基于扁平漆包线表面缺陷在线检测的分析

基于扁平漆包线表面缺陷在线检测的分析

刘俊

金杯电工电磁线有限公司   湖南省湘潭市  411100

摘要：漆包线是电器中不可或缺的重要零部件，应用十分广泛，如螺丝钉般不起眼，但由于环境等因素，其表面容易出现缺陷，从而影响到性能，进而导致机电设备难以正常运转，因此漆包线检测备受重视。本文将围绕着扁平漆包线表面缺陷在线监测展开论述，设计一种检测系统，对漆包线进行全景图像的摄取，借助数字图像处理技术检测其表面缺陷，对表面缺陷进行图像记录和警报，希望能够促进扁平漆包线检测水平提升。

关键词：扁平漆包线；表面缺陷；在线检测

引言

小到手机充电线，大到火箭、航天飞机，我们身边的绝大多数电器都需要应用到漆包线，它由导线和表面的漆组成，漆包线虽小，但生产工艺却相当复杂，稍有不对就会出现划痕、漆膜脱落、漆瘤等缺陷，影响到机电性能。但是目前业内对于漆包线表面缺陷的解决仍有很大难度，更多的还是以加强缺陷检测来对问题漆包线进行剔除，当前对于扁平漆包线表面的检测仍然存在漏检以及难以实时监测等问题，这些都对漆包线的性能有所影响，业内应加大技术研究力度和资金投入，探求在线检测技术和开发和应用。

1 漆包线缺陷在线检测原理及功能

当生产漆包线时，漆包线要经过多步生产制造流程，才能够生产出来。在生产过程中不可避免的会产生缺陷，在生产过程中，漆包线主要出现的缺陷主要包括划痕、坏点以及破皮三种，这三种缺陷的所造成的影响是不同的，其中，坏点呈圆形，破坏面积较小，而划痕所破坏的面积较大，呈现出戏调的形状。破皮的破坏程度最大，甚至会造成内部金属的暴露。瑕疵会导致阳光的反射和散射效果不好，当光线照射致漆包线时，漆包线会议吸收一部分的光能，其余的光能或散射或反射的方式散去，如果漆包线存在瑕疵，就可以通过相机来获取光线强度的变化，通过将其转换成数字图像，再转化为灰度等级的变化，通过使用数字图形处理分析技术，将灰度等级进行处理，就可以对瑕疵所在的位置进行定位。本文所介绍的在线检测系统能够实现漆包线直径范围在2.5~4mm的进行检测，这直径范围几乎覆盖了所有型号的漆包线，而且对电动工具、防爆电机、家用电器、起重电机等使用的漆包线进行检测。本文检测系统要实现以下功能，首先能够360度的对漆包线进行检测，获取漆包线的全景图像。此外，还要提高漆包线检测的精度，通过使用图像处理技术而检测精度达到0.5mm，并且提高检测速度至1m/s。最重要的是还要实现在交互软件上呈现出缺陷的详细信息，并做出提醒。

2基于扁平漆包线表面缺陷在线检测系统分析

2.1 系统的方案设计

通过采用机器视觉检测技术，能够实现无接触的检测过程，而且与人工检测相比的检测速度大大提高，而且准确性也能够得到保证。瑕疵检测系统能够检测形状为圆柱体的漆包线，所以，该系统能够实现360度的全景图像采集。本次构建的系统是通过工业相机与四面平面镜配合组成的，采用了平面镜成像的原理，能够实现同时获取五个漆包线的像，从而实现全方位的信息采集工作。相机将拍摄到的内容传输给计算机，，并结合计算机的HALCON软件对图像进行初步的处理，并根据漆包线瑕疵类型进行分类。通过对图像全面的信息采集工作，设计光学图像采集系统并对硬件选型。但是检测的效果会由于相机本身条件或环境因素的影响，导致所获取的图像中出现噪声或分度较低的现象，这时通过预处理技术对图像进行去噪声壳，增强视觉效果的处理，处理过后的图像采用图像分割技术分割漆包线的瑕疵区域，最后和我根据所展示的瑕疵类型的形状以及灰度特征，实现漆包线瑕疵类型的分类。如果在检测过程中发现瑕疵，要在计算机上进行报警，提醒相关人员。

2.3 光学图像采集系统设计

本文是通过四面平面镜结合单相机组合实现漆包线图像的全景采集工作的，两个平面镜配合多项机或单相机采集原理大致相同，而使用四个平面镜能够使各自图像重叠区域增加，图像包括漆包线的五个字图像，可以在多个图像中同时出现同意缺陷的检测情况，当然，在检测而检测的图像中出现缺陷就可以判断漆包线具有瑕疵，这样一来，就能够实现准确的瑕疵检测。采用平面镜来替换相机，应用平面镜成像的原理，改变漆包线表面反射光的传播方向，本文在平面镜的基础上，在其表面镀反射膜，大大提高了反射率，而且基本上只有表面才存在反射，避免图像重影问题，使呈像更加的清晰，而且上表面镀膜反射镜并已发展成熟，不需要额外进行定制，但是尺寸要结合需求来进行调整。本次设计采用两个平面镜来替代多组相机的两个相机，还需要额外考虑检测过程中出现的问题，例如，当检测时漆包线可能存在轻微震动情况，所以在漆包线的子图像中间可能要预留两个漆包线直径的宽度，您检测系统实现了，即使出现上述情况，也能够获取漆包线的完整图像。

2.3 照明设计

2.3.1 照明方式

常见的照明方式包括垂直照明、低角度照明、同轴光照明、被光照明等，垂直照明的方式能够使相机收集更多物体表面反射的光， 低角度照明的方式相机仅会收集检测物体的很少部分的反射光，同轴光照明当检测时，反射光要和相机处于同一轴线。被光照明则是指光线是从被测物体背面投射过来，进而被相机检测到的。

2.3.2 照明设计方案

四种照明方式应用条件不同，其中，采用被光照明的物体的轮廓特征要明显，垂直照明的方式和同轴照明的方式可以获取被测物表面的细节信息，而且能够获得更加清晰的图像。根据本次是对漆包线进行检测，细胞线本身的直径小，而且具有高反光度，但是存在的瑕疵问题小，不容易进行检测，上面所述的三种照明方式不适合对漆包线进行检测。而低角度照明的方式能降低进入相机的反射光的数量，而且通过单一低角度光源进行照射，但是该种方式会由于不同瑕疵的反射差异导致曝光不均匀，影响检测的准确率，综合来看，应用双低角度环形光源的照明方式。

2.4 检测方法的分析与确定

可以选用的检测方法包括两种，第一种方法是基于边缘提取结合形态学进行处理，然后将面积信息作为谷值进行分析是否存在瑕疵，然后实现瑕疵的分类。第二种方法是通过获取漆包线的水平投影曲线，并进行拟合，两条曲线的方差均值能够判断出是否存在瑕疵。第一种方法不仅能够检测是否存在瑕疵，还能够实现瑕疵的分类，而第二种方法仅能判断是否存在瑕疵，但是第二种方法的流程简单，检验时间耗时少，综合分析来看，本系统将两种方法组合起来进行检测，首先应用第二种方法来判断是否存在瑕疵，如果没发现瑕疵，就进入后续的流程进行检测，如果发现瑕疵后则通过第一种方法边缘提取结合形态学进行处理，对瑕疵进行分类。二者结合以后技能发挥出第二种方法检测速度快的优势，而且能够实现瑕疵的分类。

结束语

综上所述，对于扁平漆包线表面缺陷，可以借助机器视觉检测技术结合计算机软件对漆包线图像进行采集处理和缺陷分类，通过光学图像采集系统进行图像全景采集，提升检准率，设计双低角度环形光源照明系统对细小缺陷进行检测，并结合两种常用的监测方法以获得技术综合优势。借助现代先进技术实现对扁平漆包线表面检测在线检测，提升检测准确性和可靠性。

参考文献

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