关键词:
盖板玻璃
缺陷检测
机电一体化
图像分割
遗传算法
摘要:
为了解决某企业平板电脑盖板玻璃缺陷检测效率低下、误检率高、人力成本高的现状,亟需设计并制造一台自动化程度高、工作稳定性高、检测精度高的缺陷检测设备。虽然针对浮法玻璃的缺陷检测设备的研发早在上个世纪就取得了不错的成果,但是盖板玻璃缺陷检测的需求是21世纪新需求,盖板玻璃的需求随着新世纪以来手机、电脑等电子设备的风靡而出现骤增,不同于浮法玻璃,盖板玻璃常见的缺陷为划伤、透光和崩边,需要设计特殊的检测方案。经过调研,市面上现存的大部分盖板玻璃缺陷检测自动化设备都是针对手机屏幕盖板玻璃而研发,针对平板电脑盖板玻璃这类大尺寸的缺陷检测设备还鲜有研究。鉴于此,本文主要研究了以下内容:(1)通过研究现有盖板玻璃缺陷检测设备的不足,利用系统工程学中的总体设计方法,首先分析了设计的需求,高精度、自动化程度高、检测速度快和检测目标大等需求及性能指标,针对以上需求拟定总体方案并初步设计了检测方案。基于光源的特点、检测的环境、光路等要素设计了采样实验,对所需的工业相机、镜头等元器件进行计算选型,最后形成了三套针对不同缺陷的检测方案。(2)根据上述确定的总体设计方案和检测方案对缺陷检测样机的结构进行设计,确定了缺陷检测样机模型。设计过程中借助《机械设计手册》对所选关键元器件进行校核,借助Solid Works三维建模软件对样机进行建模,最后使用Ansys有限元分析模块进行结构校核,保证关键零件的安全性。(3)基于缺陷检测样机模型,进行了电气控制系统的设计。根据功能需要选用了相关元器件,确定使用西门子S7-200 SMART PLC和Arduino mega2560作为控制器,并编写相关控制程序。最后利用上述选用的元器件借助导线搭建了缺陷检测样机的电气控制系统。(4)缺陷检测系统的研究关键是针对划伤、透光和崩边缺陷设计各自的检测算法,并对算法进行创新。改进了图像分割算法,将传统的二维Otsu分割算法与遗传算法相结合,提高算法求解速度。本文主要在种群初始化方式、种群选择、种群交叉和种群变异等方面做了改进,采用了多阶段、自适应的遗传方式,在提高种群多样化的同时并不会降低收敛速度,有助于算法快速收敛到最优解。相比于传统的遗传算法,借助改进后的遗传算法,分割效果和速度有明显提升,提高缺陷检测的效果。(5)基于上述设计的缺陷检测算法、电气控制系统进行上位机系统的开发。系统包括通信模块,人机交互模块和图像处理模块。首先,借助以太网、串口通信的性质建立上位机与PLC、单片机的通信,利用相机的SDK接口建立与上位机的通信。基于Py Qt模块和Python编程语言设计图形用户界面。最后借助Open CV实现上述检测算法并与图形界面、通信模块进行封装形成上位机系统。上位机系统借助通信模块与下位机建立通信,形成了完整的缺陷检测样机的检测系统。针对某企业的平板电脑盖板玻璃缺陷检测样机的系统研究综合运用了结构设计、电气控制、上位机软件开发、图像算法等知识。使用了系统工程学的总体设计技术和机电一体化技术设计了样机结构;基于机器视觉技术融合智能优化算法对缺陷检测算法进行一定程度改进,提高检测的性能。基于上述的所有工作与研究,目前搭建了一台平板电脑盖板玻璃的缺陷检测样机和检测系统,可以进行大尺寸盖板玻璃缺陷检测的实验与研究。通过一定缺陷样本实验,该样机运行平稳,初步达到效果。