机器视觉技术在电器工业中的应用

杜婷婷

（北京机械工业自动化研究所，北京 100120）

0 引言

国家统计局数据表明，电器工业行业在十一五期间得到了快速发展。“十一五”期间，全行业实现工业总产值（当年价）10768.44亿元，工业销售产值10517.27亿元；2009年实现工业总产值28329.77亿元，工业销售产值27463.16亿元。四年中，工业总产值和工业销售产值分别增长了1.3倍之多，年平均增长达32%[1]。从“十二五”规划建议及国家电网招标情况看，智能电网建设包括发电、输电、变电、配电、用电、调度，预计在未来5年迎来建设投资高峰，将带来超过6200亿元的电力设备需求。由此可见，电器工业的迅猛发展为我国经济发展的稳步潜行提供了有利保障。同时，我们也必须看到行业在发展中存在的不足：经营管理模式落后、设备落后，面对危机反应缓慢，新产品开发严重滞后等影响着行业中企业的发展。

行业的发展必然要求适时进行技术改造，淘汰落后的制造设备，重点拟放在企业主导产品的关键工艺设备、在线检测技术与自动检测线、装配技术与自动装配线等。并且大力提高产品的一致性和可靠性，顺应形式、谋求发展。目前在断路器行业中，新技术的应用是发展的方向，例如机器视觉技术已应用于整线的开距、超程检测工位，提供准确、实时的数据并网于整线网络。并且在电器行业诸如检测缺陷、检测装配的完整性、电器元件的尺寸检查、条码的识别、定位等得到了广泛的应用。机器视觉技术的应用能够大幅降低检验成本，提高产品检验精度及生产效率，为企业提供智能的系统解决方案。

1 机器视觉技术

在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视和零件识别应用，通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能由人眼来完成。然而有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识，用人眼根本无法连续稳定地进行，其他物理量传感器也难以完成。这时，人们开始考虑用CCD照相机抓取图像,送入计算机或专用的图像处理模块，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别[2]。机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度，与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。例如：汽车零件尺寸的检测；汽车部件自动装配的完整性检测；玻璃瓶的尺寸及缺陷检测；电子装配线的元件自动定位；印刷质量的检测；产品保证的条码和字符识别等。以前这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，于是我们经常在一些工厂的现代化流水线后面，看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，这在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然难以保证100%的检验合格率（即“零缺陷”）。这时，人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此提出了机器视觉的概念，并陆续推出了不少工业化的产品和系统。

机器视觉首先采用CCD照相机将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如：面积、长度、数量、位置等；最后，根据预设的容许度和其他条件输出结果，如：尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/无等。典型的机器视觉系统一般包括如下部分：光源，镜头，CCD照相机，图像处理单元（或图像捕获卡），图像处理软件，监视器，通讯/输入输出单元等。视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果，如尺寸数据。上位机如PC和PLC实时获得检测结果后，指挥运动系统或I/O 系统执行相应的控制动作，如定位和分选。

从运行环境的角度，机器视觉系统可分为PCBASED系统和PLC-BASED系统。基于PC的系统利用了其开放性，高度的编程灵活性和良好的Windows界面，同时系统总体成本较低。这种系统内含高性能图像捕获卡,一般可接多个镜头，配套软件方面，从低到高有几个层次，如Windows95/98/NT 环境下C/C++编程用DLL，可视化控件activeX提供VB 和VC++下的图形化编程环境，甚至Windows下的面向对象的机器视觉组态软件，用户可用它快速开发复杂高级的应用[3]。

在基于PLC的系统中，视觉的作用更像一个智能化的传感器，图像处理单元独立于系统，通过串行总线和I/O与PLC交换数据。系统硬件一般利用高速专用ASIC或嵌入式计算机进行图像处理，系统软件固化在图像处理器中，通过类似于游戏键盘的简单装置对显示在监视器中的菜单进行配置，或在PC上开发软件然后下载。基于PLC的系统体现了可靠性高、集成化，小型化、高速化、低成本的特点等。

2 机器视觉在电器工业中的应用实例

机器视觉技术适用于大批量生产过程中的测量，检查和识别，如：零件尺寸、加工精度、零部件装配的完整性，装配尺寸精度、位置/角度测量、零件类型识别、特性/字符识别等。本文以在电器行业的应用实例来加以说明和展示。

2.1 断路器开距、超程检测的应用

通过使用机器视觉传感器测量测试杆的高度变化，间接测量出断路器工件动触头的高度变化，计算出开距、超程的位置（如图1视觉检测工位及图2原理图）。测量系统属于间接测量，其测试过程：1）测量分闸时动触头位置。2）测量合闸时动触头位置。3）测量合闸时下压静触头断电时动触头位置。4）测量合闸时上抬动触头断电时动触头位置。

图1 视觉检测工位

图2 原理图

开距是指断路器动触头与静触头断开后的距离。超程也叫超行程是指动、静触头在接触后，机构将继续超行程运动，超出动静触头的那部分。本视觉检测系统采用间接测量的方法，通过测试杆位置的变化（视觉检测图如3、图4所示）来计算出相对应的开距和超程的距离。

图3 视觉检测结果正确

图4 视觉检测结果错误

2.2 电器零部件的完整性检测的应用

视觉检测系统用于工件装配工位，确保工件在工人手工装配后，内部不缺少元件；同时确保动、静触头匹配及是否有异物混入。待检测工件型号多样，共有5类待测产品。

以其中的一类产品图片为例，如图5 视觉系统处理后的图片；

视觉系统处理后的图片中，主要元件检测如下：

A（铜排）：通过检测边的个数，可以确定铜排的方向；

B（动触头）：检测此区域内的灰度值，可以判断出动触头的类型；

图5 视觉系统处理后

C（动触头）：根据B区域的结果来测量此区域白色部分的高，从而进一步确定动触头的类型；

D（保护垫片）：检测此区域内的白色部分，从而确定垫片是否存在；

E（灭弧栅）：检测边的数目，可以确定灭弧栅是否存在；

当工件自动运动到检测工位时，照相机拍摄照片，在一个视野内检测元气件的检测状态是否正确。通过照相机拍摄照片的比对，就可以判断出该被检测件的状态是否正确。结果显示在显示器上，被检测元件自动弹出。工人可根据检测结果对工件进行复检，对缺件的部分进行补件。由此可见机器视觉系统的使用同时对于光学、机械、自动控制系统、物流系统设计都有着密切的联系，对于设计者的多学科，设计经验等都有着很高的系统要求。

2.3 真空断路器尺寸检查（电子眼）工位

断路器触头尺寸检查包括相间距离、触臂加触头长度以及提门弯板高度等项内容，采用智能视觉检测方法进行6个触头距离位置以及提门弯板，滚轮位置的检测，采用精密测试杆辅助检测触臂长度（如图6所示）。

检测时工件在输送线上由定位装置固定，定位基准分别选择底盘车轮下表面（Z方向），定位销（Y方向），以及提门弯板的一个侧面（X方向）。对触头端面的测量通过相机对触头端面进行拍照，并计算出每相触头中心在X、Z方向与标准位置的误差值。

对于提门弯板位置的检测则通过机构移动来变换相机位置，从侧面“位置1”及“位置2”分别完成两侧相关要素的测量。在此测量的同时通过检测插入触臂梅花触头中心孔内的精密测试杆端部位置可确定Y方向触臂长度的误差值（如图7所示）。当产品型号发生变化时，可在换型准备阶段调整精密测试杆的间隔位置。上述方法测量精度受到相机分辨率、焦距及丝杠螺距精度的影响，按照同类测量设备的工程经验最大测量误差小于±0.5mm。

图6 真空断路器尺寸检查（电子眼）工位

图7 测试杆视觉测试图

机器视觉系统的应用大幅降低检验成本，提高产品质量，加快生产速度和效率，应用前景广阔，市场潜力巨大。作为高精度、非接触的测量方案，视觉系统涉及到光学和图像处理算法，本身就是高度专业化的产品，在整个测量控制系统中，往往要与运动控制系统配合完成位置矫正和进给控制；另外，生产线上对多工序进行同步连续检测时，必须使视觉系统具备分布式联网能力。机器视觉与运动控制、网络通讯等先进技术的结合正在改变工业自动化生产的面貌。

3 结束语

机器视觉技术的发展方兴未艾，目前在国内外已经广泛应用于汽车、医药、轴承、造币、焊接等等许多领域。机器视觉技术要用到生产实际中则需要提供对科学的综合解决方案，需要结合光学、机械、传动、自动控制、计算机和通讯等多专业及多学科的技术。目前，我们已经将该技术应用于电器元件检测及装配中。可以预见，随着我国电器工业以及制造业的发展，机器视觉技术势必在行业中得到更广泛的应用和发展。

[1] 低压电器信息, 2011(1).

[2] 朱铮涛, 黎绍发.视觉测量技术及其在现代制造业中的应用[J].现代制造工程, 2004(4).

[3] 郑清明.智能机器视觉技术在工业生产和自动检测领域的发展及应用[J].制造业自动化, 2005(12).