２０１９年３月
电镀与环保·５第３总第２９卷第２期（２６期）９·
·设 备·
基于机器视觉的电镀件表面缺陷检测系统
ＳｕｒｆａｃｅＤｅｆｅｃｔｓＤｅｔｅｃｔｉｏｎＳｓｔｅｍｆｏｒＥｌｅｃｔｒｏｌａｔｅｄＰａｒｔｓＢａｓｅｄｏｎＣｏｍｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎ ｙｐｐ
２
卢颖颖１， 孙 育
（）南阳广播电视大学，河南南阳４郑州财经学院，河南郑州４１．７３０００；２．５００４４
１２
ＬＵＹｉｎｉｎＵＮＹｕ Ｓ ｇｙｇ，
（，Ｎ；１．ＮａｎａｎＲａｄｉｏａｎｄＴＶ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔａｎａｎ４７３０００，Ｃｈｉｎａ２．ＺｈｅｎｚｈｏｕＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆ ｙｇｙｙｇｇ
，）ＦｉｎａｎｃｅａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃｓＺｈｅｎｚｈｏｕ４５００４４，Ｃｈｉｎａ ｇ摘要：设计了一种基于机器视觉的电镀件表面缺陷检测 将机器视觉引入电镀件表面缺陷检测中，系统。该系统由工控机、图像采集卡、工业相机、伺服电机、照明装置和运动控制卡组成。获取电镀件表面光学图像并经预处理后，利用算法提取出图像中缺陷区域边界特征，通过计算用于标记缺陷区域边界特征的白色像素点个数，并与设定的阈值做比较，实现电镀件表面缺陷检测。该系统满足电镀件表面缺陷在线检测的要求。
关键词： 检测系统；电镀件表面缺陷；机器视觉；图像预处理；特征提取
：，ａｒｔｓＡｂｓｔｒａｃｔｏｍｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎｗａｓａｌｉｅｄｔｏｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｕｒｆａｃｅｄｅｆｅｃｔｓｏｆｅｌｅｃｔｒｏｌａｔｅｄ Ｃ ｐｐｐｐｐａｒｔｓａｎｄａｓｕｒｆａｃｅｄｅｆｅｃｔｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｓｔｅｍｆｏｒｅｌｅｃｔｒｏｌａｔｅｄｂａｓｅｄｏｎｃｏｍｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎｗａｓ ｐｙｐｐ
，，ｄｅｓｉｎｅｄ．Ｔｈｉｓｅｒｓｏｎａｌｓｓｔｅｍ ｗａｓｃｏｍｏｓｅｄｏｆｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｃｏｍｕｔｅｒｉｍａｅｃａｔｕｒｅｃａｒｄ ｇｐｙｐｐｇｐ，，ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｃａｍｅｒａｓｅｒｖｏｍｏｔｏｒｌｉｈｔｉｎｄｅｖｉｃｅａｎｄｍｏｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｃａｒｄ．Ｔｈｅｓｕｒｆａｃｅｏｔｉｃａｌ ｇｇｐ
，ａ，ｔｉｍａｅａｒｔｓｒｅｒｏｃｅｓｓｉｎｏｆｌｅｃｔｒｏｌａｔｅｄａｓｂｔａｉｎｅｄｎｄｆｔｅｒｈｅｈｅｏｕｎｄａｒ ｅ ｐ ｗ ｏ ａ ｔ ｐ－ｐ ｂｇｇｐｙｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｉｘｅｌｓｏｆｄｅｆｅｃｔａｒｅａｉｎｔｈｅｉｍａｅｗａｓｅｘｔｒａｃｔｅｄａｎｄｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｗｈｉｔｅｆｏｒ ｐｇｌａｂｅｌｉｎｔｈｅｂｏｕｎｄａｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｄｅｆｅｃｔａｒｅａｗａｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄ．Ｃｏｍａｒｉｎｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｇｙｐｇ ，ｗｉｔｈｔｈｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｔｈｅｎｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｕｒｆａｃｅｄｅｆｅｃｔｓｏｆｖａｌｕｅｒｅｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｐｅｌｅｃｔｒｏｌａｔｅｄｓｓｔｅｍｃａｎｍｅｅｔｔｈｅｒｅｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｏｎｌｉｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｓｕｒｆａｃｅｄｅｆｅｃｔｓａｒｔｓ．Ｔｈｉｓ ｐｙｑｐｏｆｅｌｅｃｔｒｏｌａｔｅｄａｒｔｓ． ｐｐ
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（）中图分类号：ＴＱ１５３ 文献标志码：Ａ 文章编号：１０００４７４２２０１９０２００５９０３ －－－设计了基于机器视觉的电镀件件表面缺陷检测中，
表面缺陷检测系统。该系统能快速、准确地检测电镀件表面缺陷，满足电镀件表面缺陷在线检测的要求。
０ 前言
表面缺陷在很大程度上影响电镀件的外观质量
１］
。目前，及镀层的防护性能［电镀件表面缺陷检测
通常是由检测人员借助显微工具进行人工检测。这存在检测效率低、种检测方式受主观因素影响很大，误检率高等问题。
机器视觉是人工智能领域的一个重要分支。随着计算机技术和图像处理技术的进步，机器视觉已广泛应用于多个领域和行业。基于机器视觉的检测
］２３－。为了提高检测效系统可以替代肉眼进行检测［
１ 系统原理及结构
（）获取电镀件表面光学图像；（１２）图像经预处理后，利用算法提取出图像中缺陷区域边界特征，（并将非缺陷区域去除；３）通过计算标记缺陷区域并与设定的阈值进行边界特征的白色像素点个数，比较，从而实现电镀件表面缺陷检测。
图１为系统结构示意图。该系统主要由工控
率及检测结果的准确性，本文将机器视觉引入电镀
）基金项目：河南省科技攻关重点计划项目（１３２１０２２１０２１５
·６ａｒ．２０１９ ０· Ｍ
Ｅｌｅｃｔｒｏｌａｔｉｎ＆ＰｏｌｌｕｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌ ｐｇ
Ｖｏｌ．３９Ｎｏ．２
机、图像采集卡、工业相机、伺服电机、照明装置和运动控制卡组成。系统软件通过运动控制卡控制伺服电机。当传送带上的电镀件到达图像采集区域时，照明装置自动开启，同时工业相机拍照，获取电镀件。２
／。最亮处与暗处的处的亮度值大约是０．８６ｃｄｍ２／，亮度值平均误差约为０．满足光照均匀性１４ｃｄｍ
的要求。
３ 电镀件表面缺陷检测与分析流程
表面光学图像由系统软件对光学图像进行预处理和分析，判断电镀件表面是否存在缺陷。
图１ 系统结构示意图
照明和拍照方式设计
电镀件表面光学图像获取是系统的重要功能之一。高质量的光学图像（主要指清晰的图像）是后续进行电镀件表面缺陷检测与分析的基础，能极大地提高系统检测结果的准确性。因此，根据电镀件表面形态结构特征设计照明和拍照方式，以保证获取高质量的光学图像。
光照不均匀会造成光学图像的亮度存在偏差。为了解决该问题，在图像采集区域上方的四个角落各设置了一套照明装置，保证图像采集区域无光线盲区。另外，合理地布置工业相机，从最佳的角度拍照，
获取高质量的电镀件表面光学图像。图２为照明方式仿真效果。仿真结果显示：图像采集区域的平面投影内，最亮处主要集中在光束交织围成的“十字形区域”，该处的亮度值大约是
．００ｃｄ／ｍ
２
。暗处主要集中在靠近边缘的区域，该图２ 照明方式仿真效果
文中以常见的电镀件表面缺陷———针孔、漏镀、
花斑和色差［４］
为例，介绍电镀件表面缺陷检测与分
析流程。概括如下：（１）对图像进行预处理，消除噪声等干扰因素，并凸显图像中的缺陷区域，为后续缺陷区域边界特征提取做准备；（２）将图像中的缺陷区域和非缺陷区域划分开，通过图像的相似性和不连续性提取缺陷区域边界特征；（３）通过对大量的检测结果进行统计与分析，确定系统设定的阈值，并将标记缺陷区域边界特征的白色像素点个数与设定的阈值做比较，判断电镀件表面是否存在缺陷。．１ 图像预处理
图像预处理是通过灰度归一化与各向异性扩散滤波器，实现对图像中缺陷区域的锐化与非缺陷区域的平滑降噪，在有效凸显缺陷区域的同时，消除噪声等干扰因素。
图３为预处理后的电镀件表面缺陷光学图像。
（ａ）针孔（ｂ
）漏镀（ｃ）花斑（ｄ
）色差图３ 预处理后的电镀件表面缺陷光学图像
．２ 缺陷区域边界特征提取
缺陷区域边界特征提取的原理是根据图像中缺陷区域灰度差较大的特性，利用算法提取出缺陷区域边界特征，并将非缺陷区域去除。本系统采用的是最优阶梯形检测算法。该算法具有较高的判断准确度和良好的定位性能，对单一边界存在唯一的
响应［
５］
。３２１３２０１９年３月
电镀与环保·６第３总第２９卷第２期（２６期）１·
图４为提取的缺陷区域边界特征。其中：缺陷区域边界特征用白色像素点标记；非缺陷区域则用黑色像素点填充。
确定 通过对大量的检测结果进行统计与分析，
阈值为５即缺陷区域边界特征提取完成之后的００，图像所含有的白色像素点不超过５则判定为００个，电镀件表面不存在缺陷。以表面有花斑缺陷的电镀件为例，通过计算得出用于标记缺陷区域边界特征的白色像素点为６大于设定的阈值，所以判３５６个， 定电镀件表面存在缺陷。
４ 结论
（）针孔ａ
（）漏镀ｂ
针对电镀件表面缺陷检测问题，设计了一种基于机器视觉的电镀件表面缺陷检测系统。该系统由由工控机、图像采集卡、工业相机、伺服电机、照明装置和运动控制卡组成。通过工业相机获取电镀件表面光学图像，图像经预处理后利用算法提取出图像中缺陷区域边界特征，通过计算用于标记缺陷区域并与设定的阈值做比边界特征的白色像素点个数，
较，判断电镀件表面是否存在缺陷。该系统满足电镀件表面缺陷在线检测的要求。
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图４ 提取的缺陷区域边界特征
利用最优阶梯形检测算法，能较完 由图４可知：
整地提取出缺陷区域边界特征。３．３ 阈值设定与判断
当缺陷区域边界特征提取完成之后，图像分辨率为８即图像含有６００×８００，４００００个像素点。由 于缺陷区域边界特征用白色像素点标记，而非缺陷区域用黑色像素点填充，所以本系统将白色像素点个数的最小值作为设定的阈值。
檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿檿·书 讯·
《电镀废弃物与材料的回收利用》
化学工业出版社出版。定价２４元。 周全法等编著，
本书结合工业实际，详细介绍了常见电镀液的配方和电镀工艺，常见电镀材料的性质和镀前、镀后处理，电镀废弃物的分析及其回收利用，电镀废弃物回收利用的环境保护问题等，并提供工业生产用配方及工艺流程，具有较高的实践指导意义。
《电镀工业节能减排技术》
化学工业出版社出版。定价３９元。 黄启明等编著，
本书重点介绍了我国电镀工业主要镀种的节能减排技术，包括镀锌、镀铜、镀镍、镀铬及代铬、镀金、镀银、镀锡、镀镉及代镉、镀铅－锡合金及代铅、镀仿金、镀黑色镀层等。本书可供电镀企业工程技术人员、电镀清洁生产技术依托单位有关人员和高等院校相关专业高年级学生参考。
