电子连接器自动检测白皮书

图7：辅助模板 - 检测插针周围区域以及是否有粘附碎屑若插针上有冗余金属或金属碎屑，其图像上就会有黑色像素出现而通不过辅助模板工具检测。

外形尺寸及误差是由"量规"（Gauges）等工具检测。量规工具有像素精度和亚像素精度两种。对于常见的典型冲压件缺陷，像素精度级量规就能达到较令人满意的检测效果。例如，视野范围为13mm x 10mm的图像能使系统达到 +/- 0.0203mm的检测分辨率（13mm/640像素数 = 0.0203 mm/像素）。显然，图像视野越小，系统分辨率越高。

Sub-pixel Line Gauge Tool (亚像素量规) 检测精度能达到1/4像素（标准差）。它可以完成同一目标物的多个检测项目，也可多次执行同一检测项目。即定义一种检测项目并使其在某个选定图像区域内重复执行。特别是对于沿一个系列中心检测多个目标的任务，该功能非常有效。Sub-pixel Line Gauge Tool采用连通性分析算法来检测图像边缘，可达到亚像素级的检测精度。系统做初始化时，用户即可在 "金规"（即标准零件）图像上指定两条边缘并告诉系统测量这两条边缘线之间的距离。之后的实际生产检测中，系统将测量每个零件相应的边缘线之的距离，如果这个距离在给定范围内，检测通过；否则不予通过。那么视觉系视觉能检测哪些尺寸误差呢？这个问题将完全取决于所检测图像的实际状况。图8标出了一组Sub-pixel Line Gauge Tool的ROI的位置，以及制造商希望能被检测的几种典型尺寸。

图8：Sub-pixel Line Gauge Tool　- 检测外形尺寸的误差
（一组Sub-pixel Line Gauge Tool 的ROI 的位置，用以测量插针多个截面的
宽度和纵向总长）"反差工具"（Contrast Tool）可以用来检测多种前面已讨论过的质量缺陷。该工具利用ROI来判断区域内的灰度级是否存在反差 - 有反差则可证实目标特征存在，无反差则表明目标特征（如金属碎屑）不存在。

上述各种视觉检测工具一旦开始运行，系统将通过内置的Opto22输出模块把检测结果（成功/失败的信号）送到生产线上其它设备。例如在一个典型的冲压件质量检测实例中，若视觉系统检测到一个有缺陷的零件，则检测失败信号会立刻送到冲压机控制器以停止冲压机运行。同时，操作人员会收到一个示警信号。只有在造成质量缺陷的原因查明并解决之后，操作人员才能开动冲压机重新生产。

上述各种视觉检测工具的检测结果还将被收集并显示在操作屏幕上；或者为了进一步的统计分析而输出到运行于主机上的其它软件，如电子数据表格或统计过程控制（SPC）程序。

3.2.3 视觉检测系统编程

PPT所有型号的机器视觉系统都装有PPT的视觉程序管理软件 - VPM (Vision Program Manager)。VPM采用图形化的编程语言，使用户不必掌握计算机编程语言就能极为自由地创建各种视觉检测程序。VPM有两种截然不同的运行模式：编辑模式（Edit Mode）和 执行模式（Run Mode）。

编辑模式下，用户首先编辑检测程序以指示视觉系统该做些什么。在此过程中，用户不必敲入一行行的指令代码，只需抓取各种图标并将它们拖放组合到一起成为可视化的流程图。这里的每个图标都代表了一种基本的机器功能。用户还可以用各种颜色的线条连接这些图标，以此指明整个检测过程中的执行顺序和数据流动路线。最后，设置每个图标特定的功能参数。

编辑完检测程序后，用户可创建自己个性化的 "控制面板"（Control Panels）。这些面板是供车间操作人员在生产线上使用的。利用前述创建检测程序时所用的点击组合方式，用户在很短时间之内就能创建这些面板。一个面板中所有组件的形状、位置、标识和颜色都可按照用户喜好进行修改；多个面板也可同时创建并链接在一起。用户可以完全自主地设计操作面板，并加密码保护，以限制车间操作人员对检测程序干与能力。

VPM通常都在执行模式下运行。上述控制面板此时将被显示并激活，车间操作人员通过集成安装的触摸屏使用该控制面板。通过触摸屏上的各种按钮，操作人员能够启动视觉检测系统、使系统离线运行、加载各种检测文件以及系统设计者所设置的所有其它功能。

前文所述的冲压件质量检测系统的流程可以用VPM的图形化编程语言给出，如图9所示。Camera Tool - 整个检测流程由摄像机工具开始，
Origin Tool - 原点工具确定零件在视野中的位置，
Template tools - 模板工具，
Sub-pixel Line Gauge Tool
Parallel Output Tool - 若任何检测工具检测失败，并行输出工具向冲压机发送"停机"信号。

摄像机工具（Camera Tool）指定整个检测流程由摄像机开始。原点工具（Origin Tool）确定每个插针在摄像机视野中的位置和角度，并将此信息提供给后续各个检测工具。两组模板工具（Template Tool）分别检测插针是否存在变形、扭曲或金属碎屑和触点形状的一致性。亚像素量规（Sub-pixel Line Gauge）检测插针有关的形状尺寸误差是否合格。一个量规工具就可以度量出几个尺寸数据。

图中的流程线规定了所有检测工具的执行顺序，即只有当前一个工具检测通过后，后一个工具才可以执行。如果任何一个工具检测不能通过，那么并行输出工具（Parallel Output）将按照流程线规定向冲压机控制器送出失败信号，冲压机立即停止运行。尽管所有的检测工具都有各自的检测失败/成功/执行的计数器，但每个零件的检测都会首先触发原点工具，所以总的检测零件数将由原点工具(Origin Tool) 的执行计数器给出。

3.2.4 安装视觉检测系统可能遇到的问题

安装一套视觉检测系统时大多会遇到一些问题。以前，PPT在安装冲压件质量检测系统时就多次遇到过同一个障碍：当物料运输机构清理干净后，摄像机和频闪灯就能马上安装在卷带轮前方，然而在试运行时竟出现系统的检测速度明显跟不上生产节拍 - 尽管此时冲压连续生产的速度并没有超出系统检测速度的极限。经过分析研究发现，这种 "超速"（Overrun）问题是由于卷带轮不规则的转速所引起。当运输金属带出现松弛时，卷带轮加速运转以张紧运输带；松弛一旦消除，卷带轮的转速又放慢下来。由于卷带轮设计上的转速总是落后于运输带，因此每次卷带轮张紧运输带后减速都重新造成运输带的大段松弛。其结果导致了运输带通过视觉检测系统导引块时不规则、突然地加速运动，有时甚至超出了视觉系统的检测速度极限。"超速"问题的解决方法是仔细地调整卷带轮的转速。只要能消除运输金属带运动过程中的不规则突变，视觉检测系统就能够保持与冲压生产速度的同步。

残留在插针上的润滑油给视觉检测系统带来另一个问题。金属带在通过冲压过程中需要足够的润滑，可是这些润滑油滴也会经常粘附在冲压后的插针上。若它们被视觉检测系统误认为是金属粘附碎屑，则将导致检测误判。为了解决这个问题，可以在插针触点未到达检测系统之前安装一副气流喷扫装置以清除零件上残留的润滑油。

4. 总结

当前，机器视觉系统为电子连接器制造工业中四个阶段（冲压、电镀、注塑和组装）的质量检测提供了非常出色的解决方案。以冲压工艺为代表的高速制造过程要求检测系统有极高的检测速度，这一直是制约电子连接器制造工业实现全面自动化质量检测的主要障碍。可喜的是，得益于摄像和图像处理技术的进步，视觉系统今天终于有足够的能力达到10,000件/分钟的在线检测速度。

与此同时，机器视觉系统应用技术的进步使得其使用已极为方便。值得注意的是，当评估在生产线上安装机器视觉系统的可行性时，电子连接器的主要制造商们越来越多地把机器视觉系统易于安装维护作为了一个主要的因素来考虑。

过去的五年中，许多成功安装的机器视觉系统已开始在市场上出现。这些已在电子连接器制造业中安装使用的视觉系统极大地减少了废品率，防止了质量不合格产品到达客户手里，为制造商带来了丰厚的投资回报。多数情况下，用于安装视觉系统的投资在几个月里就能够收回。