線束端子是線束上的重要組成部分，主要是通過線束剝線、壓接接觸件端子而形成。該過程是線束裝配過程中最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，線束剝線環(huán)節(jié)會出現(xiàn)長短不一、芯線散開等現(xiàn)象，接觸件端子與線束壓接過程中會出現(xiàn)未成功壓接、壓接不到位、芯線外漏等質(zhì)量問題，進而較大程度地降低產(chǎn)品的可靠性。目前，市場上主要運用的是人工目視法進行檢測，該方法存在漏檢、檢測效率不高、工作強度大等問題，而傳統(tǒng)機器視覺技術(shù)存在缺陷特征難以量化和提取、缺陷圖像識別能力弱等不足。近年來，隨著機器視覺技術(shù)的快速發(fā)展，將傳統(tǒng)機器視覺與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的線束端子外觀缺陷檢測技術(shù)已成為工業(yè)領(lǐng)域檢測的一種新趨勢。
整體架構(gòu)設(shè)計
線束末端長度以及端子外觀缺陷智能檢測系統(tǒng)主要是由PLC控制模塊、圖像采集模塊，以及智能檢測算法三部分構(gòu)成，整體架構(gòu)見圖1。整體運行流程：首先工作設(shè)備把線束末端固定在一個夾具中，運輸至檢測位置后位置傳感器點亮，通過PLC觸發(fā)光源控制器打開光源、觸發(fā)相機進行圖像采集并將圖像傳輸至上位機中；接著上位機通過對應(yīng)算法實現(xiàn)圖像預(yù)處理、線束末端長度檢測，以及線束端子外觀缺陷檢測，并將檢測結(jié)果傳回PLC中；最后PLC控制工業(yè)機器人抓取并按檢測結(jié)果分選卸料。
圖1 整體架構(gòu)
基于機器視覺的線束末端尺寸檢測
本系統(tǒng)使用的圖像處理算法流程圖見圖2。首先通過算法檢測線束外輪廓直邊，計算出圖像傾斜角度；接著利用旋轉(zhuǎn)算子將圖像整體旋轉(zhuǎn)一定的角度使得線束水平放置；然后進行圖像二值化、圖像均值濾波、圖像灰度增強等處理，并找出線束根部上、下拐點以及線束頭部邊緣直線；最后利用最小二乘法計算線束頭部直線到線束根部拐點之間的距離,即為線束末端長度。
圖2 線束末端尺寸檢測算法流程圖
基于深度學(xué)習(xí)的線束末端缺陷檢測
數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
根據(jù)現(xiàn)場檢驗人員的經(jīng)驗，結(jié)合實際拍攝的圖像數(shù)據(jù)，搭建多分類模型，將采集到的圖像數(shù)據(jù)按照不同的缺陷形式分類整理，人工標注標簽，確定訓(xùn)練集、測試集和驗證集的樣本數(shù)量。本工作中將線束端子外端缺陷定義為：“正常(OK)”、“未壓接觸件(WTG)”、“壓接觸件短(TGD)”、“線束散絲(SS)”4個類別，具體樣本數(shù)據(jù)集圖像見圖3。
圖3 不同缺陷類別圖像數(shù)據(jù)集
根據(jù)每一類樣本總數(shù)量隨機將每一類樣本按照訓(xùn)練集(1)、驗證集(2)、測試集(3) 分別為70%，15%，15%的比例劃分數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集劃分示意圖見圖4。
圖4 數(shù)據(jù)集劃分示意圖
算法架構(gòu)設(shè)計
線束末端缺陷檢測運用的深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測原理示意圖見圖5。首先采集到的線束末端圖像經(jīng)過兩層卷積層，初步提取和學(xué)習(xí)線束末端缺陷的基本特征。然后進入最大池化層，該層主要是把前面提取的基本特征信息進行壓縮。接著圖像再經(jīng)過3個卷積層，進一步學(xué)習(xí)和提取線束末端圖像中的特征。最后傳入最大池化層進行信息壓縮，進入全連接層，將兩維矩形特征壓縮為一維特征向量，再通過Softmax(分類網(wǎng)絡(luò))把一維特征向量映射到具體的某一個分類。
圖5 深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測原理示意圖
學(xué)習(xí)效果評價
經(jīng)過測試算法模型的學(xué)習(xí)效果見圖6、圖7。識別準確率為99.33%，召回率為99.52%，Top-1錯誤率為0.67%；單張圖像推理耗時5.6ms，預(yù)處理時間為1.83ms。
圖6 訓(xùn)練錯誤率示意圖
圖7 訓(xùn)練綜合性指標
線束末端缺陷測試結(jié)果熱力圖見圖8。模型均找到了各種缺陷的關(guān)鍵特征，其中圖8(a)、圖8(b)、圖8(c)和圖8(d)熱力集中的特征分別表示為“正常”、“未壓接觸件”、“壓接觸件短”、“線束散絲”。
圖8 線束末端缺陷測試結(jié)果熱力圖
為了驗證線束末端缺陷數(shù)據(jù)集構(gòu)建的合理性以及算法的有效性，在實際生產(chǎn)設(shè)備上部署訓(xùn)練模型，同時人工在不同批次的線束中篩選出“正常(OK)”、“未壓接觸件(WTG)”、“壓接觸件短(TGD)”、“線束散絲(SS)“的線束各100根，共5個批次，將其分別按批次放在設(shè)備上進行檢測，記錄并統(tǒng)計每種類型的線束數(shù)量，結(jié)果見表1。系統(tǒng)能夠把不同類型缺陷的線束正確地識別出來，識別準確率達100%，滿足客戶生產(chǎn)使用需求。
表1 線束末端缺陷檢測測試結(jié)果
本方法與傳統(tǒng)的人工目識法相比，具有識別準確率高、穩(wěn)定性強，以及良好的工業(yè)應(yīng)用價值，為進一步線束生產(chǎn)線智能化建設(shè)提供了有益的嘗試和必要的經(jīng)驗積累。
《電線電纜》1958年由國家新聞出版署批準正式創(chuàng)刊，上海市國有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會主管，上海電纜研究所有限公司主辦，是電線電纜行業(yè)應(yīng)用類學(xué)術(shù)刊物。主要欄目有綜述、線纜產(chǎn)品、線纜材料、測試技術(shù)、敷設(shè)運行、工藝設(shè)備和經(jīng)驗交流等，報道國內(nèi)外電線電纜行業(yè)的新理論、新方法、新技術(shù)、新成果，歡迎來稿！
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來源 | 上纜所傳媒
編輯 | 朱 莉
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