新型发动机曲轴非接触式自动检测系统
第 11 卷第 12 期 计算机集成制造系统 Vol. 11 No. 12
2 0 0 5 年 12 月 Computer Integrated Manufacturing Systems Dec . 2 0 0 5
文章编号 :1006 - 5911 (2005) 12 - 1728 - 04
收稿日期 :2004 - 09 - 22 ;修订日期 :2005 - 03 - 18。Received 22 Sep. 2004 ;accepted 18 Mar. 2005.
作者简介 :李百华(1976 - ) ,男 ,河北宁河人 ,重庆大学机械工程学院硕士研究生 ,主要从事自动检测、图像处理等的研究。
E - mail :lbh1994 @126. com。
新型发动机曲轴非接触式自动检测系统
李百华1 ,王时龙2 ,许南绍3 ,李朝晖3
(1. 重庆大学 机械工程学院 ,重庆 400044 ;2. 重庆大学 软件学院 ,重庆 400044 ;3. 重庆工学院 ,重庆 400045)
摘 要 :针对目前国内外发动机曲轴自动检测技术的不足 ,提出了一种以电荷耦合器件摄像方式获取发动机
曲轴检测信息的方法。首先 ,将采集到的曲轴图片进行图像处理 ,得到曲轴各处的特征信息 ;然后精确快速地检测
出曲轴各个位置的几何尺寸和形位公差 ,判断出被测曲轴是否为合格产品。这种非接触式自动检测系统为实际生
产中迅速、精确检测发动机曲轴提供了一种有效手段。
关键词 :发动机曲轴 ;非接触检测 ;电荷耦合器件 ;边缘检测
中图分类号 : TP391 文献标识码 :A
Newautomatic non - contact measuring system for crankshaft
L I B ai - hua1 , WA N G S hi - long2 , X U N an - shao3 , L I Zhao - hui3
(1. Sch. of Mechanical Eng. , Chongqing Univ. , Chongqing 400044 , China ;
2. Sch. of Software Eng. , Chongqing Univ. , Chongqing 400044 , China ;
3. Chongqing Inst. of Tech. , Chongqing 400044 , China)
Abstract :To deal with existing defects in present automatic measurements for crankshaft from home and abroad , a
novel method to obtain certain crankshaft measurement information by Charge Coupled Device (CCD) was proposed.
Firstly , image processing was conducted for various gathered crankshaft pictures so as to obtain characteristics in2
formation from different parts of crankshaft. Then geometric dimensions and tolerances of the crankshaft of different
angles could be achieved precisely and rapidly and assessed whether they were qualified products or not. In a word ,
an effective solution to satisfy requirements from measurement precision and rapidity for crankshaft production was
provided.
Key words : crankshaft ; non - contact measurement ; charge coupled device ; edge detection
0 引言
随着计算机技术与新型传感器的广泛应用 ,出
现了各式各样自动接触或非接触式检测方法 ,扩大
了零件检测方式。由于许多重要的工件往往是具有
曲率的表面 ,测量分析曲面表面形貌就成为表面计
量学的前沿课题。现在对曲面的测量主要用逆向反
求方法 ,用曲面的表面信息在计算机中重构出曲面 ,
然后在计算机中测出曲面结果。目前 ,国内外已有
产品化的检测设备提供给生产厂家 ,如 3 维全自动
影像测量仪等。利用这些设备可对许多产品部件和
难于检测的零件进行快速、精确地测量 ,从而提高零
件检测的精度与速度[1 - 3] 。
本文研制了一种新型的发动机曲轴非接触式自
动检测系统 ,为检测结构复杂、精度要求高、检测难
度大的发动机曲轴提供了有效手段。
1 测量系统
111 被测零件及检测要求
被检测的对象是某锻件生产厂各型号的发动机
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第 12 期 李百华 等 : 新型发动机曲轴非接触式自动检测系统
曲轴 ,要求检测出曲轴锻件图纸所标注的主要轴向
和径向尺寸(精度 0110 mm) 、曲轴主轴和连杆轴中
心距(精度 0110 mm) 和曲轴锻件主轴或连杆轴颈
的同轴度(精度 0120 mm) 。同时 ,要求重复检测同
一曲轴时各尺寸检测的重复精度应 ≤0120 mm ,单
根检测时间小于 5 min。
该厂产量较大 ,月产各种型号曲轴 1 万多根 ,手
工检测既费工费时 ,又难以保证精度要求 ,而且由于
人工检测速度慢 ,只能抽样检测。为此 ,本文设计了
一台能快速检测发动机曲轴尺寸及同轴度等形位公
差的综合检测台 , 该检测台采用电荷耦合器件
(Charge Coupled Device ,CCD) 摄像头非接触式测
量 ,检测精度能达到厂家的要求。
112 检测系统的组成
该检测系统在滑块上安装了 CCD 摄像头、丝
杆、曲轴装夹机构和步进电机 ,组成了能往复运动的
信息采集系统。计算机通过步进电机控制卡控制步
进电机转动 ,经丝杆和滑块带动 CCD 摄像头扫描整
个曲轴 ,实现了曲轴图像的规律采集。采集得到的
图像信息经图像采集卡被传输到计算机中并保存在
指定位置 ,以待后用。整个系统框图如图 1 所示。
除了以上的硬件实现外 ,系统功能的完成还依
赖于计算机内运行的软件 ,其功能是对采集得到的
曲轴图像信息进行处理 ,经图片合成、边缘提取、尺
寸测量等过程 ,最终得到要求的检测数据 ,将此数据
与标准数据进行对比 ,由此判断产品是否合格。软
件系统的流程如图 2 所示。
2 电荷耦合器件的图像测量方法
目前 ,对零部件进行非接触式检测的方法和途
径多种多样 ,如激光传感器、超声波传感器、感应传
感器、CCD 传感器等 ,它们各有优缺点。
211 激光与超声波传感器测量方法
超声波检测在测距中虽有很好的应用 ,但来自
传感器的超声波无法限制在一定的宽度范围内。随
着传感器与被测零件之间距离的增加 ,其宽度也随
之增大 ,因而不能检测出曲轴各处凹凸变化的具体
位置。
采用激光传感器虽可测出曲轴各处的凹凸变
化 ,但在检测中要想得到曲轴主轴和连杆轴的同轴
度以及曲轴主轴和连杆轴的中心距等数据 ,却有一
定难度 ,而且成本较高。
212 电荷耦合器件的图像测量方法
CCD 摄像系统自动测量工件尺寸的基本原理
如图 3 所示[3 ] 。首先利用 CCD 摄像头获取零件的
图像信息 ,经图像采集卡将零件的数字化图像传输
到计算机进行图象处理 ,得到零件轮廓图像。由图
3 可见 ,实际零件与拍摄得到的零件图像呈明显的
线性比例关系 ,两者间的测量比为常数 K ,其值由
CCD 摄像头的放大比和所加镜头的放大比共同决
定。只要测量出所拍摄图像上任意两点间的距离 ,
再乘放大系数 K ,便可得到零件对应两点间的实际
距离。同时在图像中还可拟合出曲轴各轴的中心
线 ,从而将要求的形位公差一并检测出。因此 ,从曲
轴结构和检测系统成本 2 个方面综合考虑 ,CCD 检
测法更适合这一检测系统。
3 图像处理的方法
选用黑白图像采集卡 ,该卡可得到 255 级灰度
图。按设计的检测系统 ,如想借助CCD取得发动机
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曲轴的全部图像信息 ,必须分段采集图片 ,并对采集
的灰度图进行提取、合成、分析和识别等处理后 ,最
终才能得到需要的整个曲轴图像。结合本项目实际
精度要求 ,图像处理主要有以下几个方面。
311 曲轴检测位置的确定
整个检测系统的机械部分结构如图 4 所示。曲
轴装夹时 ,其角度并不一定就是最佳检测位置 ,所以
首先应确定最佳检测位置。
根据曲轴的结构特点 ,曲轴沿主轴转动时 ,整个
曲轴图像高点达到最高的位置就是采集图像的最佳
位置。各种型号曲轴外围最远边缘点到曲轴主轴中
心线的距离是确定的。当曲轴最远边缘点与主轴中
心线形成的平面与摄像头镜头表面平行时 ,得到图
像的高点达到最高位置。又因为摄像头与曲轴主轴
中心线的相对位置装夹后基本不变 ,检测的曲轴是
半成品 ,有毛刺存在 ,所以曲轴最高点在图像中的位
置应该是在很小的范围内波动。这样 ,CCD 摄像头
运动到一定位置后 ,步进电机带动曲轴转过一个角
度 ,从摄像头抓取一张图片 ,检测抓取图像最高点的
位置是否在上面所述的范围内。如果图像最高点位
置在这一范围内 ,就是采集图像的最佳位置 ;否则 ,
重复进行以上步骤 ,直到检测到最佳位置为止。
312 图片的合成
曲轴是汽车发动机的重要零件 ,整体尺寸大 ,各
尺寸精度要求较高 ,靠一次拍摄获取全部轮廓图形
会造成 CCD 摄像头的每个象素点所对应的实际尺
寸无法满足公差要求 ,达不到检测精度 ,为此需将曲
轴分成几部分进行拍摄 ,使每个像素点对应的实际
精度级比要求精度级高 ,才能使检测结果满足要求。
此外 ,拍摄视角的不同会造成拍摄图像边界处
看到的并非一条直线代表的平面投影 ,而是平面的
侧面部分 ,如图 5 所示。摄像头在 1 ,2 两个位置获
取的同一个面的位置是不同的 ,这使图片合成后的
合成误差增大 ,边缘提取到的并非所需边界。为了
降低误差并提取到所需边缘 ,采取多次拍摄图片 ,提
取图片中间的一小部分 ,再对这一部分图片进行合
成 ,使曲轴各处基本能以垂直方式投影落在合成图
片上 ,以免视角形成的误差影响检测精度[4 ] 。
313 图像的平滑处理
一幅图像中大多数像素在灰度上与其相邻像素
差别不大 ,这种灰度相关性的存在 ,使一般图像的能
量主要集中在低频区域中 ,只有图像细节部分的能
量才处于高频区域中。但由于图像的数字化和传输
过程中经常有噪声和假轮廓出现 ,这部分信息也集
中于高频区域中。图像平滑的主要目的就是去除或
衰减图像上的噪声和假轮廓 ,即衰减高频分量 ,增强
低频分量。当然 ,图像平滑处理在消除或减弱图像
噪声和假轮廓的同时 ,对图像细节也有一定的衰减
作用 ,所以其直观效果是图像变得比处理前模糊了 ,
模糊的程度视对高频成分的衰减程度而定。因此 ,
在对图像作平滑处理的过程中要二者兼顾。
图像平滑处理的方法很多 ,本文所述项目中采
集图像的背景是经过设计比较理想的背景 ,因而采
集到的图片质量较好 ,主要存在的问题是有一些麻
点噪声 ;而邻域平均法平滑处理对消减麻点噪声效
果较好 ,所以采用邻域平均法对图像做平滑处理。
若设 f ( x , y) 为待处理的图像 , g ( x , y) 为处理后的
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图像 ,则邻域平均法图像平滑处理的数学表达式为
g( x , y) = 1
M ∑( m, n) ∈S
f ( x - m , y - n) ,
式中 S 是预先确定的邻域 (该邻域不包括 ( x , y)
点) , M 是邻域 S 内所包含的像素总数[5 ] 。
邻域平均法的基本原理是 ,一个 3 ×3 的窗口沿
图像移动(逐行逐列) ,先求出窗口中待处理像元之
外的 8 个像元灰度值的平均值。如果待处理像元灰
度值与这个平均值之差的绝对值超过了预先确定的
阈值 ,则该像元的灰度使用平均值代替 ;否则 ,保持
该像元的灰度不变。实际处理时 ,要选择合适的阈
值 ,阈值太大会减弱噪声去除效果 ,阈值太小会减弱
图像模糊效应的消除效果。
314 图像的二值化处理
在采集到的图像中既包括背景、目标 ,又可能包
含噪声 ,将目标零件从该图像中分离出来的最常用
的方法就是对图像进行二值化处理。图像的二值化
处理就是选取适当的阈值 t ,用该阈值将图像分割
为两部分 ,即 ≥t 的像素和 < t 的像素。将 ≥t 的像
素灰度值置 255 ,即 gray = 255 ; < t 的像素灰度值置
0 ,即 gray = 0。由此得到的图像便是一个黑白两色
的图片 ,所需图像可清晰地显示出来。如果设输入
图像各个像素点的灰度值为 p ( x , y) , 输出图像各
个像素点的灰度值为 q( x , y) ,则以上操作表示为
q( x , y) =
0 p( x , y) < t;
225 p( x , y) ≥t。
在图像二值化的过程中 ,阈值的选取对图像的
识别至关重要 ,其值直接影响处理后图像的效果 ,并
与后面进一步的工作有着紧密的联系[6 ] 。
4 零件图像的边缘提取
边缘(或边沿) 是图像最基本的特征 ,指其周围
像素灰度有阶跃变化或屋脊状变化的那些像素的集
合 ,它是图像中灰度有显著变化的像素集合 ,广泛存
在于目标与背景、目标与目标之间。在图像测量系
统中 ,图像边缘检测是测量的基础和关键。图像系
统一般是在精心设计的可控环境下获取被测零件的
图像 ,因此图像测量系统的边缘检测算法侧重于定
位的精确 ,不漏检真边缘 ,同时不产生伪边缘。
边缘提取算法有很多种方式 ,如 Roberts 梯度
算子、Sobel 梯度算子、拉普拉斯算子、Prewitt 梯度
算子和 Krisch 算子等。上述边缘检测算子看来很
相似 ,但 Robert 算子是 2 ×2 算子 ,对具有陡峭的低
噪声图像响应最好 ,其他几种算子都是 3 ×3 算子 ,
对灰度渐变和噪声较多的图像处理的效果较好。本
项目的图片为有陡峭的低噪声图像 ,所以选用 Ro2
berts 梯度算子进行边缘提取 , 可使提取效果最
佳[7 - 8 ] 。
5 尺寸测量
边缘提取后的图形是曲轴的外部轮廓 ,利用曲
线拟合法可以拟合出边缘的直线方程。首先选取一
个边界上的 20 个点 ,利用这 20 个点拟合出一条直
线。得到的直线满足的条件是 ,20 个点到拟合出的
直线距离的平方和最小。这样拟合出的直线基本消
除了噪声和毛刺的影响 ,并最接近实际的边缘线。全
部边缘拟合后的结果就是曲轴的 2 维图形。
尺寸测量的方法是在要测量的 2 根直线上各取
10 个点(设 2 直线是线 1 和线 2) ,线 1 上的 10 个点
到线 2 的距离加线 2 上的 10 个点到线 1 距离的总
和除以 20 ,得出 2 条直线距离的最后结果 (经过多
次平均后基本消除了测量中产生的随机误差) 。最
后 ,测量出整个曲轴需要检测的尺寸 ,将测量尺寸与
标准尺寸进行比较 ,得出是否合格的结果。
6 结束语
面对目前国内机械零部件生产检测多数停留在
手工操作阶段的状况 ,厂家对自动非接触式快速检
测台有强烈需求。本文论述的检测方法在实际生产
环境中能满足锻件厂家的检测要求 ,可检测发动机
曲轴锻件近 50 个尺寸 ,精度达到 0110 mm ,同一曲
轴的重复检测精度小于 0120 mm ,单件检测时间小
于 3 min ,大大提高了检测精度和速度。该方法可
以推广到其他与汽车发动机曲轴相似零件的快速检
测中。
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4 结束语
CRM 是当前的一个研究热点 ,客户分类是成功
实施客户关系管理的基础。本文提出了一种基于购
买行为的客户分类方法 ,为客户分类的研究提供了
一种新的思路。该方法的主要特点是 :
(1) 实用性强 尽管国内大部分企业都实现了
信息化 ,但是建立详细客户档案 ,积累了丰富客户静
态属性数据的企业并不多 ,而大部分企业对交易数
据具有详细的记录 ,容易获取 ,因此基于这类数据的
客户分类更容易实现 ,也更具实用性。
(2) 分类结果易于理解 分类过程是根据客户
的购买产品和购买金额进行的 ,每一类客户购买的
产品类别和相应的消费金额是相似的 ,因此同一类
别的客户对企业具有相似的利润贡献。而且对于不
同的产品 ,企业可以容易地发现该产品的购买群体 ,
便于实施目标营销。
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