本發(fā)明涉及一種CPU散熱器鋁擠成型缺陷檢測系統(tǒng)及方法，尤其是一種基于機(jī)器視覺的CPU散熱器鋁擠成型缺陷檢測系統(tǒng)及方法，采用機(jī)器視覺的方法對CPU散熱器鋁擠成型產(chǎn)品進(jìn)行檢測，通過模板匹配算法對CPU散熱器鋁擠成型產(chǎn)品的表面光滑度、氣泡以及彎曲度進(jìn)行識別，根據(jù)識別結(jié)果調(diào)整鋁擠模板，提高鋁擠成型產(chǎn)品的合格率。

背景技術(shù)：

計算機(jī)在運行過程中，CPU會產(chǎn)生大量的熱量，若不將熱量及時排除降低CPU的工作溫度，則會對計算機(jī)的運行性能產(chǎn)生不良影響。隨著CPU速度的提升，對散熱器的散熱需求也不斷提高，散熱器逐漸朝著密齒、高齒的方向發(fā)展。CPU散熱器一般采用鋁擠模板法制備鋁擠型材，傳統(tǒng)的鋁擠模板法通過調(diào)節(jié)工作帶的高度及寬窄達(dá)到控制鋁流流動快慢的目的，存在愈密的齒片將造成鋼料支撐強度不足的問題，齒片高度與齒片間距的比值最大只能達(dá)到15倍。之后又出現(xiàn)無工作帶鋁擠模具，大大提高了齒片密度，并將齒片高度與齒片間距的比值增加到20倍以上，但是在鋁擠過程中容易出現(xiàn)鋁擠產(chǎn)品扭曲變形，并出現(xiàn)吸附顆粒、氣泡、金屬毛刺以及表面不光滑等表面缺陷，這些缺陷都會影響散熱器的散熱性能。而從公開的資料顯示，目前在鋁擠成型工藝過程中，鋁擠成型產(chǎn)品的缺陷檢測絕大部分都采用人工檢測的手段，憑借人眼觀察和經(jīng)驗來檢測產(chǎn)品是否有缺陷，具有很強的主觀性，缺乏準(zhǔn)確性和可靠性，且效率低下，無法實現(xiàn)自動化檢測。因此采取準(zhǔn)確的技術(shù)手段進(jìn)行檢測是十分必要的。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的首要目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點與不足，提供一種CPU散熱器鋁擠成型缺陷檢測系統(tǒng)，該檢測系統(tǒng)缺陷檢測的效率和精確度高，檢測的可靠性高。

本發(fā)明的首要目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點與不足，提供一種應(yīng)用于CPU散熱器鋁擠成型缺陷檢測系統(tǒng)的檢測方法，該檢測方法采用機(jī)器視覺的方法對鋁擠成型產(chǎn)品的缺陷進(jìn)行視覺檢測，達(dá)到自動檢測不合格鋁擠成型產(chǎn)品的目的。本發(fā)明的首要目的通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：一種CPU散熱器鋁擠成型缺陷檢測系統(tǒng)，包括圖像采集裝置、計算機(jī)圖像識別裝置及計算機(jī)檢測顯示裝置，圖像采集裝置與計算機(jī)圖像識別裝置連接，計算機(jī)圖像識別裝置與計算機(jī)檢測顯示裝置連接，所述的圖像采集裝置包括CCD1工業(yè)相機(jī)、CCD2工業(yè)相機(jī)、第一圖像采集卡和第二圖像采集卡，所述的計算機(jī)圖像識別裝置包括圖像處理模塊和模板匹配模塊，所述的計算機(jī)圖像識別裝置用于完成圖像的預(yù)處理、灰度變換以及模板匹配識別，所述的計算機(jī)檢測顯示裝置包括檢測顯示模塊和存儲模塊，所述的計算機(jī)檢測顯示裝置用于將檢測結(jié)果進(jìn)行顯示和存儲，所述的CCD1工業(yè)相機(jī)的輸出端與第一圖像采集卡的輸入端連接，所述的CCD2工業(yè)相機(jī)的輸出端與第二圖像采集卡的輸入端連接，第一圖像采集卡的輸出端和第二圖像采集卡的輸出端均與計算機(jī)的RS232串口輸入端連接；第一圖像采集卡結(jié)合CCD1工業(yè)相機(jī)，并通過RS232串口將采集到的鋁擠成型產(chǎn)品的表面圖像數(shù)據(jù)傳至計算機(jī)圖像識別裝置，第二圖像采集卡結(jié)合CCD2工業(yè)相機(jī)，并通過RS232串口將采集到的鋁擠成型產(chǎn)品的形變圖像數(shù)據(jù)傳至計算機(jī)圖像識別裝置，計算機(jī)圖像識別裝置將接收到的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與識別，并將圖像識別結(jié)果傳送至計算機(jī)檢測顯示裝置，所述檢測顯示模塊將表面圖像識別結(jié)果和形變圖像識別結(jié)果進(jìn)行顯示，所述存儲模塊將表面圖像識別結(jié)果和形變圖像識別結(jié)果進(jìn)行存儲。

所述的CCD1工業(yè)相機(jī)用于檢測鋁擠成型產(chǎn)品的表面缺陷，CCD2工業(yè)相機(jī)用于檢測鋁擠成型產(chǎn)品的形變。

還包括鋁擠壓模具，所述的鋁擠壓模具包括鋁擠鋼體、進(jìn)料口、空刀帶和出料口，所述進(jìn)料口、空刀帶和出料口依次排列貫通鋁擠鋼體，所述的CCD1工業(yè)相機(jī)安裝在出料口的上方，CCD2工業(yè)相機(jī)安裝在出料口的正前方。

本發(fā)明的另一目的通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：一種應(yīng)用于所述的CPU散熱器鋁擠成型缺陷檢測系統(tǒng)的檢測方法，包括以下步驟：

H.對鋁擠成型產(chǎn)品進(jìn)行圖像采集；

I.將圖像數(shù)據(jù)發(fā)送至計算機(jī)；

J.對圖像進(jìn)行濾波預(yù)處理；

K.對圖像進(jìn)行灰度變換處理；

L.將灰度處理后的圖像進(jìn)行分類識別；

M.顯示識別結(jié)果；

N.存儲識別結(jié)果。

在步驟A中，第一圖像采集卡通過CCD1工業(yè)相機(jī)從上方完成鋁擠成型產(chǎn)品的上視圖像采集，第二圖像采集卡通過CCD2工業(yè)相機(jī)從前方完成鋁擠成型產(chǎn)品的正視圖像采集。

在步驟B中，采用RS232串口將圖像數(shù)據(jù)傳至計算機(jī)。

在步驟C中，采用高斯濾波方法完成兩幅圖像的濾波處理。

在步驟E中，采用模板匹配算法完成圖像的分類識別，所述分類識別的識別步驟如下：

d.選取一幅標(biāo)準(zhǔn)的、沒有缺陷的鋁擠成型產(chǎn)品圖像作為標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像；

e.對采集到的圖像進(jìn)行位置匹配，使之與步驟a中的標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像的位置完全對應(yīng)；

f.將采集到的圖像與步驟a選取的標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像進(jìn)行匹配，采用相關(guān)系數(shù)匹配法，計算采集到的圖像與標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像的相關(guān)系數(shù)，將計算得到的相關(guān)系數(shù)與相關(guān)系數(shù)閾值進(jìn)行比較確定鋁擠成型產(chǎn)品是否為缺陷產(chǎn)品；計算公式具體為：

假設(shè)采集圖像和標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像都擁有m×n個像素，采用下式衡量采集圖像與標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像的互相關(guān)性，D表示相關(guān)度：

$D=\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}\[S(i,j)\×T(i,j)\],$

其中，m表示采集圖像和標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像橫坐標(biāo)方向的總像素點，n表示采集圖像和標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像縱坐標(biāo)方向的總像素點，i點表示橫坐標(biāo)，i的范圍為1到m，j表示縱坐標(biāo)，j的范圍為1到n，T表示標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像，T(i,j)表示標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像中坐標(biāo)在(i,j)處像素點的灰度值，S表示采集圖像，S(i,j)表示標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像中坐標(biāo)在(i,j)處像素點的灰度值；

將其歸一化后得模板匹配的相關(guān)系數(shù)，其中，R表示相關(guān)系數(shù)：

$R=\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}S(i,j)\×T(i,j)}{\sqrt{\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\[S(i,j)\]}^2}\×\sqrt{\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{\[T(i,j)\]}^2}},$

采用上述公式計算得到模板匹配的相關(guān)系數(shù)，再將相關(guān)系數(shù)R與設(shè)置的相關(guān)系數(shù)閾值比較，若相關(guān)系數(shù)R大于相關(guān)系數(shù)閾值，則匹配成功，表示產(chǎn)品合格，否則視為匹配失敗，表示產(chǎn)品不合格。

本發(fā)明的檢測裝置包括：圖像采集裝置、計算機(jī)圖像識別裝置及計算機(jī)檢測顯示裝置，所述的圖像采集裝置包括兩臺CCD工業(yè)相機(jī)和兩片圖像采集卡，將采集到的鋁擠成型產(chǎn)品的圖像傳至計算機(jī)圖像識別裝置，所述的計算機(jī)圖像識別裝置包括一臺安裝有圖像處理與分析軟件的計算機(jī)，將接收到的圖像進(jìn)行圖像處理與分析，所述的計算機(jī)檢測顯示裝置將檢測結(jié)果進(jìn)行顯示和存儲。本系統(tǒng)采用機(jī)器視覺檢測技術(shù)，對采集到的鋁擠成型產(chǎn)品圖像進(jìn)行預(yù)處理，采用圖像模板匹配技術(shù)完成對鋁擠成型產(chǎn)品的檢測，大大提高了檢測的準(zhǔn)確性、可靠性以及效率，并且利用本系統(tǒng)的檢測結(jié)果顯示系統(tǒng)，操作人員根據(jù)檢測結(jié)果可以及時對鋁擠模具進(jìn)行檢測處理，保證后續(xù)鋁擠成型產(chǎn)品的質(zhì)量，提高產(chǎn)品的合格率。

在本發(fā)明中，CCD相機(jī)、圖像采集卡、計算機(jī)順序連接構(gòu)成一個控制系統(tǒng)，CCD工業(yè)相機(jī)包括CCD1工業(yè)相機(jī)和CCD2工業(yè)相機(jī)，CCD1工業(yè)相機(jī)安裝在鋁擠壓模具出料口上方，用于檢測鋁擠成型產(chǎn)品的表面缺陷，CCD2工業(yè)相機(jī)安裝在鋁擠壓模具出料口的前方，用于檢測鋁擠產(chǎn)品是否發(fā)生扭曲變形。圖像采集卡包括第一圖像采集卡和第二圖像采集卡，分別與CCD1工業(yè)相機(jī)和CCD2工業(yè)相機(jī)配套實現(xiàn)圖像的采集，采集的圖像包括圖像1和圖像2，圖像1為鋁擠成型產(chǎn)品的上視圖像，圖像2為鋁擠成型產(chǎn)品的正視圖像。圖像采集卡通過RS232串口將圖像數(shù)據(jù)傳至計算機(jī)圖像識別裝置，計算機(jī)圖像識別裝置對接收的圖像進(jìn)行濾波預(yù)處理、灰度變換處理，并采用模板匹配算法，首先選取一幅標(biāo)準(zhǔn)的、沒有缺陷的鋁擠成型產(chǎn)品圖像作為標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像，然后對采集的圖像進(jìn)行位置匹配，使之與標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像的位置完全對應(yīng)，位置匹配完成后，采用相關(guān)系數(shù)法計算采集圖像與標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像的相關(guān)系數(shù)，具體計算式如下：

假設(shè)采集圖像和標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像都擁有m×n個像素，標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像用T表示，T(i,j)表示標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像中(i,j)處像素點的灰度值，采集到的圖像用S表示，S(i,j)表示標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像中(i,j)處像素點的灰度值，采用下式衡量采集圖像與標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像的互相關(guān)性：

$D=\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}\[S(i,j)\×T(i,j)\]$

將其歸一化后得模板匹配的相關(guān)系數(shù)：

采用上述公式計算得到模板匹配的相關(guān)系數(shù)，再將其與設(shè)置的相關(guān)系數(shù)閾值比較，若大于相關(guān)系數(shù)閾值，則匹配成功，產(chǎn)品合格，否則視為匹配失敗，產(chǎn)品不合格。識別完成后，將匹配結(jié)果發(fā)送至計算機(jī)檢測顯示裝置以顯示檢測結(jié)果，工作人員根據(jù)檢測結(jié)果將不合格產(chǎn)品分揀出來，保證產(chǎn)品的質(zhì)量。

本發(fā)明的有益效果是：可通過機(jī)器視覺檢測鋁擠成型產(chǎn)品，采用模板匹配算法判別產(chǎn)品是否有缺陷，并將檢測結(jié)果在計算機(jī)檢測顯示裝置上加以顯示和存儲，提高了產(chǎn)品質(zhì)量檢測的效率、準(zhǔn)確性以及可靠性，保證了CPU散熱器的質(zhì)量。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。

圖2是本發(fā)明的系統(tǒng)示意圖。

圖3是本發(fā)明的模板匹配算法流程圖；其中，1表示鋁擠鋼體；2表示空刀帶；3表示進(jìn)料口；4表示出料口；5表示CCD2工業(yè)相機(jī)；6表示CCD1工業(yè)相機(jī)；7表示第二圖像采集卡；8表示第一圖像采集卡；9表示計算機(jī)。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說明。

實施例

如圖1所示，CPU散熱器鋁擠成型缺陷檢測系統(tǒng)包括圖像采集裝置、計算機(jī)圖像識別裝置以及計算機(jī)檢測顯示裝置，其中，所述的圖像采集裝置包括CCD1工業(yè)相機(jī)和CCD2工業(yè)相機(jī)兩臺CCD工業(yè)相機(jī)已經(jīng)第一圖像采集卡和第二圖像采集卡，CCD1工業(yè)相機(jī)安裝在鋁擠模型出料口上方采集鋁擠產(chǎn)品的上視圖像，CCD2工業(yè)相機(jī)安裝在鋁擠模型出料口的前方采集鋁擠產(chǎn)品的正視圖像，將采集到的鋁擠成型產(chǎn)品的圖像傳至計算機(jī)圖像識別裝置，計算機(jī)圖像識別裝置包括一臺安裝有圖像處理與分析軟件的計算機(jī)，將接收到的圖像進(jìn)行進(jìn)行濾波預(yù)處理以及灰度化處理，并采用模板匹配算法對圖像進(jìn)行識別，計算機(jī)檢測顯示裝置將圖像檢測結(jié)果進(jìn)行顯示和存儲。

如圖2所示，鋁流從進(jìn)料口(3)進(jìn)入空刀帶(2)，冷卻后的鋁擠產(chǎn)品從出料口(4)出去，在出料口(4)上方安裝CCD1工業(yè)相機(jī)(6)，前方安裝CCD2工業(yè)相機(jī)(5)，第一圖像采集卡(8)利用CCD1工業(yè)相機(jī)(6)采集鋁擠產(chǎn)品的上視圖像，第二圖像采集卡(7)利用CCD2工業(yè)相機(jī)(5)采集鋁擠產(chǎn)品的正視圖像，并將采集到的兩幅圖像發(fā)送至計算機(jī)(9)，由計算機(jī)圖像識別裝置進(jìn)行預(yù)處理、灰度變換處理，并采用模板匹配算法對圖像進(jìn)行識別，最后將圖像檢測結(jié)果送至計算機(jī)檢測顯示裝置進(jìn)行顯示及存儲。

如圖3所示，模板匹配算法具體步驟為：首選將采集到的圖像數(shù)據(jù)送至計算機(jī)圖像識別裝置，然后對圖像進(jìn)行高斯濾波預(yù)處理，并對圖像進(jìn)行灰度變換處理，然后選取一幅標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像，將采集帶的圖像與標(biāo)準(zhǔn)匹配模板圖像進(jìn)行位置匹準(zhǔn)，然后采用相關(guān)系數(shù)法計算采集圖像與匹配模板圖像的相關(guān)系數(shù)R，根據(jù)相關(guān)系數(shù)R與相關(guān)系數(shù)閾值R_設(shè)定的大小比較判定模板匹配是否成功，由此檢測出鋁擠產(chǎn)品是否合格。

上述實施例為本發(fā)明較佳的實施方式，但本發(fā)明的實施方式并不受上述實施例的限制，其他的任何未背離本發(fā)明的精神實質(zhì)與原理下所作的改變、修飾、替代、組合、簡化，均應(yīng)為等效的置換方式，都包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。