基于機(jī)器視覺的干電池缺陷并行檢測方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、干電池是生活中重要的日用消費(fèi)品,隨著需求增長和自動化技術(shù)發(fā)展,干電池生產(chǎn)設(shè)備日益朝向高速化、自動化方向發(fā)展。干電池各個工序的檢測是決定其產(chǎn)品質(zhì)量的一個重要環(huán)節(jié)。由于生產(chǎn)設(shè)備、工藝和環(huán)境等因素的影響,干電池在生產(chǎn)過程會出現(xiàn)鋅筒和漿層紙變形、漏裝碳棒、碳棒偏心等缺陷,這些缺陷會嚴(yán)重影響干電池的質(zhì)量。目前傳統(tǒng)檢測方式依賴于人工目測,不但檢測速度慢,勞動強(qiáng)度大,而且不能消除主觀和視覺疲勞帶來的檢測誤差,難以滿足現(xiàn)代高速生產(chǎn)線的檢測要求。因此,如

2、何高效、準(zhǔn)確地檢測出干電池缺陷,不僅是企業(yè)提高干電池質(zhì)量和效率所急需解決的問題,而且具有重要的課題研究價值。
  基于LabVIEW的機(jī)器視覺檢測方法有非接觸、高速度和高精度等特點(diǎn)。本文針對干電池生產(chǎn)線上三類缺陷:鋅筒、漿層紙和碳棒缺陷,展開機(jī)器視覺的多通道并行檢測研究,初步實(shí)現(xiàn)了并行檢測實(shí)驗(yàn)裝置的搭建。
  首先,本文對漿層紙裝配和插碳棒工位做檢測需求分析,制定實(shí)驗(yàn)裝置的技術(shù)要求及整體設(shè)計(jì)方案。并完成硬件部分圖像采集系統(tǒng)的

3、搭建,包括照明系統(tǒng)設(shè)計(jì)、CMOS傳感器選型、光學(xué)鏡頭選型及安裝、PC控制計(jì)算機(jī)組件選型。
  其次,本文在LabVIEW平臺上采用基于隊(duì)列狀態(tài)機(jī)的生產(chǎn)者/消費(fèi)者設(shè)計(jì)模式,通過生產(chǎn)者/消費(fèi)者隊(duì)列數(shù)據(jù)傳輸實(shí)現(xiàn)多通道圖像采集。四個CMOS攝像頭并行采集的圖像數(shù)據(jù)和程序運(yùn)行狀態(tài)捆綁加入生產(chǎn)者/消費(fèi)者隊(duì)列中,通過隊(duì)列傳輸圖像數(shù)據(jù)和運(yùn)行狀態(tài)。該模式充分利用了控制計(jì)算機(jī)自動多線程編程的硬件資源,也結(jié)合了生產(chǎn)者/消費(fèi)者設(shè)計(jì)模式的并行性,提高了程序

4、運(yùn)行效率。檢測裝置的軟件架構(gòu)采用模塊化設(shè)計(jì),介紹了LabVIEW上的多通道圖像采集模塊、圖像處理模塊和數(shù)據(jù)存儲模塊實(shí)現(xiàn)過程,并對實(shí)驗(yàn)裝置的主界面進(jìn)行了設(shè)計(jì)。
  最后,對整個程序的核心圖像處理模塊展開設(shè)計(jì)與優(yōu)化。研究了各種干電池圖像預(yù)處理和分割方法,通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比,中值濾波更適合干電池圖像消噪,線性灰度變換在增強(qiáng)干電池目標(biāo)信息對比度上效果更佳。研究了邊緣檢測方法,通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比,發(fā)現(xiàn)鋅筒、漿層紙和碳棒存在明顯邊緣特征,為缺陷識

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