【摘 要】
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线束产品由若干根排线和压接排线的线束端子组成,是各种电子设备的连接器。在实际的装配过程中会出现排线线序错误、排线缺失等不合格线束产品,会损坏电子设备,造成的后果不堪设想。现在大部分线束产品的缺陷检测还是人工检测,效率低下。因此本文提出了一种基于机器视觉的线束检测系统,用于剔除不合格的线束产品,本文的主要工作如下:首先,根据缺陷线束的特点提出线束检测要求,设计线束检测系统总体硬件架构,并对相机、镜头
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线束产品由若干根排线和压接排线的线束端子组成,是各种电子设备的连接器。在实际的装配过程中会出现排线线序错误、排线缺失等不合格线束产品,会损坏电子设备,造成的后果不堪设想。现在大部分线束产品的缺陷检测还是人工检测,效率低下。因此本文提出了一种基于机器视觉的线束检测系统,用于剔除不合格的线束产品,本文的主要工作如下:首先,根据缺陷线束的特点提出线束检测要求,设计线束检测系统总体硬件架构,并对相机、镜头、光源进行选型以及选择合适的布光方式,搭建线束检测系统硬件平台。其次,设计了线束顺序检测算法,算法的步骤如下:1)在图像预处理阶段,采用双边滤波算法结合均值漂移算法去除排线表面的字符以及高亮。实验结果表明:采用此方法不仅可以对线束图像平滑去噪而且也很好的保留了线束图像的边缘,并使得到的线束图像色彩分布更加均匀。2)在排线区域定位阶段,提出了将线束端子下边缘线作为定位基准线来获取排线区域的方法,利用Canny边缘检测算法结合形态学开运算得到线束端子的轮廓图像。采用结合了约束条件的Hough变换检测线束端子下边缘线,对线束图像进行水平校正并提取排线区域。实验结果表明:采用此方法能够准确定位线束端子下边缘线并提取排线区域。3)在排线分割阶段,采用Otsu算法对排线V通道背景差分图像进行处理得到排线二值化图像,并检测其白色连通区域,得到各根排线的质心,以质心为中心提取用于颜色特征提取的ROI区域。4)在线序识别阶段,提取不同光照条件下各根排线的HSV颜色直方图均值并得到颜色分类模型,对各根排线的颜色进行分类。然后通过改进的线序识别算法判断线束的颜色顺序是否正确。最后开发了线束检测软件系统,将硬件设备、图像处理算法进行集成,并对大量线束进行实验,验证算法的有效性。实验结果表明:本文开发的线序检测算法可以有效的对线束的顺序进行识别,该算法的误报率低于5%,对合格产品的检出率高于95%。
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