導(dǎo)語：機(jī)械電連接線生產(chǎn)中自動化檢測技術(shù)研究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：隨著機(jī)電一體化設(shè)備逐漸成為現(xiàn)代制造業(yè)的主要加工設(shè)備，作為電子電器通路的機(jī)械電連接線開始受到業(yè)界的廣泛關(guān)注，其中機(jī)械電多芯連接線的檢測屬于重點(diǎn)內(nèi)容。因此，分析自動化檢測技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢，深入探討該技術(shù)在機(jī)械電連接線生產(chǎn)中的具體應(yīng)用，以期給相關(guān)從業(yè)人員提供借鑒。

關(guān)鍵詞：機(jī)械電連接線；自動化檢測；顏色識別

自動化檢測技術(shù)能夠自動完成連接線的所有端點(diǎn)檢測，且能夠?qū)崿F(xiàn)顏色識別和鉚接區(qū)域檢測，為判斷機(jī)械電連接線生產(chǎn)的合格性和問題源頭分析提供有力支持。

1自動化檢測技術(shù)在機(jī)械電連接線生產(chǎn)中的應(yīng)用分析

1.1自動化檢測技術(shù)概述。自動化檢測技術(shù)屬于現(xiàn)代電子、控制、機(jī)械和通信等多學(xué)科交叉產(chǎn)物，檢測技術(shù)隨現(xiàn)代傳感技術(shù)的升級而增強(qiáng)，且檢測精度大幅提高。在功能不斷完善的現(xiàn)代微處理器支持下，自動化檢測技術(shù)的檢測能力隨之增長，同時檢測設(shè)備逐漸向簡單化和小型化方向發(fā)展，能夠開展越來越多內(nèi)容的檢測。在智能控制和非線性控制等現(xiàn)代控制理論支持下，自動化檢測技術(shù)能夠更好地服務(wù)于機(jī)械電連接線生產(chǎn)。結(jié)合機(jī)械電連接線生產(chǎn)中積累的大量歷史數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)進(jìn)行分析，即可獲得機(jī)械電連接線生產(chǎn)的優(yōu)化依據(jù)，并為相應(yīng)的故障診斷和處理提供支持[1]。1.2自動化檢測技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢。對于產(chǎn)品數(shù)量巨大、線芯之間交叉復(fù)雜和無序堆放的機(jī)械電多芯連接線來說，自動化檢測技術(shù)在其中的應(yīng)用主要具備3方面優(yōu)勢。第一，提高生產(chǎn)效率。以3芯的機(jī)械電連接線為例，如基于萬用表開展人工檢測需要在兩兩檢測中進(jìn)行6次檢測，而基于自動化檢測技術(shù)的檢測設(shè)備僅需要進(jìn)行1次檢測。它的1次檢測耗費(fèi)時間與人工1次檢測耗費(fèi)時間相同，可見自動化檢測技術(shù)的應(yīng)用可節(jié)約5/6的人工檢測時間。隨著多芯線的芯數(shù)增加，節(jié)約比例會呈幾何級數(shù)增加，由此節(jié)省的大量生產(chǎn)時間能有效提高機(jī)械電連接線的生產(chǎn)效率，且這種提升在自動化的顏色識別和鉚接區(qū)域檢測中也有直觀體現(xiàn)。第二，提升檢測準(zhǔn)確率。人工開展的機(jī)械電連接線生產(chǎn)檢測容易誤檢、漏檢，但依托自動化檢查技術(shù)的現(xiàn)代檢測設(shè)備僅需要將工裝與待測工件連接，即可自動完成質(zhì)量檢測。一一對應(yīng)所有數(shù)據(jù)的方式可規(guī)避錯檢問題，而對人工檢測容易出現(xiàn)的漏檢問題，數(shù)據(jù)處理后的檢測設(shè)備能夠自動提示。第三，強(qiáng)化生產(chǎn)過程的可追溯性和可控性。基于自動化檢測技術(shù)的現(xiàn)代檢測設(shè)備還需要結(jié)合大數(shù)據(jù)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，并嚴(yán)格記錄生產(chǎn)過程，及時掌握每道生產(chǎn)工序的情況，從而實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程中對工人進(jìn)度的督促、生產(chǎn)資料的優(yōu)化調(diào)整分配、生產(chǎn)合格率控制和產(chǎn)品質(zhì)量提升。

2自動化檢測技術(shù)在機(jī)械電連接線生產(chǎn)中的具體應(yīng)用

2.1機(jī)械電連接線的自動化生產(chǎn)與檢測系統(tǒng)。本文基于機(jī)械電三芯連接線設(shè)計了一套自動化生產(chǎn)與檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)由上料轉(zhuǎn)盤、傳送帶、回收箱、工控機(jī)、相機(jī)和光源組成。上料轉(zhuǎn)盤上纏繞三芯連接線，每次上料時剪斷抽取出固定長度的三芯連接線。氣缸夾片固定放到傳送帶上，從左向右移動傳送帶并設(shè)置6個拍照工位。遮光暗箱布置在每個拍照工位上，CCD工業(yè)相機(jī)和圓頂光源設(shè)置在暗箱中。一臺工控機(jī)負(fù)責(zé)處理相鄰兩臺相機(jī)傳輸?shù)膱D像數(shù)據(jù)，1～4號位的相機(jī)分別負(fù)責(zé)識別旋轉(zhuǎn)中的母頭導(dǎo)線顏色、判斷分線后的母頭極性位置、識別旋轉(zhuǎn)中的公頭導(dǎo)線顏色和判斷分線后的公頭極性位置。5、6號位的相機(jī)分別負(fù)責(zé)檢測母頭/公頭的鉚接區(qū)域裸露銅線。由于圖像處理效率直接受圖像質(zhì)量影響，為提升機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)采集的圖像質(zhì)量，需關(guān)注不穩(wěn)定光照條件下產(chǎn)生的陰影，因?yàn)檫@種陰影會對圖像的顏色識別、閾值分割等造成干擾?，F(xiàn)存在硬件和軟件兩種解決陰影干擾的方法。對比兩種方法，本文采用較為簡單的硬件解決方法，即將圓頂無影光源設(shè)置在應(yīng)用場景中，有效削弱圓柱形導(dǎo)線的陰影干擾，并保障閾值分割效果。具體設(shè)計如圖1所示。2.2工作流程設(shè)計。在機(jī)械電連接線的自動化生產(chǎn)與檢測系統(tǒng)的顏色識別過程中，機(jī)械電連接線的顏色識別流程為“顏色分類器加載→連接相機(jī)→連接產(chǎn)線控制系統(tǒng)→采集圖像（第一拍照位）→識別顏色→判斷導(dǎo)線到達(dá)上方→顏色信息發(fā)送→采集圖像（第二拍照位）→識別顏色→判斷三根導(dǎo)線位置→發(fā)送OK/NG信號→結(jié)束”?；谠摿鞒炭蓱?yīng)用前4個相機(jī)完成機(jī)械電三芯連接線的公頭、母頭生產(chǎn)檢測。機(jī)械電連接線基于邊緣檢測的鉚接區(qū)域，檢測流程可概括為“加載模板→加載ROI區(qū)域→連接相機(jī)→連接產(chǎn)線控制系統(tǒng)→識別銅線數(shù)量（一號拍照位）→銅線裸露數(shù)量0→發(fā)送OK/NG信號給產(chǎn)線控制系統(tǒng)→第一次識別銅線數(shù)量n1（二號拍照位）→第二次識別銅線數(shù)量n2（二號拍照位）→n1與n2的和為0→發(fā)送OK/NG信號給產(chǎn)線控制系統(tǒng)”。在具體生產(chǎn)中，到達(dá)5號拍照位并經(jīng)過鉚接工位的機(jī)械電連接線，可圍繞母頭鉚接區(qū)域采用邊緣檢測算法進(jìn)行缺陷檢測?？紤]到存在較大高度差的3個鉚接片，公頭鉚接區(qū)域在6號拍照位的檢測會受到較大景深影響，使得3個鉚接區(qū)域無法通過1次拍照完成檢測，因此需進(jìn)行2次拍照。具體的，第1次對兩個鉚接區(qū)域進(jìn)行拍照檢測，結(jié)束后機(jī)械電連接線需通過機(jī)械爪將其夾住并轉(zhuǎn)動90°；第3個鉚接區(qū)域則可通過第2次拍照完成檢測。2.3檢測結(jié)果分析。選取兩批機(jī)械電三芯連接線中的400根三芯連接線，以便分析機(jī)械電連接線的自動化生產(chǎn)與檢測系統(tǒng)顏色識別效果，如表1所示。由表1結(jié)果可知，三芯連接線的平均準(zhǔn)確率為98.7%。表1顏色識別結(jié)果實(shí)際顏色識別正確個數(shù)識別總數(shù)準(zhǔn)確率雙色39240098.0%棕色39440098.5%藍(lán)色39840099.5%若棕色或藍(lán)色識別錯誤，雙色識別也將出現(xiàn)錯誤結(jié)果，其中棕色和藍(lán)色識別錯誤個數(shù)即為雙色線識別錯誤個數(shù)。結(jié)合實(shí)際調(diào)研可以發(fā)現(xiàn)，白色粉塵在3根導(dǎo)線表面的大量附著會影響顏色識別準(zhǔn)確率。分析機(jī)械電三芯連接線的裸露銅線檢測結(jié)果可知，試驗(yàn)樣本共有導(dǎo)線384根，母頭導(dǎo)線鉚接區(qū)域和公頭導(dǎo)線鉚接區(qū)域均為384個，由此開展實(shí)驗(yàn)可得到如表2所示的鉚接區(qū)域檢測結(jié)果。由表2可知，良品檢測準(zhǔn)確率較高，不良品檢測準(zhǔn)確率相對較低。分析錯誤案例可以發(fā)現(xiàn)，完成鉚接后，鉚接區(qū)域外存在較短的銅線裸露，且這根導(dǎo)線在ROI區(qū)域提取時不包含在內(nèi)。

3結(jié)語

機(jī)械電連接線生產(chǎn)中自動化檢測技術(shù)具有較高實(shí)用價值。對于自動化檢測技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢、機(jī)械電連接線的自動化生產(chǎn)與檢測系統(tǒng)、工作流程設(shè)計以及檢測結(jié)果分析等內(nèi)容，提供了具有較高可行性的自動化檢測技術(shù)應(yīng)用路徑。為更好地服務(wù)機(jī)械電連接線生產(chǎn)檢測，新型算法的科學(xué)應(yīng)用、高復(fù)用性機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)的開發(fā)以及智能化技術(shù)的深入研究都需要引起高度重視。

參考文獻(xiàn)

[1]鄔博，李林升.基于機(jī)器視覺的圖像處理技術(shù)識別鋰電池極片的缺陷[J].機(jī)械研究與應(yīng)用，2020（5）：194-196.

作者:莊黎明 陸建 謝海寧 尹建坤 單位:1.國網(wǎng)上海電力公司電力科學(xué)研究院 2.科大智能電氣技術(shù)有限公司