江达飞 徐中贵

摘 要：本文以轴对称零件为研究对象，设计了一套以OpenMV视觉模块为核心的在线零件检测系统。该系统以最小转动惯量求解二维图像对称轴为核心算法，结合STM32单片机控制系统，可实现零件对称轴长度的测量，并以此对尺寸不合格产品进行筛选。

关键词：OpenMV;在线识别;对称轴检测

Abstract： This paper took axisymmetric parts as the research object， designed an online parts detection system with the OpenMV vision module as the core. The system takes the minimum moment of inertia to solve the two-dimensional image axis of symmetry as the core algorithm， combined with STM32 single-chip microcomputer control system， it can realize the measurement of the length of the part axis of symmetry， and thus screen the unqualified products.

Keywords： OpenMV;online recognition;symmetry axis detection

1 研究背景

“中国制造2025”指出我国要从制造大国转向制造强国。为实现上述目的，智能制造成为重要的转型手段[1]。在智能制造过程中，机器视觉通过微型计算机来模拟人类视觉的功能，使用摄像机摄取目标并将其转化为图像信号，再利用人工智能算法对数据进行分析处理，可应用在众多传统传感器无法测量的领域。本项目针对中小型企业由于生产设备精度低，生产的诸如注射针头这类轴对称零件存在尺寸偏差的问题，设计了一套以OpenMV为核心的缺陷检测系统，通过对零件的对称轴长度进行测量，检测该零件是否达标，并通过分拣装置，对不合格产品进行分离，提升产品整体质量。

2 系统方案设计

2.1 系统整体构成

系统主要由上料装置、动力传输装置、图像识别装置和分拣装置四个部分组成[2]。其中，上料装置主要将生产出的零件逐个传送到物料带上;动力传输装置由伺服电机和传送带组成，通过主控芯片实现对检测速度的精准控制;图像识别利用视觉识别算法检测出零件的对称轴，并测量出零件的尺寸，从而判断零件是否存在缺陷;分拣装置由单片机控制，通过接收OpenMV分析的结果，对缺陷零件进行分拣。……