汽车涡轮壳零件表面质量视觉检测

作者：余厚云; 张辉

来源：自动化仪表, 2020, 41(11): 6-10.

DOI：10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2020030071

• 表面质量
• 缺陷检测
• 涡轮壳零件
• 机器视觉
• 感兴趣区域
• 断点连接

为了解决复杂外形结构的汽车涡轮壳零件表面质量检测难题,研究了基于机器视觉的表面缺陷检测方法。首先,分别采用高角度和低角度打光方式,获取凹坑类和划痕类表面缺陷图像,并通过图像滤波和图像增强提高图像的信噪比。然后,采用基于连通域的轮廓提取算法,确定感兴趣区域。最后,在感兴趣区域内利用灰度分割、形态学处理和断点连接等算法分割出缺陷特征,从而得到零件表面缺陷检测结果。选取60个涡轮壳缺陷件进行了测试。测试结果表明,该方法能够检测出直径0.5 mm以上的凹坑类和划痕类缺陷,漏检率低于1%,单工位检测时间小于2 s。基于机器视觉的表面缺陷检测方法能够替代人工完成复杂结构零件的表面质量检测任务,并有效提高了检测精度和检测效率。实际应用中,该方法配合机械臂还可进一步提高检测系统的柔性。

• 单位
  南京航空航天大学; 南京航空航天大学无锡研究院