【摘 要】
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电机中换向器是重要部件,其质量的优劣将直接影响到电机的性能、使用寿命、使用者安全等。目前主要使用人工对换向器进行检测,检测效率、精度和准确率较低,无法满足企业逐渐提高的检测需求。而随着传感器、图像处理等领域的发展,机器视觉技术已广泛用于产品检测环节。通过机器视觉技术来代替人工进行换向器的质量检测可以解决人工检测的低效率等问题,并且可以实现生产过程在线监控、产品缺陷快速定位、产生原因精准分析等功能。
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电机中换向器是重要部件,其质量的优劣将直接影响到电机的性能、使用寿命、使用者安全等。目前主要使用人工对换向器进行检测,检测效率、精度和准确率较低,无法满足企业逐渐提高的检测需求。而随着传感器、图像处理等领域的发展,机器视觉技术已广泛用于产品检测环节。通过机器视觉技术来代替人工进行换向器的质量检测可以解决人工检测的低效率等问题,并且可以实现生产过程在线监控、产品缺陷快速定位、产生原因精准分析等功能。本文设计了一套针对换向器柱面异物的在线快速视觉检测系统,通过机器视觉对电机转子换向器的柱面进行异物检测,主要研究内容如下:（1）对换向器异物视觉检测系统进行总体设计。首先明确检测需求,确定系统需要实现的功能。基于工作原理提出检测系统的总体框架,分析并优化系统的检测流程,按照系统检测用时将其划分为三个环节,去除不必要的数据交互,并将图像处理与换向器旋转由顺序执行改为同时执行,缩短检测用时。（2）对换向器异物视觉检测系统进行硬件设计。根据被测工件特性和换向器柱面特征,选用蓝色环形光源在工件底部进行照明,实现对换向器绝缘槽内和两侧柱面区域的均匀照明。并选用500万像素的CMOS黑白工业相机配合75mm镜头来采集换向器柱面图像,通过相机的Gig E接口来进行图像传输。此外系统通过RS232串口和PLC（Programmable Logic Controller）进行数据交互。（3）对换向器异物视觉检测系统进行软件设计。系统软件负责与工业相机和PLC进行数据交互,完成对换向器柱面的完整检测。首先接收相机图像,之后图像处理得到检测结果,将图像和结果显示在屏幕上。图像处理的同时PLC控制换向器旋转至下一角度,系统重复上面步骤直到整个换向器检测完成,将最终检测结果发送到PLC中。（4）对换向器异物视觉检测系统的图像处理算法进行研究。换向器完整柱面由两个区域组成:绝缘槽区域和柱面区域,而使用黑白相机拍摄图像中两区域背景色不同,因此需要首先将图像中的两区域分割出,之后分别对两区域进行检测。选取槽中的绝缘槽为ROI（Region of Interest）区域,通过基于边缘特征的模板匹配来进行ROI区域定位。在定位的基础上划分出检测区域,区域内包括绝缘槽及其两侧柱面,之后使用Sobel边缘检测算子提取得到绝缘槽及其两侧柱面的边缘轮廓,按照轮廓划分出绝缘槽区域和左右两侧柱面区域。对绝缘槽和柱面区域分别设置不同的阈值进行分割,得到二值化图像,之后通过开运算消除斑点,最终获得绝缘槽和柱面上的异物轮廓,通过轮廓数量判断是否存在异物。（5）在完成整体设计后首先在实验室搭建实验环境,分别对算法准确性和算法用时进行测试,初步达到生产需求。之后将整个系统安装到生产现场进行测试实验,记录生产过程数据并分析优化系统。优化后,现场检测准确率达到98.67%,算法用时约57ms,单个换向器检测用时在3.8s左右,完全满足生产需求。
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