非接触式在线检测

设备描述：

为了实时检测轴承安装的质量。现有一个配有工业视觉检测软件的装配工作台，用于实现轴承与轴套的安装，如图3-1-1所示。根据生产需求，视觉实时检测工作台上的轴承安装的质量。

图3-1-1 配有视觉检测的装配工作台

非接触式在线检测是一种在生产过程中实施的质量控制和测量方法，它使用不直接触碰被测物体的传感器或设备来收集数据。这种检测方式依赖于各种先进的传感技术，如光学、激光、超声波、电磁等，来实现对工件的几何尺寸、形状、表面特性等信息的实时监测和分析。非接触式在线检测技术在智能制造、自动化生产线和质量控制系统中发挥着重要作用，能够提高生产效率，保证产品质量，减少废品率。

非接触式在线检测的主要特点：

（1）无物理接触：检测过程中不与被测物体发生直接接触，避免了对敏感或精细表面的潜在损伤。

（2）高速测量：非接触式检测通常能够快速收集数据，适用于高速生产线的实时监控。

（3）广泛的应用范围：可用于各种材料和表面类型的检测，包括金属、塑料、玻璃、半导体等。

（4）高精度：采用先进的光学和电子技术，能够实现微米级甚至纳米级的测量精度。

（5）复杂特性测量：除了基本的几何参数外，还可以测量颜色、温度、表面粗糙度等多种特性。

非接触式在线检测的主要应用领域：

（1）尺寸和形状测量：使用激光扫描、光学投影等技术测量工件的尺寸和轮廓。

（2）表面质量检测：通过机器视觉系统检测表面缺陷，如划痕、凹陷、异物等。

（3）裂纹和缺陷检测：利用超声波或X射线技术检测内部裂纹、气孔等缺陷。

（4）物料分类和分拣：通过光谱分析等技术对不同材料或成分进行识别和分类。

实现功能：

1．根据生产需求，自动识别轴套的位置。

2．根据检测数据，实现自主抓取的控制。

非接触式在线检测技术主要包括以下几种：

（1）机器视觉系统：利用工业视觉捕获被测物体的图像，并通过图像处理软件对图像进行分析，用于尺寸测量、缺陷检测、形状识别等。

（2）激光扫描：使用激光束扫描被测物体的表面，并根据光反射的特性来测量物体的几何尺寸、形状和表面特征。

（3）红外热成像：通过捕捉物体表面的红外热辐射分布图像来进行温度分布测量，用于检测电路板、机械设备的热点问题。

（4）紫外检测：利用紫外线照射并检测物体反射或荧光特性，用于检测表面涂层、印刷错误或特定材料的缺陷。

（5）X射线和γ射线检测：透视检测技术，能够检测到物体内部的缺陷或异物，常用于包装食品和机械部件的内部检查。

（6）声学发射检测：通过捕捉和分析材料在受到应力时产生的声波，用于检测裂纹、脱粘等内部缺陷。

2．工业视觉在线检测

步骤：

（1）图像采集：使用工业摄像头或相机在特定的照明条件下捕获待检测物体的图像。高质量的图像是确保检测准确性的前提，因此，照明控制和相机选择非常关键。

（2）图像预处理：为了提高图像分析的准确性和效率，采集到的图像通常需要经过预处理，包括去噪、灰度转换、对比度增强、滤波、边缘检测等步骤，以突出感兴趣的特征或减少不相关信息的干扰。

（3）特征提取：根据检测任务的需要，从预处理后的图像中提取相关的特征，如边缘、角点、轮廓、纹理、颜色等。这些特征用于后续的分析和识别。

（4）图像分析和识别：利用各种图像处理算法和模式识别技术对提取的特征进行分析和识别，以判断物体的类别、状态或质量。这一步可能包括比对模板、统计分析、机器学习等方法。

（5）决策和反馈：根据图像分析的结果，系统会做出相应的决策，如识别出的缺陷类型、产品合格/不合格的判断等，并将这些信息反馈给生产控制系统以指导后续的生产活动。

整个工业视觉检测过程是自动化和实时的，能够在不干扰生产流程的情况下进行，从而实现高效、精确的在线质量控制。随着计算机视觉技术和人工智能算法的发展，工业视觉检测系统的智能化水平和应用范围不断扩大，成为现代智能制造不可或缺的一部分。

关键技术及难点：

1．相机校准
（1） 点阵板  点阵板是视觉供应商提供用户的用于相机校准的专用工具，如图3-1-2所示。视觉供应商一般提供有多种不同尺寸的点阵板，点阵间隔有7.5mm、11.5 mm、15 mm、22.5 mm、30 mm等，一般选用比相机视野尺寸大一圈的点阵板来进行相机校准。

图3-1-2点阵板

校准点阵板上有11×11个圆点，在校准时只需要检出其中7×7个圆点（务必包含中间4个大点）即可确保精度，无需检出所有点。在此基础上，尽量让整个拍照画面布满圆点。
（2） 设定坐标系
② 创建视觉相机。在IE浏览器上，输入机器人的IP地址，在出现的界面中，点击“示教和试验”，进入创建界面。点击“新建”，选择视觉类型【2D Camera】和名称，如图3-1-4所示。

图3-1-4 创建视觉相机

③ 在相机数据【CAMERA1】中设置基准坐标系和点阵板的坐标系，点阵板坐标系为步骤①中所设定的用户坐标系编号，如图3-1-5所示。

①中所设定的用户坐标系编号，如图3-1-5所示。

图3-1-7 设置补正用坐标系

3．视觉检测程序

（1）视觉寄存器  FANUC工业机器人的视觉检测数据被存储于视觉寄存器VR[i]中，一个视觉寄存器可以存储一个检出工件的数据。

依次按下【DATA】→【类型】→【视觉寄存器】，可以查看视觉寄存器中工件的数据。

视觉寄存器“=”号后的【R】表示该寄存器已有数据记录，“*”号表示该寄存器未被使用。按下【SHIFT】+【F5】可以清除寄存器的数据。如图3-1-8所示。

图3-1-8 视觉寄存器

（2）视觉程序指令  机器人使用视觉进行工件的检出或判断时，需要编写视觉程序指令，如图3-1-9所示为视觉程序指令。

图3-1-9 视觉程序指令

其中，常用的视觉程序指令如下：

1）VISION RUN_FIND （视觉程序名）：进行检出指令。启动视觉程序，完成拍照检出。当视觉程序包含多个相机视图时，可在该指令后面使用附加相机视图指令CAMERA_VIEW[i]，如下：

VISION RUN_FIND（视觉程序名） CAMERA_VIEW[i]

2）VISION GET_OFFSET（视觉程序名）VR[i] JMP，LBL[a]：取得补偿数据指令。从视觉程序中读取检测结果，将其存到所指定的视觉存储器VR[i]中，视觉程序检出多个工件时，反复执行取得补偿数据指令。若没有检出结果或反复执行此指令而没有更多的检出结果时，跳转至LBL[a]。

3）VOFFSET：视觉补正指令。视觉补正指令是附加在机器人动作指令上的附加指令。对机器人示教位置进行视觉补正，使机器人运动到工件的实际位置上（补正后的位置=工件的实际位置）。

视觉补正指令有2种形式：

① 直接视觉补正

L P[1] 200mm/sec FINE VOFFSET，VR[2]

② 间接视觉补正

VOFFSET CONDITION VR[2]

L P[1] 200mm/sec FINE VOFFSET

4）R[a]=R[b].MODELID：模型ID代入指令

将检出工件的模型ID号复制到R[a]寄存器中。此指令在有多个模型ID时使用。

4．视觉定位

（1）机器人手臂的第六轴换上标定工具先进行机器人工具坐标系设置（使用四点法）；

（2）查看机器人IP地址，再设置电脑的IP，使两个IP在同一个网段内，然后在电脑网页上输入机器人的IP进入视觉设置的网页，如图3-1-10所示。

图3-1-10 进入视觉设置界面

（3）创建2D相机数据：在电脑网页进入视觉设置界面后，点击【示教和试验】，在弹出的页面选择相机数据下的【2 D Camera】之后点击【新建】→【输入名称】→【确定】，如图3-1-11所示。

图3-1-12 相机数据设置

（5）创建视觉定位文件：完成（4）步骤中的操作后，回到上一级界面，再点击【新建】，新建视觉处理文件【2-D Single-View Vision Process】，创建完成后双击进入刚新建的视觉程序中，如图3-1-13所示。

图3-1-13 创建【2-D Single-View Vision Process】文件

（6）设置【2-D Single-View Vision Process】文件：

1）【2-D Single-View Vision Process】按照图3-1-14所示进行设置 

图3-1-14 【2-D Single-View Vision Process】设置

3）【GPM Locator Tool 1】按照图3-1-16所示进行设置；

① 把需要检测的物体拍照，然后点击模型示教，圈出需要检测的物体所在的区域，如果有多余外部线条，通过在遮蔽旁边打上√，点击编辑把多余线条擦掉即可。

② 然后点击中心原点，系统会自动识别物体的中心原点。

③ 点击拍照检出，会出现图形的得分，根据图形的得分，在评分的阈值右边输出低于图形得分的分值。

图3-1-16 拍照检出

（7）以上设置完成后，回到【2-D Single-View Vision Process】设置栏下，找到【基准位置】，点击【设定】，成功设定会出现提示信息“设定完了”，如图3-1-17所示。

图3-1-17 设定基准位置

8）设定完成后，工件放在原地不动，机器人先写一个抓工件的小程序，以第一个抓取的工件为基准，之后在抓取一样的工件会以第一个工件的数据为基准去计算补差量。

（9）最后编写机器人程序，进行视觉检测，并取得补偿数据，【PROCESS1】为之前创建的视觉处理程序的名称，如图3-1-18所示。

图3-1-18 视觉处理的程序名称