汽车增压器涡轮壳零件表面缺陷检测技术研究

当前,汽车增压器涡轮壳零件的表面质量评估主要依赖于人工视觉检查,然而,长时间的视觉检查不仅容易导致视觉疲劳,还可能因不同人员之间判别标准的差异使检测结果的准确性受到影响。该文提出一种汽车增压器涡轮壳零件表面缺陷检测技术,对增压器涡轮壳零件表面图像进行预处理,显著提升划痕特征的对比度,利用低角度光照补偿灰度阈值,实现涡轮壳零件表面划痕分割,将图像中的划痕目标从背景中区分并提取出来,融合涡轮壳零件表面划痕缺陷周长、面积、长宽比例等多种特征,通过置信度判断实现汽车增压器涡轮壳零件表面划痕类缺陷检测。试验结果表明,所提出的技术能够准确并快速地进行涡轮壳零件表面缺陷检测,可满足现代制造业对高效率、高精度检测的需求。

汽车涡轮壳零件表面质量视觉检测

为了解决复杂外形结构的汽车涡轮壳零件表面质量检测难题,研究了基于机器视觉的表面缺陷检测方法。首先,分别采用高角度和低角度打光方式,获取凹坑类和划痕类表面缺陷图像,并通过图像滤波和图像增强提高图像的信噪比。然后,采用基于连通域的轮廓提取算法,确定感兴趣区域。最后,在感兴趣区域内利用灰度分割、形态学处理和断点连接等算法分割出缺陷特征,从而得到零件表面缺陷检测结果。选取60个涡轮壳缺陷件进行了测试。测试结果表明,该方法能够检测出直径0.5 mm以上的凹坑类和划痕类缺陷,漏检率低于1%,单工位检测时间小于2 s。基于机器视觉的表面缺陷检测方法能够替代人工完成复杂结构零件的表面质量检测任务,并有效提高了检测精度和检测效率。实际应用中,该方法配合机械臂还可进一步提高检测系统的柔性。