叶润东 姚佳岷 魏宇昕 林雪晴 陈志伟 张伟荣

摘  要：运用基于OpenCV的机器视觉，研究检测齿轮瑕疵生产流水线，采用CCD工业相机获取实时图像，通过基于OpenCV研发的算法，对齿轮进行灰度化、滤波、二值化、形态学运算等预处理后，剔除背景图像的影响，获得清晰的齿轮轮廓图，然后对齿轮轮廓图进行筛选，检测齿轮的瑕疵，并且把有瑕疵齿轮位置传送给SCARA机械臂，机械臂夹取瑕疵品。机器视觉算法与机械臂相结合，实现齿轮的自动检测。

关键词：OpenCV;机器视觉;齿轮瑕疵检测;图像处理;流水线生产

中图分类号：TP391.4     文献标识码：A

Abstract： This research studies the production line of detecting gear defects by using machine vision based on OpenCV. The real-time images are obtained by CCD （Charge-Coupled Device） industrial camera. After preprocessing the gear with grayscale， filtering， binarization and morphological operation based on OpenCV， the influence of background image is eliminated， and the clear gear profile is obtained. Then， the gear profile is screened to detect the teeth， and the positions of the defective gears are transmitted to the SCARA （Selective Compliance Assembly Robot Arm） manipulator， which picks up the defective products. In this way， the automatic detection of gears is realized through combining machine vision algorithm and the manipulator.

Keywords： OpenCV; machine vision; gear defect detection; image processing; assembly line production

1   引言（Introduction）

隨着我国制造业的高速发展和市场需求的加剧，中国成为继美国、日本和欧洲之后的全球第四大制造业市场。制造业发展的历程证明，导致制造业技术和创造产业的重大进步的是关键技术的突破。然后，基于机器视觉的高速智能检测技术一直是制约着中国制造业的发展的瓶颈，是制造业发展继续突破的关键技术[1]。

机器视觉采用CCD工业摄像机的实时抓拍生产线上的零件图像[2]，通过图像处理分析后，获取零件的外形及位置等信息，反馈到子环节的机械臂，告知机械臂进行下一步操作[3]。机器视觉应用广泛，于工件识别检测等领域有着极其重要的地位，能高效弥补人工检测劳动强度大且效率低的传统人工检测弊端。

产品检验和定位技术是工业上产中的重要环节，所有制造业行业都需要对产品进行识别和分类，尤其在多样的生产环境的企业中，车间的自动化水平和智能程度直接决定该企业的生产效率。……