PET離型膜自動檢測分揀系統的研制

霍亮生 劉輝 夏凱旋 阮晨詩涵 王鑫

北京工商大學 材料與機械工程學院

PET離型膜自動檢測分揀系統的研制

霍亮生 劉輝 夏凱旋 阮晨詩涵 王鑫

北京工商大學 材料與機械工程學院

基于模塊化技術設計了可用于PET離型膜貼片缺陷檢測和產品分揀的自動檢測分揀系統。系統由產品圖片獲取、信息識別、產品分揀三個子系統組成。使用Linea系列數字線陣相機獲取產品圖像，通過專門的程序對圖像特征識別，然后根據識別結果驅動真空吸盤機械臂對檢測產品進行分揀。利用STM32控制器實現對PET離型膜貼片尺寸、偏移、臟污、毛邊等缺陷的自動化檢測和產品分揀，統一質檢標準，提高生產效率。

PET離型膜 自動檢測 分揀 線陣

一、引言

隨著科技的不斷發展，人們對手機的使用頻率越來越廣泛。而用于手機半導體及環氧覆銅板表面的PET（聚對苯二甲酸乙二醇酯）離型膜貼片[1]（如圖1所示）的需求也越來越大。由于生產工藝的局限，對其缺陷的檢測大多是人工通過顯微鏡檢測，效率極低，而且由于質檢員的個人因素以及個體之間的差異，不能保證質檢標準的一致性，造成一定的不合格率，嚴重影響產品的質量，阻礙行業的發展。采用自動檢測分揀系統代替手工操作來檢測分揀貼片，既能剔除人為因素的影響，統一質檢標準，保證合格率，又能實現自動化生產分揀，提高工作效率，減少人工成本。對于自動化技術的發展以及PET離型膜貼片的發展有著巨大的推動作用，因此設計一款運用于PET離型膜貼片的自動檢測分揀系統具有十分重要的意義。

圖1 PET離型膜貼片

文章設計的自動檢測分揀系統利用滾軸式輸送帶與產品生產線相連接，產品在離開生產線后直接進入檢測環節，節約大量時間。輸送帶的運行速度可以達到3m/min 。大大提高檢測的速度。采用2000萬像素的數字線陣攝像機獲取產品圖像，同時利用專業的圖像識別技術進行識別，保證統一的標準，剔除眾多不確定因素，確保質檢結果。隨后的真空吸盤機械臂可直接對產品進行分揀，大大節約時間，提高效率。

該裝置的特點如下：①與生產線直接連接，輸送帶輸送，避免中間環節的影響；②利用專門的圖像識別技術對缺陷進行識別，避免外界因素的影響，統一質檢標準；③添加真空吸盤機械臂對產品進行分揀，更好地進行分類，便于后期的處理；④利用STM32單片機對系統進行控制，實現自動化處理，提高精準度。⑤輸送帶與相機相結合保證掃描穩定性和快速性問題。

二、總體方案設計

現在模塊化設計方法已經廣泛運用與制造產業中，包括汽車、航天航空、機械電子以及程序代碼編寫中[2]?；谀K化設計的思想，文章設計的PET離型膜貼片自動檢測分揀系統的總體方案如圖2所示?？傮w分為三部分：產品圖片獲取模塊、信息識別模塊以及產品分揀模塊。各模塊相互獨立有密切聯系。密切聯系是指模塊之間需要組合起來才能搭建一個完整的系統[3]。

圖2 系統框圖

（一）產品圖片獲取模塊

該模塊的作用是獲取PET離型膜的圖片信息，為產品缺陷的自動化識別做準備。由滾軸式輸送帶和線性相機組成。

文章設計的滾軸式輸送帶貫穿裝置全程，保證貼片的正常輸送。滾軸的直徑為12mm，兩滾軸之間的距離為36mm，保證長條貼片在前進的過程中不發生變形而影響圖片的采集。輸送帶使用HST2802M 42步進電機驅動。該電機的優點是與驅動器連為一體，結構輕盈，安裝方便；速度可調節范圍較大?？梢院芎玫卣{節輸送速度來保證圖片的清晰度。

圖片的獲取采用Linea系列數字線陣攝像機，型號是LA-GM-02K08A-00-R。鏡頭使用索尼鏡頭，光源使用同軸光。擁有較完善的平場校正功能；利用顏色插值算法將Linea彩色線陣相機在RGB全彩模式下達到比Spyder3彩色線陣相機高50%的速度；掃描頻率在500線每秒到2000線每秒之間，可調節范圍較大?？蛇_到2000萬的像素，高速高靈敏地捕獲輸送帶上前行貼片的圖像。

（二）信息識別模塊

利用程序編寫上位機對獲取的圖像信息進行識別。接收產品圖片獲取模塊的信息，根據特定算法對圖片信息進行識別判斷，與標準圖片進行對比分析得到匹配分值與閾值進行比較從而確定是否有缺陷的存在。

（三）產品分揀模塊

作用是將檢測的產品進行分類——將有缺陷的和完好的分開，以便后期的處理。主要部分為兩軸機械臂和真空吸盤。兩軸機械臂實現X-Z兩個方向的移動，如圖3所示。X軸利用皮帶模組進行傳動，Z軸傳動裝置為滾珠絲杠。兩軸的移動帶動移動桿的運動使真空吸盤進行工作，將輸送帶上的PET離型膜貼片按照規劃路線分為兩部分從而達到分揀的效果。

圖3 兩軸機械臂示意圖

STM32芯片單片機貫穿整套系統，在產品圖片獲取模塊中控制輸送帶的運行速度以及相機工作的時間；在信息識別模塊中接收識別軟件的信號；在產品分揀模塊中控制機械臂的運動以及真空吸盤的工作完成對貼片進行分揀。實現產品檢測分揀的自動化。

三、運動與控制方案

（一）機械驅動控制

設計的檢測分揀系統有兩處為機械驅動，分別是滾軸輸送帶機械驅動和兩軸機械臂機械驅動。全部使用HST2802M 42步進電機驅動，該電機與配套驅動器無縫接合。驅動器電壓為3.3V-5V,12V-24V兩者可選，使用十分方便。同時配有信號接收端口，可以實現自動化控制。

1.滾軸輸送帶驅動

滾軸輸送帶是由滾軸、鏈條及框架構成，一系列的滾軸通過鏈條連接從而達到同步傳動的效果。步進電機的轉動帶動鏈條的運動，鏈條的運動使所有滾軸同時運轉，輸送帶工作。本次設計選擇的滾軸外徑為12mm。輸送帶傳送速度公式為：

其中：n為驅動電機轉速；d為滾軸外徑。

在保證貼片采集圖片清晰度的前提下確定的電機轉速為1.3r/s,滾軸輸送帶的速度為3m/min 。

2.兩軸機械臂運動控制

兩軸機械臂是絲杠模組傳動以及皮帶輸送帶傳動，兩者的工作過程不同，但原理相同，都是通過電機的轉動，帶動絲杠或者皮帶進行傳動，來實現某個方向的運動。

皮帶傳動的運動原理與滾軸輸送帶的工作原理一致，滾軸轉動的線速度即為皮帶運動的速度。驅動電機的轉速為：

其中：n為驅動電機轉速；d為驅動軸外徑，本系統的數值為mm。

設計要求皮帶的速度達到20cm/s，即12m/min 。則n為192r/min 。

絲杠模組是利用絲杠的轉動進行傳動，本次設計選用單頭的滾珠絲杠，具有良好的自鎖功能，并且傳動平穩。絲杠模組由步進電機驅動，為保證絲杠模組呢能夠恰好地匹配系統的運動需要對其速度進行設定。根據設計要求絲杠模組的滑塊的前進速度要達到0.02m/s.根據系統設計暫定導程S=5mm ，則絲杠平均轉速

（二）信息采集與識別

圖像處理就是對圖像信息進行加工以滿足人的視覺心理應用需要的行為[4]。圖像處理的手段有光學方法和數學方法[5]。本系統的設計使用數學方法。利用數字計算機或其他設備，對從圖像信息轉換而得的電信號進行某些數字運算，從而提高圖像的實用性。

1.信息采集

圖像采集使用Linea系列的線陣攝像機。在同軸光作為光源的條件下進行工作。采集流程如圖4所示。相機與電腦之間使用網口連接，可以快速地對信息進行處理。

線陣攝像機使用CMOS傳感器作為圖像觸感器，所獲取的圖案是一條一維的線，隨著被測物的移動，傳感器連續不斷地進行掃描，這樣數據就可以拼湊成完整的圖像。對物體的尺寸和長度沒有限制，可以很好地運用于工業生產。

圖4 圖像采集過程

2.圖像識別

圖像識別的過程包含圖像輸入、圖像預處理、圖像特征提取和分類以及圖像匹配四部分。圖像識別是對獲取的圖像進行處理，判斷是否存在尺寸、偏移、臟污、毛邊等方面的缺陷。

（1）圖像的輸入

圖像的輸入即從存儲設備里提取出所需要識別的信息，這是圖像識別的首要步驟。

（2）圖像的預處理

圖像的預處理是為了去除圖像信息中的噪聲，保證信息的準確性，以便于正確提特征。

為了能夠真實且直觀地反應圖像的特征，對獲取的圖像信息提取方向圖，方法如下：

①將圖像分割成足夠小的方塊。文章將圖像分為16×l6的非重疊小塊；

②對分割方塊上的點利用Sobel算法分別計算x-y兩方向的梯度，具體公式如下：

其中公式中的Sx，Sy表示Sobel；f(i,j)表示各像素的灰度值。

③根據計算得到的梯度值，計算每一個分割塊的方向：

其中w表示圖像塊的寬度，在文章中數值設定為為16，得到θ值后再量化為8個方向，就可得到圖像的方向。

同時對于一些不能夠明顯顯現的特征可以有選擇的進行增強，文章選用Gabor濾波方法進行實現。將函數的實部部分作為模板就可得到最接近真實的圖像特征。具體公式如下：

（3）圖像特征提取與分類

對圖像的端點以及分歧點利用一個3×3的矩陣進行特征提取，如圖5所示，N是待檢測的點，順時針排列的P1，P2，P3，···P8是它的8個鄰域點，R(1)，R(2)，R(3)···R(8)分別是P2，P3，···P8,P1的灰度值。

圖5 特征提取矩陣

如果N是端點，則它的鄰域點滿足公式：

如果N為分支點，則它的鄰域點滿足公式：

通過分析數據特征，就可以找到相應的特征點，同時記錄特征點的類型和位置。

（4）圖像匹配

自動檢測分揀系統使用的圖像匹配方法是細節匹配。細節點模式中細節點特征向量集合P包括M個細節點，表示為輸入細節點模式中細節點特征向量集合Q包括N個細節點，表示為：

在特征集合表示方法的基礎上，匹配問題表述為：搜索集合P和Q中點的最佳對應關系，根據對應關系下相應細節點的數目得到匹配分值MS，并與相應的閾值T比較，如果MS≥T ，則兩個細節點模式匹配，反之則不匹配。

通過線陣攝像機獲取的產品圖像與標準產品圖像特征的對比就可以判斷檢測產品是否存在缺陷，從而達到檢測的目的。

（三）電氣控制

運動控制采用的是ST公司的STM32F411RET6 MCU，為LQFP64封裝，擁有100MHz的頻率。工作電壓是1.7V～3.6V。具有低功耗、低價格、高性能的特點。文章主要用到模塊包括UART、PWM、TIM、A/D以及GPIO等。在保證PWM占空比固定的基礎上改變PWM脈沖周期即可進行調速。配置對應的IO口工作方式使能SPI模塊即可。以STM32為核心，將控制模塊所用到的引腳引出，即可設計出控制模塊的核心部分。

四、實驗驗證

實驗驗證分為兩個模塊，一是調節輸送帶的輸送速度來獲取清晰的圖像從而進行判斷，二是設置合理的兩軸模組運動速度對樣品進行分揀。

（一）圖像獲取及處理

由于CMOS傳感器的特殊性，需要保證樣品以特定的速度從相機下通過才能準確掃描。在可適應范圍內，給定30組不同的輸送帶驅動電機的轉動速度獲取圖像。實驗測試結果為：在步進電機的轉速為1r/s～1.5r/s的范圍內可以獲取可被信號處理軟件識別的圖像，獲取圖像如圖6所示。

圖6 相機獲取貼片圖像

線陣攝像機獲取的圖像通過網線傳送給圖像識別軟件進行處理識別，經過預處理以及特征提取之后通過匹配無缺陷貼片的信息判定該樣品的缺陷為偏移。

（二）分揀處理

分揀模塊設定完成后，接收控制器的命令進行工作，通過觀察分揀的時間以及分揀效果即可證明其實用性和穩定性。模塊是由兩軸機械和真空吸盤臂實現的，真空吸盤工作的關鍵點在于工作時間點以及吸盤給力的大小。兩軸機械臂工作關鍵在于兩周的運動速度配合。給定15組兩軸的步進電機的轉速，驅動皮帶以及絲杠的運動，觀察樣品分揀的效果。實驗結果為：X軸的皮帶模組步進電動機的轉動速度在185r/min ～201r/min 之間，Z軸絲杠的步進電動機的轉動速度在296r/min～303r/min 之間能夠準確的進行分揀操作。

綜上所述，通過實驗證明設計的系統能夠實現PET離型膜貼片的自動檢測分揀要求。

五、結論

文章所述PET離型膜貼片自動檢測分揀系統以STM32單片機控制器為核心，通過模塊化設計方法，綜合機械機構、圖像信息處理以及產品分揀技術，實現了對PET離型膜貼片的自動化檢測與分揀。系統可與生產線無縫銜接，檢測分揀過程全部由計算機控制，實現真正意義上的自動化，極大地提高生產效率以及產品的合格率。通過反復的試驗以及技術改進，證明文章設計研制的檢測分揀系統能夠實現對PET離型膜貼片的自動化檢測與分揀，穩定性良好。

[1]林裕衛,蔡朝輝,吳耀根.耐高溫復合型離型膜材的成型加工技術.廣州化工.2013.10.

[2]任傳波.汽車產品開發[M].機械工業出版社, 2007.

[3]袁清珂.現代設計方法與產品開發[M].電子工業出版社, 2010.

[4]顏發根,劉健群,陳興.機器視覺及其在制造業中的應用.機械制造[J],2004.42（11）：483.

[5]西安交通大學自動控制研究所.Xavis機器視覺組態軟件使用說明[P].2009.12.