基于IMAQ Vision圆形连接器外观污染识别系统

刘 超，许宝卉，刘 蜜，刘 鑫，周靖波

(1.运城学院机电工程系，山西运城 044000；2.贵州航天电器股份有限公司，贵州贵阳 550009)

0 引言

J599系列小圆形电连接器是一种满足GJB 599A—93要求的电连接器件。其具有技术含量高、体积小、可靠性高、抗振动冲击等特性，在载人航天、航空、船舶领域的各类信号传输、电气连接中应用广泛。J599系列连接器接触件密度高，最多高达128芯，满足绝大部分用户需求，该系列产品供应9种外壳尺寸，对应高达千余种产品。该系列连接器通常由基座合件、外壳合件和接触件构成[1]。成品总装工艺是将基座合件正确插装入外壳合件中，成品灌环氧胶是该工艺生产流程中的重要环节之一[2]。环氧树脂胶是一种热固性树脂胶水，其具有优良的电绝缘、机械性能，且耐化学腐蚀及良好的粘接性能，其对连接器产品的可靠性、安全性起着重要作用[3]。

自动灌环氧胶设备是在组装好的基座与外壳的之间最大不超过2 mm的狭窄缝隙中灌入一定量的黑色B105环氧胶[4]。由于基座与外壳同轴度不理想、自动灌环氧胶工艺无反馈、灌环氧胶过程受控度不高以及针头最后一滴环氧胶滴漏等原因，在实际灌胶过程易出现环氧胶滴漏在产品表面、边缘或加工工位夹具上，从而导致产品表面受环氧胶污染而影响产品外观质量。传统的管控质量方式是采用人工对成品表明外观进行检测，该方式耗时费力、效率低，且无法及时发现自动灌环氧胶设备滴漏频发问题。为有效控制和掌握每只产品表面质量、及时发现受环氧胶污染表面的产品，设计开发一种基于机器视觉技术的圆形连接器灌胶污染在线识别系统。该系统将采集到的图像进行实时处理，首先判断是否存在待测产品，存在待测产品的图像根据产品信息设计自适应感兴趣区域region of interest (ROI)，排除外界环境影响造成污染识别误判。在ROI区域内，通过一系列图像处理技术实现环氧胶污染识别与定位功能。现场测试结果显示该系统能严格管控产品质量。

1 系统构成及基本原理

图1为某型号圆形连接器插头结构示意图。J599系列圆形连接器有9种壳体尺寸，接触件规格分为#22、#20、#16等，该系列产品型号众多，设计一种通用的连接器表面环氧胶污染视觉识别系统尤为重要。

图1 圆形连接器插头结构示意图

环氧胶污染识别系统工作原理描述如下：机器手从流线流入的托盘中依次抓取产品并放入旋转夹爪中，旋转夹爪夹紧产品移动到灌胶位进行环氧胶灌胶环节，灌胶后的产品移动到外观污染检测位进行CCD视觉检测，CCD将拍摄的产品外观照片上传到图像处理系统进行产品外观环氧胶污染识别，若有污染将会进行污染定位并将污染情况上传PLC系统，由PLC控制系统将异常情况进行报警、位置绑定、异常情况处理等；若产品无污染，机械手将从旋转夹爪取出产品并放回托盘中相应位置。

2 IMAQ Vision视觉处理系统

机器视觉利用机器代替人眼来做测量和判断，实现高精度、可重复测量，其在工业、农业、航空航天领域的在线检测、缺陷识别、质量管控方面应用广泛[5-6]。LabVIEW是基于G语言的开发软件，其具有集成度高、开发速度快、通信接口丰富等优势，是开发测量、控制系统的理想选择软件平台之一[7-9]。IMAQ Vision是LabVIEW内置视觉开发工具包，具有丰富的图像处理函数，提供了包括图像采集、系统校准、图像处理、几何量测量等函数[10-11]。基于LabVIEW与IMAQ Vision能够快速开发出各种机器视觉系统。文献[12]采用LabVIEW开发平台设计了基于IMAQ Vision的缺陷检测系统，设计的系统在番茄表面霉斑缺陷检测中取得良好效果。文献[13]采用NI-IMAQdx模块开发视觉程序用于评价激光光斑的特征参数，为激光光斑测量提供了一种新的解决思路。

2.1 自适应ROI区域

环氧胶污染识别视觉系统，图像处理系统是根据污染区域与非污染区域存在明显的灰度值变化来判断的。在识别产品表面是否存在污染时不需要关注产品之外的视野范围内的其余区域，即需要在感兴趣区域(ROI)内进行图像分析与处理。由于设计的污染识别系统兼容规格、大小不一的产品，固定的ROI区域不利于精确识别，基于上述分析，为了提高检测准确性，开发设计一种满足需求的自适应ROI区域。自适应ROI算法主要由2部分构成。长时间使用的夹爪存在刮擦、轮廓边缘掉漆等噪声干扰，为减少背景噪声对产品图像处理的影响，通常根据产品规格型号确定大致ROI区域，消除非产品干扰信息；进一步，在该区域内进行产品污染识别区域的精定位，确定不同产品的自适应ROI区域。

J599系列圆形连接器产品规格较多，在调试或者生产过程中可对具体规格产品进行ROI的设置与保存。系统界面如图2(a)所示，操作顺序为：旋转夹爪上放入产品并夹紧，移动到拍照位，在“型号”输入框输入产品正确型号，点击“调试产品”，然后点击“手动拍照”，根据实际情况确定ROI后点击“确定ROI”，再点击“新增产品”，产品ROI数据保存至数据库中。产品测量过程中，将根据产品型号从数据库中读取相应的ROI值，整个过程如图2所示。

(a)ROI保存数据库界面

输入的图像经过ROI粗定位后，首先利用Operators函数中Multiply算子，对图像中的每个像素灰度值乘以3，凸显产品表面与背景的对比度；然后采用Color Plane Extraction颜色平面抽取函数从输入的彩色图中提取RGB模型中的红色平面，得到8位的灰度图。使用Color Plane Extraction函数抽取某个平面时，若图像相应的成份越多，表明颜色模型中对应的通道的值越大，抽取该颜色平面得到的灰度图像也就会越亮，反之，则越暗，如图3所示；最后，将输出结果通过Find Circular Edge函数查找产品表面圆边，得到圆像素参数为：坐标(1 426.62，1 012.38)，半径138.75，图像处理如图3所示。为了降低白色圆边缘对于污染识别的干扰，将实际测得的半径减去2个像素得到自适应ROI的圆形区域半径以提升污染识别与定位的准确度。

图3 ROI精定位算法

2.2 环氧胶污染识别算法

传统连接器灌环氧胶表面质量管控是采用人工逐一检查的方式，为有效控制和掌握每只产品表面质量、提升设备自动化和柔性化程度，设计开发一种基于机器视觉技术的圆形连接器灌胶污染在线识别系统。开发的系统主要实现2个功能，一是采用视觉系统实现每一只产品灌胶后的表面质量检测，判断是否存在环氧胶污染物；二是判断每次灌环氧胶过程是否存在产品。

在污染物识别模块中，在自适应ROI区域内进行产品表面特征提取。产品表面受污染后会呈现黑色多异物，输入图像抽取RGB-Red Plane平面后正常表面会呈现白色，因此先根据直方图设置二值化阈值进行二值化操作，提取污染物特征。由于污染物与产品插孔图像灰度图像均呈现黑色，为更好地分割污染区域，将二值化后的图像进行形态学腐蚀操作，在粒子分析之前再进行形态学膨胀操作。污染识别模块和识别算法如图4、图5所示。

图4 污染物识别模块

图5 污染识别算法

经污染识别算法分析处理后得到图6(a)所示结果。图6(a)中包含连接器产品插孔和污染的白色区域，通过图4下侧污染物逻辑判断for循环进行圆孔与污染物的区分判断，污染物识别模块处理结果如图6(b)所示。

(a)识别结果

3 系统测试

为解决连接器生产过程中产品表面质量人工检测的不足，以LabVIEW2014为开发平台，基于IMAQ Vision视觉库开发图7所示污染物检测视觉系统。上位机界面主要由图像处理显示控件、PLC与GFCam通信成功指示控件、产品处理结果合格与否指示控件、生产数据显示控件、历史数据表格控件、消息提示框和操作按钮构成，上位机界面简洁、操作简单。图7为20B型号某连接器表面污染物识别结果，该产品表面有2处污染，视觉系统识别正确，且通过黑色矩形框定位正确，该系统视觉污染物识别速度为132 ms，与人工视觉相比，效率大幅提升。图8为20B型号其余产品视觉检测结果图，图8(a)有2处小面积污染；图8(b)有1处大面积污染，外表面边缘处存在2处污染，中间位置存在1处不明显污染。污染物检测视觉系统在识别上述产品时完全正确，且定位准确，该系统在处理单个产品时耗时少。

图7 上位机界面

(a)小面积污染

4 结束语

为解决连接器灌环氧胶过程人工检测产品表面质量的不足，在LabVIEW中开发了一套基于IMAQ Vision的圆形连接器外观污染识别系统，设计了友好的人机交换界面，此外，设计自适应ROI算法对不同规格产品的表面进行精确定位，然后在该区域内进行污染物识别与定位。实际测试结果显示，该系统能正确区分正常与污染区域，准确识别出污染区域数量与位置，此外，单个产品视觉处理速度达到130 ms左右，

该系统为圆形连接器灌环氧胶工艺的质量自动检测提供了一种有效解决方案。