摘要：大型拉链生产企业平均每条生产线年产拉链近千万米，目前的拉链质量检测主要是人工抽样检测，平均每检测一次需要耗时20多分钟，而且人工手动使用各种测量工具存在较大的偶然误差，致使拉链的检测结果可靠性不高。据相关公司表示，拉链质量的检测问题已经成为了公司发展的一个主要瓶颈和利润提升的重要障碍。为了解决拉链质量检测存在的问题，本文研究基于机器视觉技术的拉链智能检测设备，目标是压缩检测时间，做到可以实时检测，并能提供稳定可靠的检测精度，可以开发生产线在线检测设备和高精度实验室检测设备。
关键词：机器视觉技术；拉链智能检测技术；要点
1、机器视觉技术涵义
机器视觉技术这一技术主要是利用计算机在一定程度上来模仿人类视觉功能，然后提取出物象信息，并对其加以识别及分析，从而对其进行准确检测、测量、有效监控及定位。这一视觉系统经由CCD摄像机，将现实中物象向图像进行转换，且把其传入处理系统，然后把图像的一些具体信息例如色彩、分布状况、色彩等进行分析、整合，并把信息转变为数字信号，并对这些特征加以分析及判断，从而把最后检测结果输出。指挥系统则按照检测结果来执行有关操作，从而进行实际控制，将其作为执行指标。该技术运行时产生的噪音不大，且测量数据具有较高的准确性，作业十分灵敏且运行较为灵活，具有较长工作时间，即使环境十分恶劣也可以有效利用，具有较高的信息化处理物象信息的能力。
机器视觉技术通常通过再次使用和处理相机并将变换的图像传送到自处理系统而转换成二维图像，通过一系列后处理技术，可以更好地理解和掌握颜色、亮度、分布等情况。最后，将所有信息都应转换为具有一定符号意义的数字信号，以便借助信号特征在所有方向上分析原始对象的特征。与此同时，机械视觉技术还可以根据检测和判断结果自动识别和控制，从而有效提高机械制造业的效率和质量。实际上，机器视觉技术的使用具有噪声小、精度高、操作灵敏以及操作灵活等优点，可以在各种工作环境中使用，并且还可以实现长时间工作，具有非常理想的信息处理程度。
2、拉链检测要求
拉链由链牙、拉头、上下止（前码和后码）或锁紧件等组成。其中链牙是关键部分，它直接决定拉链的侧拉强度。一般拉链有两片链带，每片链带上各自有一列链牙，两列链牙相互交错排列。拉头夹持两侧链牙，借助拉力滑行，即可使两侧的链牙相互啮合或脱开。拉链的检测包括拉链链牙间距、拉链宽度和拉链厚度等三个指标。
2.1拉链链牙间距
拉链检测最重要的就是拉链的同侧链牙的间距检测，一般要求同一侧相邻链牙的间距要与链牙大小相匹配，间距过小会导致拉链无法拉动或者拉动不顺滑，而间距过大会导致两侧链牙无法相互啮合，拉链的产品质量不合格有90%多都是由于同侧链牙间距不符合标准要求造成的。链牙间距的检测要求精度很高，并且检测困难。
2.2拉链宽度
拉链的宽度是指拉链整体横向宽度检测，相对与链牙间距检测而言，拉链宽度的检测要求精度不高，且易于实现。
2.3拉链厚度
拉链的厚度主要取决于链牙本身的厚度，由于工厂使用标准模具，所有该指标一般不会出现问题。目前，工厂使用简单的夹具可以很快地检测出来，该项参数的检测不属于研究的难点，本文不考虑这个参数的检测。
3、拉链检测关键技术
本文研究的检测目标包括链牙的间距和拉链的宽度两项。
3.1链牙间距检测
链牙间距的检测是本文研究的重点和难点，本文使用视觉识别技术进行检测，需要使用工业相机对被检测拉链拍照成像，而能否实现高精度的检测受拉链成像质量的影响很大。对不同拉链在不同光源照射时的成像质量进行研究，发现影响拉链成像质量[3]的主要有三个方面：
首先是拉链的颜色。为了能够得到清晰的图像，工业相机在成像时需要合适的光源配合，一般选用白色光源，在光源亮度一定时，不同颜色的成像质量是完全不同的。出于算法处理的需要，选用黑白工业相机，不同颜色的拉链在相同光照下的成像质量是相差极大的，为了能够得到较好的成像质量，需要对不同颜色拉链使用不同强度的光源。一般情况下，颜色越深的拉链需要的光强越大，而颜色越深的拉链需要的光强越弱，最极端的情况就是黑色和白色拉链。
其次是拉链的链牙大小。不同拉链的链牙大小差别较大，最大拉链链牙的大小可以是最小链牙大小的两到三倍左右，导致不同拉链的链牙间距随之变化较大。为了能够得到较好的成像质量，往往需要对不同大小链牙的拉链使用不同强度的光源。最后是光的强度，同一个拉链在不同光强下的成像质量差别是很大的，因此对于同一种拉链来说，成像时最重要的就是选择合适的光强。
综上所述，链牙间距检测最难的地方是，每一种颜色和链牙大小的拉链所需的最佳成像光强都不同。理论上来说如果可以使用算法去自动调整光源的强度是最好的解决方案，而现实是很难去实现的，因为拉链的颜色和链牙大小的组合是一个十分大的数值，能够达到上百种，即使使用十分复杂的算法也不能保证百分之百的自适应性，而本文研发拉链智能检测设备的首要目标就是保证检测结果的可靠性。而对所有的拉链选择相同的光强则又会导致无法达到足够的清晰度，同样不能得到稳定可靠的检测结果。
视觉检测思路是通过检测同侧链牙之间的像素的个数来计算链牙的间距，按照这种思路来做就要求成像质量较高，能够清楚地区分不同的链牙。如图1所示，选择一个拉链的链牙交错区域的任意一条垂直于链牙的水平线上的像素灰度值，从图中可以看到，该线上的灰度值成周期性的起伏变化，灰度值周围起伏的峰值处对应着的就是拉链的链牙位置，通过标定一个像素代表的长度，就可以得到链牙间距对应的长度值。
图1 链牙处灰度值的变化
3.2拉链宽度的检测
拉链宽度的检测可以通过使用背景光的方法来得到清晰的边界，从而得到想要的结果。拉链放置在检测台上会由于摆放和受力而发生一定的形变，使得检测结果出现误差。为了避免这种情况出现，可以采用专用夹具的方法来固定拉链，并在算法上进行改进以克服拉链形变带来的影响。
4、性能分析
进行大量的实验测试，选择中等亮度的光源以尽量对大多数拉链有较好的成像效果。经过实验发现，对于颜色越深的拉链链牙成像效果越好，对于颜色越浅的拉链链牙成像效果越差，但是总体能够满足检测要求。经过统计，拉链链牙的最大检测误差在0.12mm，对拉链宽度的检测误差不超过2%，能够满足拉链检测要求。
结束语
初步的实验结果验证了解决方案和算法的正确性，但是并不能表明对所有的颜色和链牙大小都适用，后面还需要大量的实验测试和对算法进行不断的改进。
参考文献：
[1]蔡林坊，游高鹏，刘焕军，等.金属拉链在线视觉缺陷检测系统开发[J].信息系统工程，2014.
[2]欧幸福.金属拉链缺陷检测系统研究与实现[D].广州：广东工业大学，2013.
[3]徐超，张淼.基于脉冲耦合神经网络金属拉链缺陷检测方法的研究[J].制造业自动化，2013.
论文作者:张益辉
论文发表刊物:《基层建设》2019年第26期
论文发表时间:2019/12/16
标签：拉链论文; 间距论文; 视觉论文; 宽度论文; 质量论文; 光源论文; 技术论文; 《基层建设》2019年第26期论文;