图像与前景图像的分割阈值T2；
S64：将分割阈值T1与一维中位数组U1进行比较，得到校正后的第一图像的前景图像V1和背景图像U1，将分割阈值T2与一维中位数组U2进行比较，得到校正后的第二图像的前景图像V2和背景图像U2；
S65：运用Otsu二值化处理方法对背景图像U1进行处理，得到新的前景图像和新的背景图像的分割阈值T1′，运用Otsu二值化处理方法对背景图像U2进行处理，得到新的前景图像和新的背景图像的分割阈值T2′；
S66：将分割阈值T1′与一维中位数组U1进行比较，得到新的前景图像V1′和背景图像U1′，将分割阈值T2′与一维中位数组U2进行比较，得到新的前景图像V2′和背景图像U2′；
S67：根据新的前景图像V1′和背景图像U1′，提取出轴承左侧的边缘坐标L1和轴承右侧的边缘坐标L2，根据新的前景图像V2′和背景图像U2′，提取出轴承左侧的边缘坐标L1′和轴承右侧的边缘坐标L2′；
S68：计算L1和L1′的平均值并将其作为轴承左侧边缘的坐标，计算L2和L2′的平均值并将其作为轴承右侧边缘的坐标。
在本发明的一实施例中，步骤S9按照以下方式执行：
根据第一图像和第二图像中轴承的边界信息、轴承尺寸以及轴承型号，计算轴承两个外倒角内侧边缘坐标以及两个内倒角坐标，并据此将轴承侧周部分划分为左侧外倒角、左侧内倒角、右侧内倒角、右侧外倒角共四个区域，记录四个区域所在位置的坐标。
在本发明的一实施例中，步骤S8按照以下方式执行：
S81：对步骤S5得到的第一图像和第二图像进行低通滤波；
S82：对低通滤波后的第一图像和第二图像，按照下式进行图像的比率变换，得到第一图像与第二图像相除的比率图像，以获知步骤S5得到的第一图像和第二图像中反光区域的差异：
Q(i,j)＝P1(i,j)÷P2(i,j) (1)
其中i为单个像素点的水平坐标，j为单个像素点的垂直坐标，P1为第一图像，P2为第二图像，Q为比率图像，比率图像Q中每个点的值等于第一图像P1中对应坐标的像素灰度值除以第二图像P2中对应坐标的像素灰度值；
S83：对步骤S82中获得的比率图像进行按区域的阈值分割，根据步骤S7中计算出的左侧外倒角、左侧内倒角、右侧内倒角、右侧外倒角的位置，在对应区域使用不同的阈值，将大于阈值的部分作为可能存在缺陷的区域在比率图像中用数字1标记，其余部分用数字0标记；
S84：对步骤S103标记后的图像分别进行形态学的闭运算和开运算，忽略其中面积过小的区域并记录所有标记为1的区域，所有标记为1的区域即为缺陷可能所在的目标区域。
本发明还提供了一种用于执行上述方法的轴承内圈侧周外观缺陷自动检测系统，图1为本发明提供的轴承内圈侧周外观缺陷自动检测系统的示意图，如图1所示，其包括:
旋转运动机构，包括一旋转机构、一第一光源、一第二光源、一用于拍照的相机、一触发器以及一光源控制器，用于执行步骤S1～S3，图3为本发明中旋转运动机构的示意图；
图像接收单元，用于执行步骤S4～S5，图5为本发明所使用的拍摄方式采集的多角度光源拍摄图拼接后的图像，也即步骤S5得到的图像；
图像校正单元，用于执行步骤S6；
区域定位单元，用于执行步骤S7；
图像处理单元，用于执行步骤S8；
缺陷检测单元，用于执行步骤S9～S10。
为了保证本发明的拍摄效果，本发明可以选用130万象素面阵黑白工业摄像头，并且第一光源、第二光源均为高亮条形光源，触发器利用PLC对其进行控制。旋转运动机构开始旋转时，PLC发送信号到触发器，触发器以固定频率发出触发信号给光源控制器，光源控制器以高速频闪方式交替点亮第一光源、第二光源，每个光源点亮同时触发相机拍摄一帧图像，拍摄的工位布置如图4所示。随着旋转机构带动轴承的旋转，轴承侧周的每个部分都将依次被光源照亮。触发器频率按照轴承外周长和旋转机构旋转速度计算得出。
以下说明本发明的一具体实施例：
旋转运动机构带动轴承旋转一周的时间为t，轴承的半径为r，相机传感器像元的纵向尺寸为y，相机成像时对物体尺寸的缩放比为s，单帧图像高度为24行(相机最小开窗高度)，触发器设定的触发频率和触发次数等按下列公式计算：
采集完整轴承侧周的图像高度(以像素计量)H＝(2πr*s)/y
触发次数由最大轴承确定：n＝Hmax/24＝(2πrmaxs)/(24y)
触发频率f＝n/tHz
相机曝光时间texp＜1/f
轴承开始旋转时PLC发送信号到触发器，触发器以上述频率和次数发出触发信号给光源控制器，光源控制器收到一个触发信号后会依次点亮第一光源、第二光源，每个光源点亮同时触发相机拍摄一帧图像。
本实施例中，图像接收单元接收相机采集的图像并将其进行奇偶帧拼接。拼接时的隔帧行差为ΔR＝[24*r/rmax]。其中，r为当前轴承半径，[·]为四舍五入操作，下同。拼接后的图像见图5，可以看到每隔24行会有一道拼接产生的接缝，本发明不受这个接缝的影响。
图像校正单元对接收到的图5右、图5左首先进行垂直位置上的校正，用来抵消由于触发延迟导致的物体在图5右与图5左上的位置差。然后分别统计两张图像每列像素值的中位数，并分别保存在对应的中位数组里。随后第一次运用Otsu阈值法分离前景和背景，将Otsu阈值法得到的阈值与对应图片的中位数组中的元素值进行比较，初步确定背景和前景范围。接着在刚刚获得的背景图像上，第二次运用Otsu阈值法分离背景和前景，获得了准确的轴承边界在图像上的像素值。通过比较中位数组中元素的像素值和Otsu阈值法获得的像素值大小，从而确定了轴承的轮廓信息(即轴承左、右边界的坐标)。最后将两张图像对应的左、右边界坐标的平均值，作为待检测轴承的轮廓信息输出。
设两台相机间的触发延时为Δt，则垂直方向的位置偏移为：
Δy＝[(2πrsΔt)/(yt)]＝[24*(fΔt)*(r/rmax)]。
中位数即处于中间位置的数，对于一个序列x1，x2，…xn，，首先对其进行升序或者降序排列，获得排序后的序列x′1，x′2，…x′n，，对于n为奇数的情况，取
Figure BDA0002587677200000131
作为中位数，对于n为偶数的情况，可取
Figure BDA0002587677200000132
与
Figure BDA0002587677200000133
的平均值作为中位数。其中，
Figure BDA0002587677200000134
为向上取整操作。
Otsu方法的基本思想是使阈值分割后产生的两类的类间方差最大化，其计算时遍历每一个灰度级计算分割后的类间方差，选取其中使得类间方差取最大值的灰度级为最佳分割阈值，若使得类间方差取最大值的灰度级不只一个，则取其平均值作为最佳分割阈值。Otsu方法的具体阐述可参见电子工业出版社出版的冈萨雷斯《数字图像处理(第三版)》中文译本p479～p482。
区域定位单元接收到待检测轴承的轮廓信息，将轴承的左、右边界坐标与通过分析不同轴承型号的统计数据，得到的轴承尺寸的经验参数相结合，计算出内、外倒角的坐标和范围。倒角位置计算方式如下：设轴承的左边缘坐标为xl，右边缘坐标为xr，外倒角宽度与轴承宽度的比值为rout，内倒角到最近外边缘的距离与轴承宽度的比值为rin，则轴承的宽度为w＝xr-xl+1，左侧外倒角内边缘的坐标xout＝xl+rout*w，左侧内倒角坐标xin＝xl+rin*w。右侧外倒角内边缘与内倒角的坐标计算方式类比左侧倒角的计算方式。
图像处理单元接收到图5右、图5左和内、外倒角的坐标和范围，首先分别对图5右、图5左进行中值滤波，然后将图5右、图5左的像素值进行图像的比率变换，公式如下：
Q(i，j)＝P1(i，j)÷P2(i，j)
比率图像反映出两幅光源角度不同的图像对应点的差异比率。由于表面高度差会造成不同角度光线的反射差异，因此，比率图像的梯度信息蕴含了高度变化的信息。对内倒角区域，外倒角区域、轴承区域分别进行不同的阈值处理，可以定位出可能包含缺陷的点集，然后对图像进行形态学上的闭、开运算，移除面积过小的目标，将剩余点集数值标记为1，生成一张二值化图像输出。
缺陷检测单元接收到二值化图像和内、外倒角的位置信息，对二值化图像进行连通域操作，对所有连通域逐一进行如下操作：
首先计算当前目标区域的面积，如果小于阈值，则判断目标区域内不包含缺陷。然后根据目标区域与倒角的相对位置，选择不同的阈值来和目标区域的跨距进行比较，排除不满足条件的目标区域。最终，认为余下的目标区域包含缺陷，并将缺陷标记在输出图像上(图6)。
本发明提供的轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法和系统用于检测带有圆弧凹陷的轴承内圈侧周的外表面缺陷，针对轴承内圈首创了基于图像的缺陷检测方式，解决了金属外观缺陷检测中，工件形状不规则并且包含曲面的检测难点。本发明检测效率高、检测结果准确可靠，具有很高的推广应用价值。
本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
本领域普通技术人员可以理解：实施例中的装置中的模块可以按照实施例描述分布于实施例的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：将被测轴承置于一旋转机构上，被测轴承的中心轴线与水平面平行；
S2：于被测轴承上方设置一第一光源和一第二光源，并于被测轴承最高点处的正上方设置一用于拍照的相机，其中，轴承的中心轴线与相机的成像平面平行，第一光源、第二光源均为线光源并且其照射表面均与轴承的中心轴线平行以及其中心点均位于轴承的中央切平面上；
S3：旋转机构带动被测轴承绕其中心轴线以一预设速度旋转，同时第一光源、第二光源交替发光，于第一光源、第二光源每次发光的同时，相机均拍摄一幅图像，共拍摄N帧图像，其中，N帧图像中的奇数帧图像为第一光源点亮时拍摄的图像，N帧图像中的偶数帧图像为第二光源点亮时拍摄的图像；
S4：依序撷取N帧图像中每一图像的被照亮的部分；
S5：对步骤S4得到的奇数帧图像进行拼接，得到第一图像，对步骤S4得到的偶数帧图像进行拼接，得到第二图像；
S6：使用Otsu二值化方法对第一图像和第二图像进行分割，得到第一图像和第二图像中轴承的边界信息；
S7：根据第一图像和第二图像中轴承的边界信息以及被测轴承对应型号的经验参数，计算被测轴承的外倒角位置、内倒角位置、外倒角范围以及内倒角范围；
S8：对步骤S5得到的第一图像和第二图像进行中值滤波，并根据步骤S5得到的第一图像和第二图像中反光区域的差异以及步骤S8获得的第一图像和第二图像中轴承的边界信息，计算并输出缺陷可能所在的目标区域；
S9：根据缺陷可能所在的目标区域以及步骤S7计算得到的被测轴承的外倒角位置、内倒角位置、外倒角范围以及内倒角范围，运用形态学闭运算和开运算计算缺陷所占的面积、缺陷所在的位置以及缺陷跨距的大小；
S10：对于每一缺陷，判断其为真正的缺陷还是为由于光线或附着物造成的误检缺陷，舍弃误检缺陷，于输出图像中标示处真正的缺陷标所在的位置。
2.根据权利要求1所述的轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法，其特征在于，第一光源、第二光源的空间位置相对于被测轴承为非对称。
3.根据权利要求1所述的轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法，其特征在于，步骤S3采用一固定频率的触发器定时触发第一光源、第二光源进行发光，触发器的触发频率、触发次数、第一光源的发光时间、第二光源的发光时间、相机曝光时间均根据旋转机构的转速计算得到，每帧图像均采集24行。
4.根据权利要求1所述的轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法，其特征在于，步骤S5中，根据旋转机构的转速计算得到隔帧行差，根据隔帧行差对进行奇数帧图像、偶数帧图像进行拼接。
5.根据权利要求1所述的轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法，其特征在于，步骤S5、步骤S6之间进一步包括以下步骤：
根据第一图像和第二图像的采集延迟时间计算第一图像和第二图像的偏移量，进而修正第一图像和第二图像的相对位置，使第一图像和第二图像配准。
6.根据权利要求5所述的轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法，其特征在于，步骤S6按照以下方式执行：
S61：对步骤S5得到的第一图像进行垂直位置校正，得到校正后的第一图像，对步骤S5得到的第二图像进行垂直位置校正，得到校正后的第二图像，本步骤进行的校正是基于旋转速度计算出的两张图像垂直方向的位移；
S62：对校正后的第一图像计算每列剔除最大值和最小值后的中位数，得到与第一图像等宽的一维中位数组U1，对校正后的第二图像计算每列剔除最大值和最小值后的中位数，得到与第二图像等宽的一维中位数组U2；
S63：运用Otsu二值化处理方法对校正后的第一图像进行处理，得到第一图像的背景图像与前景图像的分割阈值T1，运用Otsu二值化处理方法对校正后的第二图像进行处理，得到第二图像的背景图像与前景图像的分割阈值T2；
S64：将分割阈值T1与一维中位数组U1进行比较，得到校正后的第一图像的前景图像V1和背景图像U1，将分割阈值T2与一维中位数组U2进行比较，得到校正后的第二图像的前景图像V2和背景图像U2；
S65：运用Otsu二值化处理方法对背景图像U1进行处理，得到新的前景图像和新的背景图像的分割阈值T1′，运用Otsu二值化处理方法对背景图像U2进行处理，得到新的前景图像和新的背景图像的分割阈值T2′；
S66：将分割阈值T1′与一维中位数组U1进行比较，得到新的前景图像V1′和背景图像U1′，将分割阈值T2′与一维中位数组U2进行比较，得到新的前景图像V2′和背景图像U2′；
S67：根据新的前景图像V1′和背景图像U1′，提取出轴承左侧的边缘坐标L1和轴承右侧的边缘坐标L2，根据新的前景图像V2′和背景图像U2′，提取出轴承左侧的边缘坐标L1′和轴承右侧的边缘坐标L2′；
S68：计算L1和L1′的平均值并将其作为轴承左侧边缘的坐标，计算L2和L2′的平均值并将其作为轴承右侧边缘的坐标。
7.根据权利要求1所述的轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法，其特征在于，步骤S9按照以下方式执行：
根据第一图像和第二图像中轴承的边界信息、轴承尺寸以及轴承型号，计算轴承两个外倒角内侧边缘坐标以及两个内倒角坐标，并据此将轴承侧周部分划分为左侧外倒角、左侧内倒角、右侧内倒角、右侧外倒角共四个区域，记录四个区域所在位置的坐标。
8.根据权利要求7所述的轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法，其特征在于，步骤S8按照以下方式执行：
S81：对步骤S5得到的第一图像和第二图像进行低通滤波；
S82：对低通滤波后的第一图像和第二图像，按照下式进行图像的比率变换，得到第一图像与第二图像相除的比率图像，以获知步骤S5得到的第一图像和第二图像中反光区域的差异：
Q(i,j)＝P1(i,j)÷P2(i,j) (1)
其中i为单个像素点的水平坐标，j为单个像素点的垂直坐标，P1为第一图像，P2为第二图像，Q为比率图像，比率图像Q中每个点的值等于第一图像P1中对应坐标的像素灰度值除以第二图像P2中对应坐标的像素灰度值；
S83：对步骤S82中获得的比率图像进行按区域的阈值分割，根据步骤S7中计算出的左侧外倒角、左侧内倒角、右侧内倒角、右侧外倒角的位置，在对应区域使用不同的阈值，将大于阈值的部分作为可能存在缺陷的区域在比率图像中用数字1标记，其余部分用数字0标记；
S84：对步骤S103标记后的图像分别进行形态学的闭运算和开运算，忽略其中面积过小的区域并记录所有标记为1的区域，所有标记为1的区域即为缺陷可能所在的目标区域。
9.一种用于执行权利要求1-8任一项所述方法的轴承内圈侧周外观缺陷自动检测系统，其特征在于，包括:
旋转运动机构，包括一旋转机构、一第一光源、一第二光源、一用于拍照的相机、一触发器以及一光源控制器，用于执行步骤S1～S3；
图像接收单元，用于执行步骤S4～S5；
图像校正单元，用于执行步骤S6；
区域定位单元，用于执行步骤S7；
图像处理单元，用于执行步骤S8；
缺陷检测单元，用于执行步骤S9～S10。
CN202010686295.8A 2020-07-16 2020-07-16 一种轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法和系统 Active CN111855666B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010686295.8A CN111855666B (zh) 2020-07-16 2020-07-16 一种轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010686295.8A CN111855666B (zh) 2020-07-16 2020-07-16 一种轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111855666A true CN111855666A (zh) 2020-10-30
CN111855666B CN111855666B (zh) 2023-05-09

Family

ID=72983591

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010686295.8A Active CN111855666B (zh) 2020-07-16 2020-07-16 一种轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111855666B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114463327A (zh) * 2022-04-08 2022-05-10 深圳市睿阳精视科技有限公司 电子产品内衬包装水印缺陷的多节拍成像检测设备与方法
CN115615998A (zh) * 2022-12-13 2023-01-17 浙江工业大学 一种圆形磁芯侧面缺陷检测装置及其方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106093068A (zh) * 2016-08-10 2016-11-09 武汉科技大学 锂电池极片表面缺陷检测装置的成像系统及其使用方法
CN109030498A (zh) * 2018-07-13 2018-12-18 华中科技大学 一种叶片刀纹及表面缺陷的视觉检测装置及方法
CN109816644A (zh) * 2019-01-16 2019-05-28 大连理工大学 一种基于多角度光源影像的轴承缺陷自动检测系统
CN110246122A (zh) * 2019-05-20 2019-09-17 江苏理工学院 基于机器视觉的小型轴承质量检测方法、装置及系统
CN110346294A (zh) * 2019-06-17 2019-10-18 北京科技大学 一种面板细微划伤缺陷的扫描检测系统和方法
CN111044522A (zh) * 2019-12-14 2020-04-21 中国科学院深圳先进技术研究院 缺陷检测方法、装置及终端设备

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106093068A (zh) * 2016-08-10 2016-11-09 武汉科技大学 锂电池极片表面缺陷检测装置的成像系统及其使用方法
CN109030498A (zh) * 2018-07-13 2018-12-18 华中科技大学 一种叶片刀纹及表面缺陷的视觉检测装置及方法
CN109816644A (zh) * 2019-01-16 2019-05-28 大连理工大学 一种基于多角度光源影像的轴承缺陷自动检测系统
CN110246122A (zh) * 2019-05-20 2019-09-17 江苏理工学院 基于机器视觉的小型轴承质量检测方法、装置及系统
CN110346294A (zh) * 2019-06-17 2019-10-18 北京科技大学 一种面板细微划伤缺陷的扫描检测系统和方法
CN111044522A (zh) * 2019-12-14 2020-04-21 中国科学院深圳先进技术研究院 缺陷检测方法、装置及终端设备

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
范帅，等: "基于机器视觉的轴承内外圈尺寸检测及分类", 《自动化仪表》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114463327A (zh) * 2022-04-08 2022-05-10 深圳市睿阳精视科技有限公司 电子产品内衬包装水印缺陷的多节拍成像检测设备与方法
CN115615998A (zh) * 2022-12-13 2023-01-17 浙江工业大学 一种圆形磁芯侧面缺陷检测装置及其方法
CN115615998B (zh) * 2022-12-13 2023-04-07 浙江工业大学 一种圆形磁芯侧面缺陷检测装置及其方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111855666B (zh) 2023-05-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110596129B (zh) 一种基于图像采集的片状玻璃边缘瑕疵检测系统
CN109141232B (zh) 一种基于机器视觉的盘类铸件在线检测方法
WO2017141611A1 (ja) 欠陥検出装置、欠陥検出方法およびプログラム
US6493079B1 (en) System and method for machine vision analysis of an object using a reduced number of cameras
JP2001523815A (ja) 自動レンズ検査システム
Liu et al. Automatic detection technology of surface defects on plastic products based on machine vision
CN111982921A (zh) 孔缺陷的检测方法、装置、传送平台及存储介质
CN111855666A (zh) 一种轴承内圈侧周外观缺陷自动检测方法和系统
JP6635712B2 (ja) 検査方法、検査装置、画像処理装置、プログラム及び記録媒体
EP2973223B1 (en) Enhanced analysis for image-based serpentine belt wear evaluation
CN111833350B (zh) 机器视觉检测方法与系统
JP2017166957A (ja) 欠陥検出装置、欠陥検出方法およびプログラム
CN116681677A (zh) 一种锂电池缺陷检测方法、装置及系统
CN113724173B (zh) 一种碳板脱模布到边距离检测方法、装置、设备和存储介质
CN108872263A (zh) 一种基于船形光源的镜片正侧面爆边检测装置及方法
CN114187269A (zh) 小零器件表面缺陷边缘快速检测方法
JP7306620B2 (ja) 表面欠陥検査装置及び表面欠陥検査方法
JP2017166956A (ja) 欠陥検出装置、欠陥検出方法およびプログラム
JPH09192983A (ja) 工具損耗量計測方法
JP6688629B2 (ja) 欠陥検出装置、欠陥検出方法およびプログラム
JPS6026973B2 (ja) 物体の表面検査方法及びその装置
JP2011102765A (ja) 撮像方法、画像処理方法および撮像・画像処理装置
CN117244796A (zh) 容器异物检测方法、装置及系统
CN117907226A (zh) 一种对镀镍零部件进行自动外观检测的装置及方法
JP2016217877A (ja) 欠損検査装置、及び欠損検査方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant