CN115456999A - 一种基于机器视觉的锯链表面缺陷自动化检测系统及缺陷检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及锯链缺陷检测技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的锯链表面缺陷自动化检测系统及缺陷检测方法，包括运动控制模块、与运动控制模块连接的图像采集模块、以及与图像采集模块连接的图像处理与缺陷检测模块；图像采集模块包括工业镜头、CCD面阵相机和光源，光源包括同轴光源和碗型光源；运动控制模块包括PLC、电机转轴和同步带，同步带在电机转轴的驱动下牵引开环锯链运动，CCD面阵相机采集运动过程中的锯链图片。本发明通过在准确定位锯链图像中铆钉位置后，采用仿射变换分割锯链图像中各零件部分，简化图像特征；建立基于YOLOv3算法的缺陷检测模型，实现对分割后锯链图像的精确识别，提高了缺陷检测的精度。
Description
技术领域
本发明涉及锯链缺陷检测技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的锯链表面缺陷自动化检测系统及缺陷检测方法。
背景技术
链锯作为林业机械重要的工具之一，具有传递率大、效率高、寿命长的优点。锯链作为链锯的主要功能部件，其生产质量直接影响链锯的工作效率、工人操作安全等。锯链在加工装配过程中，由于当前生产水平和设备的限制，极易产生刀片破损、铆钉铆裂、传动片混料、连接片混料、铆钉漏铆等多种类型的缺陷。目前对锯链缺陷的检测仍以人工检测为主，存在缺陷检测的主观性误判以及人力成本高的问题。而针对锯链缺陷自动化检测的相关研究较少。对于工业产品表面的缺陷检测问题，多采用机器视觉的方式采集工件图像，运用传统图像处理、深度学习等方法实现工业产品缺陷的自动化检测，检测速度快、检测精度高于人工检测。
目前，现有的锯链缺陷自动化检测方法为采用机器视觉的方法采集锯链图像，通过YOLOv4算法建立特征数识别模型，将模型输出的特征数信息与标准值比对判断是否存在缺陷。由于锯链结构组成较为复杂，无法对锯链图像中各部分进行有效识别，因而此方法存在缺陷检测精度不高的问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于机器视觉的锯链表面缺陷自动化检测系统及缺陷检测方法，通过在准确定位锯链图像中铆钉位置后，采用仿射变换分割锯链图像中各零件部分，简化图像特征；建立基于YOLOv3算法的缺陷检测模型，实现对分割后锯链图像的精确识别，提高了缺陷检测的精度。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于机器视觉的锯链表面缺陷自动化检测系统，包括运动控制模块、与运动控制模块连接的图像采集模块、以及与图像采集模块连接的图像处理与缺陷检测模块；
所述图像采集模块包括工业镜头、CCD面阵相机和光源，所述光源包括同轴光源和碗型光源；
所述运动控制模块包括PLC、电机转轴和同步带，所述同步带在电机转轴的驱动下牵引开环锯链运动，CCD面阵相机采集运动过程中的锯链图片；
所述图像处理与缺陷检测模块包括计算机，所述计算机将采集到的锯链图片分割后进行缺陷检测，若存在缺陷则由计算机输出相应指令给PLC做缺陷剔除动作；
所述锯链表面缺陷自动化检测系统的具体流程为：
1)计算机与PLC通过Snap-7通信协议进行通信，在计算机的软件界面启动系统，软件向PLC发送电机启动指令；
2)同步带在电机转轴的驱动下牵引锯链向前运动，运行固定时间后，PLC向CCD面阵相机发送触发信号，控制CCD面阵相机采集锯链图像；
3)工控机将当前采集的锯链图像进行传动片、连接片、刀片部分的单独分割，然后放入缺陷检测队列检测缺陷，同时建立基于YOLOv3算法的缺陷检测模型；
4)若存在缺陷，软件在缺陷显示界面标注缺陷位置并输出缺陷名称，PLC接收软件发送的缺陷检出指令，控制电磁阀动作，使喷码器在缺陷位置喷码标记。
本发明还提供了一种基于机器视觉的锯链缺陷检测方法，具体步骤如下：
1)锯链区域提取：将采集到的完整锯链图像二值化后，采取水平投影法确定含有铆钉区域的上边界像素和下边界像素，提取含有铆钉的锯链区域图像；
2)霍夫圆检测铆钉位置：将提取的锯链区域图像进行高斯滤波、二值化、边缘检测预处理操作，采用霍夫圆检测算法初步定位图像中铆钉的位置和大小；
3)剔除异常点：对霍夫圆检测过程出现的错误圆识别现象，采用最小二乘法对所有圆心坐标进行直线拟合，计算所有圆心到直线的垂直距离di、距离的平均值means、距离的标准差std，以拉依达准则为近似准则判断不同标准差下的异常点剔除效果，当第i个铆钉的圆心坐标不满足约束条件|di-means|≤N×std时，则被当做异常点剔除；
4)铆钉位置更新：异常点剔除后，计算相邻铆钉间的距离，若距离超过装配关系，则存在漏检铆钉，计算相邻铆钉的中心点坐标，定位漏检铆钉的位置；
5)分割图像：对锯链图像中铆钉进行准确定位后，计算相邻铆钉区域的最小外接矩形顶点坐标，并计算转换到新的二维坐标系下的仿射矩阵M，根据仿射矩阵进行仿射变换，得到分割后的锯链零件图像；仿射变换对甩尾锯链进行水平矫正，实现分割后锯链图像空间位置的一致性。
优选地，在步骤5中，通过改进YOLOv3算法：在原始YOLOv3网络结构基础上，增加目标检测输出特征图尺度；使用K-means++聚类算法优化确定锯链数据集的先验框参数。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、本发明通过在准确定位锯链图像中铆钉位置后，采用仿射变换分割锯链图像中各零件部分，简化图像特征；建立基于YOLOv3算法的缺陷检测模型，实现对分割后锯链图像的精确识别，提高了缺陷检测的精度。
2、本发明能够自动、快速分割锯链图像复杂零件部分；通过建立了基于改进YOLOv3算法的锯链缺陷检测模型，解决了YOLOv3算法检测小目标缺陷存在漏检的问题。
附图说明
图1为本发明正常锯链装配及缺陷结构示意图；
图2为本发明中缺陷自动化检测系统的原理图；
图3为本发明中缺陷自动化检测系统的流程方框图；
图4为本发明中锯链缺陷检测方法的流程方框图；
图5为本发明中改进的YOLOv3网络结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，以使本领域的技术人员能够更好的理解本发明的优点和特征，从而对本发明的保护范围做出更为清楚的界定。本发明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做出创造性劳动的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。
在实际应用时，正常锯链结构由刀片、连接片、铆钉、传动片四部分组成，结构及缺陷如图1所示。
为实现锯链缺陷的自动化检测，参照图2，本发明提供了一种基于机器视觉的锯链表面缺陷自动化检测系统，包括运动控制模块、与运动控制模块连接的图像采集模块、以及与图像采集模块连接的图像处理与缺陷检测模块；
所述图像采集模块包括工业镜头1、CCD面阵相机2和光源，所述光源包括同轴光源3和碗型光源4；这里采用同轴光源3和碗型光源4用于保证所拍图像清晰且易于检测；
所述运动控制模块包括PLC5、电机转轴6和同步带7，所述同步带7在电机转轴6的驱动下牵引开环锯链运动，CCD面阵相机2采集运动过程中的锯链图片；
所述图像处理与缺陷检测模块包括计算机8，所述计算机8将采集到的锯链图片分割后进行缺陷检测，若存在缺陷则由计算机输出相应指令给PLC5做缺陷剔除动作。
参照图3，所述锯链表面缺陷自动化检测系统的具体流程为：
1)计算机与PLC通过Snap-7通信协议进行通信，在计算机的软件界面启动系统，软件向PLC发送电机启动指令；
2)同步带在电机转轴的驱动下牵引锯链向前运动，运行固定时间后，PLC向CCD面阵相机发送触发信号，控制CCD面阵相机采集锯链图像；
3)工控机将当前采集的锯链图像进行传动片、连接片、刀片部分的单独分割，然后放入缺陷检测队列检测缺陷，同时建立基于YOLOv3算法的缺陷检测模型；
4)若存在缺陷，软件在缺陷显示界面标注缺陷位置并输出缺陷名称，PLC接收软件发送的缺陷检出指令，控制电磁阀动作，使喷码器9在缺陷位置喷码标记。
由于锯链组成结构较为复杂多样，导致锯链缺陷检测精度不高且检测困难，因此，为实现锯链缺陷的自动化检测，本发明提供了一种基于机器视觉的锯链缺陷检测方法，用于实现高效、快速分割锯链各部分，简化图像特征，提高后续缺陷检测算法的检测精度；参照图4，其流程具体步骤如下：
1)锯链区域提取：将采集到的完整锯链图像二值化后，采取水平投影法确定含有铆钉区域的上边界像素和下边界像素，提取含有铆钉的锯链区域图像；
2)霍夫圆检测铆钉位置：将提取的锯链区域图像进行高斯滤波、二值化、边缘检测预处理操作，采用霍夫圆检测算法初步定位图像中铆钉的位置和大小；
3)剔除异常点：对霍夫圆检测过程出现的错误圆识别现象，采用最小二乘法对所有圆心坐标进行直线拟合，计算所有圆心到直线的垂直距离di、距离的平均值means、距离的标准差std，以拉依达准则为近似准则判断不同标准差下的异常点剔除效果，当第i个铆钉的圆心坐标不满足约束条件|di-means|≤N×std时，则被当做异常点剔除；
4)铆钉位置更新：异常点剔除后，计算相邻铆钉间的距离，若距离超过装配关系，则存在漏检铆钉，计算相邻铆钉的中心点坐标，定位漏检铆钉的位置；
5)分割图像：对锯链图像中铆钉进行准确定位后，计算相邻铆钉区域的最小外接矩形顶点坐标，并计算转换到新的二维坐标系下的仿射矩阵M，根据仿射矩阵进行仿射变换，得到分割后的锯链零件图像；仿射变换对甩尾锯链进行水平矫正，实现分割后锯链图像空间位置的一致性。
具体的，在步骤5中，通过改进YOLOv3算法：在原始YOLOv3网络结构基础上，增加目标检测输出特征图尺度；使用K-means++聚类算法优化确定锯链数据集的先验框参数。
其中，网络结构改进如图5虚线框部分，将Darknet-53网络中第2个残差块的输出特征与经过2倍上采样的特征图层融合，再经过卷积核大小为1×1的卷积层，形成新的输出特征图层，新的特征图层将网格数量进一步划分为104×104，网络的特征提取效果进一步提高。同时，在增加一层特征图层后，先验框的总数量由原来的9个增加到了12个。
其中，原始YOLOv3算法先验框参数是通过K-means聚类算法在VOC数据集上获得的，先验框参数信息与锯链数据集标注信息差距很大，因此需要对锯链数据集重新聚类，计算YOLOv3网络各输出特征图层中先验框尺寸大小。为减少K-means算法初始点随机选取的影响，选用K-means++聚类算法，在改进的YOLOv3网络结构中最终生成12个聚类中心。
综上所述，本发明通过在准确定位锯链图像中铆钉位置后，采用仿射变换分割锯链图像中各零件部分，简化图像特征；建立基于YOLOv3算法的缺陷检测模型，实现对分割后锯链图像的精确识别，提高了缺陷检测的精度。
本发明中披露的说明和实践，对于本技术领域的普通技术人员来说，都是易于思考和理解的，且在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的修改或改进，也应视为本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种基于机器视觉的锯链表面缺陷自动化检测系统，其特征在于，包括运动控制模块、与运动控制模块连接的图像采集模块、以及与图像采集模块连接的图像处理与缺陷检测模块；
所述图像采集模块包括工业镜头、CCD面阵相机和光源，所述光源包括同轴光源和碗型光源；
所述运动控制模块包括PLC、电机转轴和同步带，所述同步带在电机转轴的驱动下牵引开环锯链运动，CCD面阵相机采集运动过程中的锯链图片；
所述图像处理与缺陷检测模块包括计算机，所述计算机将采集到的锯链图片分割后进行缺陷检测，若存在缺陷则由计算机输出相应指令给PLC做缺陷剔除动作；
所述锯链表面缺陷自动化检测系统的具体流程为：
1)计算机与PLC通过Snap-7通信协议进行通信，在计算机的软件界面启动系统，软件向PLC发送电机启动指令；
2)同步带在电机转轴的驱动下牵引锯链向前运动，运行固定时间后，PLC向CCD面阵相机发送触发信号，控制CCD面阵相机采集锯链图像；
3)工控机将当前采集的锯链图像进行传动片、连接片、刀片部分的单独分割，然后放入缺陷检测队列检测缺陷，同时建立基于YOLOv3算法的缺陷检测模型；
4)若存在缺陷，软件在缺陷显示界面标注缺陷位置并输出缺陷名称，PLC接收软件发送的缺陷检出指令，控制电磁阀动作，使喷码器在缺陷位置喷码标记。
2.一种基于机器视觉的锯链缺陷检测方法，其特征在于，具体步骤如下：
1)锯链区域提取：将采集到的完整锯链图像二值化后，采取水平投影法确定含有铆钉区域的上边界像素和下边界像素，提取含有铆钉的锯链区域图像；
2)霍夫圆检测铆钉位置：将提取的锯链区域图像进行高斯滤波、二值化、边缘检测预处理操作，采用霍夫圆检测算法初步定位图像中铆钉的位置和大小；
3)剔除异常点：对霍夫圆检测过程出现的错误圆识别现象，采用最小二乘法对所有圆心坐标进行直线拟合，计算所有圆心到直线的垂直距离di、距离的平均值means、距离的标准差std，以拉依达准则为近似准则判断不同标准差下的异常点剔除效果，当第i个铆钉的圆心坐标不满足约束条件|di-means|≤N×std时，则被当做异常点剔除；
4)铆钉位置更新：异常点剔除后，计算相邻铆钉间的距离，若距离超过装配关系，则存在漏检铆钉，计算相邻铆钉的中心点坐标，定位漏检铆钉的位置；
5)分割图像：对锯链图像中铆钉进行准确定位后，计算相邻铆钉区域的最小外接矩形顶点坐标，并计算转换到新的二维坐标系下的仿射矩阵M，根据仿射矩阵进行仿射变换，得到分割后的锯链零件图像；仿射变换对甩尾锯链进行水平矫正，实现分割后锯链图像空间位置的一致性。
3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的锯链缺陷检测方法，其特征在于，在步骤5中，通过改进YOLOv3算法：在原始YOLOv3网络结构基础上，增加目标检测输出特征图尺度；使用K-means++聚类算法优化确定锯链数据集的先验框参数。
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