零件缺陷的檢測是企業在實際生產過程中的一個必不可少的環節。目前,我國大部分的中小型生產廠家都還采用人工篩選的方法來保證產品的質量,一方面,人工測量降低了檢測的效率和正確率,人工篩選一般采用肉眼觀察的方法,隨著時間工作的推移,失誤率逐漸提高,識別速度也會越來越慢 ;另外一方面,國內的人力人本在不斷提高,企業考慮到成本不可能對每個零件都進行測量,一般只在同一批次中進行抽樣檢測,這可能造成部分不合格產品難以檢出,降低產品的質量。隨著人工智能技術的持續升溫,基于視覺的尺寸檢測技術得到了快速的發展,在機械和電子等眾多行業中,已逐步取代人工故障檢測的方法。 在這種形勢下,開發一種能夠在線精確檢測零件尺寸,并根據檢測結果,對不合格產品進行篩選的系統不僅可以降低企業的生產成本,還可以提高產品的生產質量。
1 系統總體結構
系統硬件平臺的設計是在充分考慮系統功能和視覺檢測對環境需求的基礎上完成的,其結構如圖 1 所示。整個系統由遮光罩、openMV 相機模塊、無畸變鏡頭、光源、stm32 單片機系統、伺服電機、迪文屏、光電傳感器、舵機等部件所組成。待測零件在經過振動分揀裝后被逐個運送傳送帶上,經過openMV 攝像頭模塊內置的圖形圖像算法的運算后,獲得零件的尺寸信息并輸出給 stm32 單片機,單片機通過控制舵機實現對零件的分揀,并通過光電傳感器感知單個零件檢測完畢。
圖 1 系統總體結構
2 硬件設計
控制系統總體結構如圖 2 所示,整個系統使用 220V 市電進行供電,經過 MP175 降壓電路降為 6v 左右后分別給舵機、光電模塊及 LED 光源供電,stm32 單片機、openMV 模塊及迪文顯示屏采用隔離電源,保證用電的安全性 ;stm32 單片機是整個控制系統的核心,采用 F103 系列,其內部帶有 2 路高 級定時器,可以產生高精度的 PWM 波驅動伺服電機 ;帶有多路串口通信接口,可以實現與 openMV 及迪文屏之間的通信 ; stm32 單片機與執行機構及傳感器之間的連接都加入了光耦隔離芯片,防止外部干擾信號串入單片機回路,造成單片機 “死機”或損毀 I/O。openMV 是一個成本低廉,性能優越的視覺識別模塊,它的核心是一個 stm32F7 單片機,內置了圖像識別算法和一個 microPython 解析器,用戶可通過設計簡易的Python 程序,即可實現圖像識別,openMV 自帶有多路 I/O, 但在本設計中,由于要控制多路外設,為此它僅作為圖像識別單元,不作為控制單元。
圖 2 控制系統硬件結構
電源模塊在設計時需要考慮它的最大功率,由于帶有舵機、光源等外設,系統所需的功率大約在 10w 左右,為減小控制系統總體積,本設計采用的是美國芯源系統有限公司的 MP175 芯片,它是一款 700v 的非隔離降壓芯片,可將 220v 直接通過 buck 電路降壓至所需要的電壓,并且具有 10w 的輸出能力,相較于傳統的互感器降壓,它的體積更小,成本更低。降壓電路如圖 3 所示,其中熱敏電阻 R19 和保險絲構成前置保護電路,防止浪涌電壓損壞系統 ;交流轉直流采用全橋方式,可以提高電源輸出功率,L1、CE1 和 CE2 構成LC 濾波電路,提高直流電的輸出性能,降低 MP175 發熱量 ; R16 和 R17 構成反饋電路,輸出電壓與反饋電阻的關系為:
Vfb的值為 2.53v,本次電源由 220v 降壓為 6v 左右,為此,R16 和R17 分別選擇 6.8k 和 4.99k 的電阻; L2 和D8 構成蓄流回路,當MP175 內部MOS 管處于截止狀態時, L2 放電為整個系統供電,值得注意的是,在蓄流回路中,二極管反向恢復的速度會直接影響芯片轉換效率,為此,需要選擇超快恢復二極管 ;為保證電源電路能輸出穩定且紋波較小的電壓,除了元器件參數及選型需要考慮外,在 PCB 設計時, 線路布局也非常的關鍵,需考慮以下幾點 :(1)L2、輸出電容CE3、蓄流二極管 D8 及芯片內部的 MOSFET 構成的回路必須盡可能小 ;(2)MP175 降壓電路中,反饋的電壓信號的穩定性至關重要,為此走線時必須遠離電感等干擾源,且回饋點必須是在電容濾波之后,不能直接從電感輸出端接入;(3)Drain 管腳上鋪銅盡可能增大,這樣有助于芯片的散熱。
圖 3 電源電路
3 軟件設計
系統軟件由 openMV 中的零件檢測程序及stm32 中的自動控制程序 2 個部分所組成, 其流程如圖 4 所示,基于視覺的缺陷檢測步驟如下 :抓取圖片,并根據顏色閾值,查找圖中零件 ;找到零件后,首先對其進行二值化,然后再查找其邊沿 ;利用最小轉動慣量法查找零件中心軸, 計算零件內中心軸的長度,從而判斷出零件是否合格 ;通過串口發送零件信息至單片機。stm32 單片機的運行步驟如下:
圖 4 軟件處理流程
系統上電初始化,等待迪文屏啟動按鍵按下,一旦按下,則通知 openMV 進入工作狀態 ;設備處于運行狀態時,stm32 產生一路 PWM 波,控制伺服電機運行 ;當接收 openMV 發送的零件是否合格的信息后,stm32 產生相應 PWM 控制舵機將葉片旋轉至正確位置 ;當零件通過光電開關后,一次檢測結束,舵機葉片歸零。
4 結束語
本文結合 openMV 及 stm32 單片機設計了一種基于圖像識別的零件缺陷在線檢測系統,通過檢查零件尺寸是否準確從而實現對不合格產品進行過濾,具有體積小,成本低,自動化程度高的特點,適用于識別精度要求不高的工業現場。
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