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摘要：隨著機電一體化設備逐漸成為現(xiàn)代制造業(yè)的主要加工設備，作為電子電器通路的機械電連接線開始受到業(yè)界的廣泛關注，其中機械電多芯連接線的檢測屬于重點內容。因此，分析自動化檢測技術的應用優(yōu)勢，深入探討該技術在機械電連接線生產中的具體應用，以期給相關從業(yè)人員提供借鑒。

關鍵詞：機械電連接線；自動化檢測；顏色識別

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

1自動化檢測技術在機械電連接線生產中的應用分析

1.1自動化檢測技術概述。自動化檢測技術屬于現(xiàn)代電子、控制、機械和通信等多學科交叉產物，檢測技術隨現(xiàn)代傳感技術的升級而增強，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，自動化檢測技術的檢測能力隨之增長，同時檢測設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，自動化檢測技術能夠更好地服務于機械電連接線生產。結合機械電連接線生產中積累的大量歷史數(shù)據，利用大數(shù)據和神經網絡等技術進行分析，即可獲得機械電連接線生產的優(yōu)化依據，并為相應的故障診斷和處理提供支持[1]。1.2自動化檢測技術的應用優(yōu)勢。對于產品數(shù)量巨大、線芯之間交叉復雜和無序堆放的機械電多芯連接線來說，自動化檢測技術在其中的應用主要具備3方面優(yōu)勢。第一，提高生產效率。以3芯的機械電連接線為例，如基于萬用表開展人工檢測需要在兩兩檢測中進行6次檢測，而基于自動化檢測技術的檢測設備僅需要進行1次檢測。它的1次檢測耗費時間與人工1次檢測耗費時間相同，可見自動化檢測技術的應用可節(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)省的大量生產時間能有效提高機械電連接線的生產效率，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，提升檢測準確率。人工開展的機械電連接線生產檢測容易誤檢、漏檢，但依托自動化檢查技術的現(xiàn)代檢測設備僅需要將工裝與待測工件連接，即可自動完成質量檢測。一一對應所有數(shù)據的方式可規(guī)避錯檢問題，而對人工檢測容易出現(xiàn)的漏檢問題，數(shù)據處理后的檢測設備能夠自動提示。第三，強化生產過程的可追溯性和可控性?；谧詣踊瘷z測技術的現(xiàn)代檢測設備還需要結合大數(shù)據、云計算和物聯(lián)網等技術，并嚴格記錄生產過程，及時掌握每道生產工序的情況，從而實現(xiàn)生產過程中對工人進度的督促、生產資料的優(yōu)化調整分配、生產合格率控制和產品質量提升。

2自動化檢測技術在機械電連接線生產中的具體應用

2.1機械電連接線的自動化生產與檢測系統(tǒng)。本文基于機械電三芯連接線設計了一套自動化生產與檢測系統(tǒng)。該系統(tǒng)由上料轉盤、傳送帶、回收箱、工控機、相機和光源組成。上料轉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)相機和圓頂光源設置在暗箱中。一臺工控機負責處理相鄰兩臺相機傳輸?shù)膱D像數(shù)據，1～4號位的相機分別負責識別旋轉中的母頭導線顏色、判斷分線后的母頭極性位置、識別旋轉中的公頭導線顏色和判斷分線后的公頭極性位置。5、6號位的相機分別負責檢測母頭/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量影響，為提升機器視覺檢測系統(tǒng)采集的圖像質量，需關注不穩(wěn)定光照條件下產生的陰影，因為這種陰影會對圖像的顏色識別、閾值分割等造成干擾。現(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置在應用場景中，有效削弱圓柱形導線的陰影干擾，并保障閾值分割效果。具體設計如圖1所示。2.2工作流程設計。在機械電連接線的自動化生產與檢測系統(tǒng)的顏色識別過程中，機械電連接線的顏色識別流程為“顏色分類器加載→連接相機→連接產線控制系統(tǒng)→采集圖像（第一拍照位）→識別顏色→判斷導線到達上方→顏色信息發(fā)送→采集圖像（第二拍照位）→識別顏色→判斷三根導線位置→發(fā)送OK/NG信號→結束”?；谠摿鞒炭蓱们?個相機完成機械電三芯連接線的公頭、母頭生產檢測。機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→連接產線控制系統(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信號給產線控制系統(tǒng)”。在具體生產中，到達5號拍照位并經過鉚接工位的機械電連接線，可圍繞母頭鉚接區(qū)域采用邊緣檢測算法進行缺陷檢測?？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，因此需進行2次拍照。具體的，第1次對兩個鉚接區(qū)域進行拍照檢測，結束后機械電連接線需通過機械爪將其夾住并轉動90°；第3個鉚接區(qū)域則可通過第2次拍照完成檢測。2.3檢測結果分析。選取兩批機械電三芯連接線中的400根三芯連接線，以便分析機械電連接線的自動化生產與檢測系統(tǒng)顏色識別效果，如表1所示。由表1結果可知，三芯連接線的平均準確率為98.7%。表1顏色識別結果實際顏色識別正確個數(shù)識別總數(shù)準確率雙色39240098.0%棕色39440098.5%藍色39840099.5%若棕色或藍色識別錯誤，雙色識別也將出現(xiàn)錯誤結果，其中棕色和藍色識別錯誤個數(shù)即為雙色線識別錯誤個數(shù)。結合實際調研可以發(fā)現(xiàn)，白色粉塵在3根導線表面的大量附著會影響顏色識別準確率。分析機械電三芯連接線的裸露銅線檢測結果可知，試驗樣本共有導線384根，母頭導線鉚接區(qū)域和公頭導線鉚接區(qū)域均為384個，由此開展實驗可得到如表2所示的鉚接區(qū)域檢測結果。由表2可知，良品檢測準確率較高，不良品檢測準確率相對較低。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，且這根導線在ROI區(qū)域提取時不包含在內。

3結語

機械電連接線生產中自動化檢測技術具有較高實用價值。對于自動化檢測技術的應用優(yōu)勢、機械電連接線的自動化生產與檢測系統(tǒng)、工作流程設計以及檢測結果分析等內容，提供了具有較高可行性的自動化檢測技術應用路徑。為更好地服務機械電連接線生產檢測，新型算法的科學應用、高復用性機器視覺檢測系統(tǒng)的開發(fā)以及智能化技術的深入研究都需要引起高度重視。

參考文獻

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

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