卡簧是一种应用广泛的微小型零件,主要起轴向定位作用,在汽车行业需求量大。目前对卡簧工件的检测以人工检测为主,其低精度、低效率、高成本的固有缺陷与大批量的市场需求不相匹配。本项目将视觉检测技术应用于卡簧工件的尺寸测量中,研制一台集上料、检测、分选于一体的自动化设备,以实现高速、高精度检测目的。本课题对图像检测算法以及设备的软件系统展开研究,利用C++语言开发程序以实现对图像的合格性判别及对整体执行机构的控制。主要工作如下:1、检测系统整体方案设计。包括成像系统的硬件选型及垂直度调整。最终选用300万像素的CMOS相机与远心镜头搭建成像系统;采用基于清晰度函数的调整方法实现垂直度调整。2、应用多线程技术完成软件对执行机构的控制、对相机采像控制等。并通过交互界面展示软件功能以及整体设计流程。3、设计图像预处理算法,从原始图像得到目标二值图像的跟踪轮廓。采用实验方法合理选取阈值;结合图像灰度分布制定差影法做差规则实现复杂背景的有效去除;依据先验信息进行杂质轮廓点的辨识与删除。4、提出基于先验信息的渐进式角点定位算法,实现了工件内侧角点的高效准确提取。结合用户需求,制定合理的宽度合格性判别原则。5、设计实验完成满足检测需求的垂直度调整、阈值选取。并分两部分验证设备的性能指标:首先对单一工件多次上料重复测量,对拟合尺寸测量的重复性误差小于0.01mm,对点定位尺寸测量的重复性误差约为0.02mm;然后,将不确定度概念引入批量检测中,控制不同的合格判定区间下检测同一批工件,分析了不确定度对误检率的影响。本设备检测速度可达到60~100件/分钟,不确定度满足0.2T的合同标准。