电子接插件在线质量检测论文

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1检测系统介绍

机器视觉检测系统不仅仅是视觉，它与机械结构、运动控制、硬件系统和软件系统紧密联系，不可分割。稳定的机械结构定位、快速精确的送料系统、可靠的硬件系统和友好灵活的软件系统都是一个成功的视觉检测系统设计所必须考虑的因素。

1.1系统原理

本系统根据机器视觉检测技术原理来进行设计和选型。由机器视觉系统原理的论述，我们可知系统原理是对从真实世界采集到图像信息使用一系列的软件算法进行处理分析，提取我们所需要的特征信息和计算结果，计算机将根据我们所设定的标准对结果进行判定，再根据检测结果反馈对控制执行机构进行操作的控制过程。

1.2检测项目与要求

目前，机器视觉在电子接插件整个制造流程中都有一定的应用，只是根据工艺特点和要求的不同，其所扮演的角色各有不同。冲压是接插件金属端子的制造区，作为接插件的主要构成部分，金属端子的形状、尺寸影响着后续的工艺及成品的质量。因此，在冲压工程中必须对金属端子的关键尺寸和表面缺陷等外观质量进行在线检测，以保证金属端子的品质，减少不良品的数量，并且对检测数据进行统计分析，以便及时发现生产中的问题，进行维护保养。对冲压后的接插件进行视觉检测是减少损失的关键环节。接插件的外观质量缺陷通常具有复杂性和多样性的特点，目前接插件的外观质量还没有统一的标准。本文根据某大型接插件生产厂商提供的缺陷情况，归纳得出所检测接插件的外观质量缺陷主要是影响其功用的引脚缺陷、鱼眼缺陷和表面缺陷。1)引脚尺寸在冲压过程中，由于长时间工作后模具出现磨损，或者金属料带出现偏斜、拱起，会使冲压后的接插件出现引脚偏细或偏粗。2)引脚间距由于金属料带与冲压模具之间的水平相对运动存在移位、阻滞等现象，同时金属料带在传送过程中与料槽存在碰撞或摩擦，容易使冲压后的接插件出现引脚歪斜扭曲，这种缺陷在引脚较长的接插件中很容易出现。3)鱼眼缺陷冲压过程中，由于模具与金属料带的垂直运动距离不足，导致鱼眼没有或者没有被压穿。4)表面缺陷接插件与料槽间存在碰撞和摩擦现象，会使接插件表面产生细长状的划痕，冲压过程中，料带上的金属跳屑容易引起接插件表面压伤，压伤比划痕粗，一般呈不规则凹陷状。冲压模具与金属料带的垂直相对运动存在移位、阻滞，易引起毛刺、飞边缺陷，飞边比毛刺要粗一些。

1.3系统组成及其工作流程

根据机器视觉检测系统的原理和本系统的功能要求，可知本系统主要由料带传送部分、图像采集部分、图像处理部分、单片机控制部分组成。机器视觉检测系统的主要工作流程是:首先，计算机接收来自相机或图像采集卡的图像信息;然后根据检测系统的功能要求，对获取的图像进行相应的分析处理，完成检测任务;最后输出检测结果。

2核心图像处理模块

2.1定位孔检测

由于受到各种机械和电子干扰或迟滞的影响，在视觉系统每次所采集的图像上，待测物体的位置都会有变化，因此在进行产品质量检测之前，系统必须首先在视野范围内确定目标被测物的位置，并且所采用的算法能够自适应被测物体在图像中的位置变动。接插件的冲压工艺为:冲定位孔→分离→冲外形→宽边弯曲Z形弯曲，定位孔是接插件冲压中必不可少的重要部分，并且重复定位精度高，接插件其它部分的位置都是以定位孔为参考基准的，因此本系统选用接插件图像上的定位孔作为待检接插件位置信息的基准，并以此实现其它检测模块的定位。一般情况下，本检测系统的滑槽限位夹具机构加上高精度的伺服运动控制能够保证被测接插件在图像中的位置变化不会太大，这提高了系统利用定位孔实现目标图像位置信息获取的稳定性。倘若出现个别被测接插件的定位孔无法获取，不能确定目标图像的位置信息，通常可以认为检测系统的传动系统出现了严重的问题或者是冲压机床出现了生产故障。

2.2鱼眼检测

鱼眼检测需要完成对接插件产品中鱼眼大小和数量的检测，对鱼眼的尺寸参数精度要求不高，因此本系统采用快速的Blob分析算法完成对鱼眼的质量检测。鱼眼检测的具体流程是:首先通过系统所获取的定位孔位置信息和接插件产品参数确定鱼眼ROI的位置，然后在鱼眼ROI内进行图像二值化，再进行Blob分析获取鱼眼的面积、长轴和短轴等参数，最后根据系统设置的容许值进行结果判断。

2.3引脚检测

引脚是接插件产品的关键部分，需要完成对其尺寸的测量。本系统采用边缘检测算法实现对引脚长度、宽度、倾斜度以及引脚间距的测量。引脚检测的具体流程为:首先通过系统所获取的定位孔位置信息和接插件产品参数确定引脚ROI的位置，然后在引脚ROI内进行边缘检测获取引脚的尺寸参数，最后根据系统设置的容许值进行结果判断。

2.4表面缺陷检测

表面缺陷检测部分的核心是在接插件的目标表面图像中寻找存在的缺陷，并定位和判断。接插件产品的表面缺陷主要是划痕和压伤，需要检测的部分涉及整个表面，待检面积较大，同时产品的形状复杂，这就要求表面缺陷检测算法必须注重时间性能。表面缺陷检测算法多种多样，其经典算法有图像差影法、缺陷图像的特征提取与选择和形态学处理等。为了适应接插件的高速在线检测，本系统根据接插件产品自身特点，将形态学和差影法相结合，对传统的差影算法进行了改进，以提高系统的稳定性。表面缺陷检测的具体流程是:首先确定表面检测ROI设置标准模板，然后采用改进的差影算法进行表面缺陷定位，再采用Blob分析确定表面缺陷的参数获取，最后根据系统设置的容许值进行结果判断。

3实验结果及分析

3.1系统运行速度结果及分析

通过多线程技术，并且采用多核计算机，本机器视觉检测系统实现了四幅图像采集和处理的并行操作，因此系统的运行时间取决于四个检测部分最慢的一个。理论图像采集传输时间是由图像大小和采用的图像传输方式以及硬件决定(硬件引起的差异一般很小)。本系统的图像大小为656×492(8位像素深度)，采用IEEE1394b火线传输协议(理论支持100MB/s数据传输);本系统采用的相机数据传输速度可以达到62.5MB/s，所以理论图像传输时间为656×492/62.5=5.2ms;又由于一张1394卡插的是两个相机，相当于两个相机共用一条总线，时间要乘以2，即是10.4ms，再加上少量的曝光时间，所以理论上一个相机的图像采集传输时间是大于10.4ms的。图像处理时间没有一个理论的计算，因为程序部分较为复杂，所以采用实际运行测量来估算。

3.2系统检测精度及分析

系统的检测精度主要是针对引脚的长度、宽度及间距而言的，影响因素有相机的像素当量和图像的处理算法。相机像素为656×492，图像视野大小为30.8mm×23mm(不同的相机由于相机高度和焦距调整的细微差距可能存在较小的波动)。此个测试相机通过标定计算，像素当量为0.047mm。本系统采用的算法中，定位孔的检测基于边缘检测是亚像素精度算法，鱼眼检测算法和表面缺陷算法基于BLOB分析是像素精度，尺寸检测算法基于边缘检测是亚像素精度，所以整个系统的图像算法精度是控制在正负一个像素当量的范围之内的。

4结论

根据接插件生产厂商所提出的产品外观质量检测要求，综合机器视觉检测系统的原理和特点，本文成功地将机器视觉检测技术应用到接插件外观质量检测领域，研究并开发了基于机器视觉的接插件外观质量检测系统，实现了对接插件各种冲压缺陷(包括尺寸参数和表面缺陷)的在线检测，并且达到了厂家测量误差小于±0.05mm、检测周期小于200ms的检测要求，提高了接插件检测的自动化程度。检测系统软件以VisualC++6.0为开发平台，基于第三方图像处理软件开发包进行二次开发，采用面向对象的设计方法和多线程编程技术，降低了系统的开发难度，系统的可读性、可操作性、可扩展性和可维护性较好，同时系统的界面友好，操作简单，符合现场操作人员的使用习惯。

作者:邹龙飞 韩震宇 马鹏 兰云 单位:四川大学