基于OpenMV的零件缺陷检测系设计

江达飞 徐中贵

摘 要：本文以轴对称零件为研究对象，设计了一套以OpenMV视觉模块为核心的在线零件检测系统。该系统以最小转动惯量求解二维图像对称轴为核心算法，结合STM32单片机控制系统，可实现零件对称轴长度的测量，并以此对尺寸不合格产品进行筛选。

关键词：OpenMV;在线识别;对称轴检测

Abstract： This paper took axisymmetric parts as the research object， designed an online parts detection system with the OpenMV vision module as the core. The system takes the minimum moment of inertia to solve the two-dimensional image axis of symmetry as the core algorithm， combined with STM32 single-chip microcomputer control system， it can realize the measurement of the length of the part axis of symmetry， and thus screen the unqualified products.

Keywords： OpenMV;online recognition;symmetry axis detection

1 研究背景

“中国制造2025”指出我国要从制造大国转向制造强国。为实现上述目的，智能制造成为重要的转型手段[1]。在智能制造过程中，机器视觉通过微型计算机来模拟人类视觉的功能，使用摄像机摄取目标并将其转化为图像信号，再利用人工智能算法对数据进行分析处理，可应用在众多传统传感器无法测量的领域。本项目针对中小型企业由于生产设备精度低，生产的诸如注射针头这类轴对称零件存在尺寸偏差的问题，设计了一套以OpenMV为核心的缺陷检测系统，通过对零件的对称轴长度进行测量，检测该零件是否达标，并通过分拣装置，对不合格产品进行分离，提升产品整体质量。

2 系统方案设计

2.1 系统整体构成

系统主要由上料装置、动力传输装置、图像识别装置和分拣装置四个部分组成[2]。其中，上料装置主要将生产出的零件逐个传送到物料带上;动力传输装置由伺服电机和传送带组成，通过主控芯片实现对检测速度的精准控制;图像识别利用视觉识别算法检测出零件的对称轴，并测量出零件的尺寸，从而判断零件是否存在缺陷;分拣装置由单片机控制，通过接收OpenMV分析的结果，对缺陷零件进行分拣。

2.2 关键算法设计

刚体动力学中指出，质量分布均匀的轴对称刚体，在绕其对称轴转动时产生的转动惯量最小[3]。对于二维图像来说，可以把它近似看作一个拥有极低厚度和单位密度的刚体，那么只要求解出該刚体对于哪条直线的转动惯量最小，即为该二维图像的对称轴。

3 系统硬件设计

系统硬件结构如图1所示。电源模块使用开关电源芯片，其稳定性是整个系统平稳运行的首要保证[4]。电源芯片在选型时需考虑整个系统的最大功率，因为系统中存在光源及舵机等设备，峰值电流可达到3 A左右，本设计使用了MP2303A芯片。视觉识别单元使用OpenMV模块，其核心包含了OV7755感光元件和STM32F765单片机，支持320×240 16-bit RGB565彩色图像，内置MicoPython及常用的图像处理函数，可实现图像识别的快速开发。除此之外，OpenMV还引出了众多IO接口方便扩展，包括UART、SPI、IIC通信接口和10个通用IO。考虑到设计需要控制的外设较多，其他设备并未直接使用OpenMV进行控制，而是通过串口外扩一个STM32单片机。

4 系统软件设计

软件流程图2所示。首先调用snapshot（）函数，从摄像头中抓拍一张图像数据，然后使用find_blobs（）函数寻找零件所在的目标区域。如果目标区域是第一次越过图像中心线，则说明是本次是新的待测零件，find_blobs（）函数返回零件所在的矩形区域以及零件图像的质心坐标。使用binary（）函数对图像进行二值化，并使用dilate（）函数对图像进行“膨胀”运算，降低图像噪声，然后遍历目标区域有效点并计算出[M]和[N]，从而推算出对称轴的函数表达式。最后根据直线函数关系计算出零件内部对称轴的长度，并与合格零件的数据进行比对，推断出零件是否存在缺陷。

5 结语

本文以OpenMV视觉模块为核心，设计了一种适用于测量轴对称零件缺陷的检测系统，通过二维图像轴对称算法，检测出零件投影的对称轴，并以此计算出零件在对称轴上的长度，从而推断出零件是否存在缺陷，最后通过STM32单片机控制系统对缺陷零件进行筛选，提高产品出厂时的合格率。

参考文献：

[1]丁可浩，邱丹丹.基于OpenMV的智能分拣货物机器人[J].电子世界，2020（2）：163-164.

[2]唐启慧，谷紫颖，李振华.基于机器视觉的注射液针头胶帽缺陷检测[J].包装工程，2019（13）：201-206.

[3]宋保运.一种新的检测多边形对称轴的方法[J].洛阳理工学院学报（自然科学版），2014（2）：58-61，70.

[4]梁楠，郭雷，于勇.基于极小惯量的灰度图像对称轴检测方法[J].微处理机，2009（6）：62-64.