永磁鐵氧體磁瓦廣泛應(yīng)用于汽車、家電、消費電子、計算機、通訊產(chǎn)品等終端消費品，是這些產(chǎn)品的重要零部件——電機的組成部分。比如汽車的燃料泵電機、空調(diào)的壓縮機電機、計算機的光驅(qū)電機、電動工具的動力電機等均采用其作為轉(zhuǎn)子或定子。

在永磁鐵氧體磁瓦的生產(chǎn)加工過程中，由于原料、工藝、設(shè)備狀況、人為等因素的影響，磁瓦表面會產(chǎn)生一些缺陷，如裂紋、崩爛、欠磨等。這些缺陷對磁瓦的效能會產(chǎn)生很大的影響，關(guān)系到電動系統(tǒng)的穩(wěn)定性、安全性和可靠性。

為避免造成無法預(yù)料的后果，對于功能面含有缺陷的磁瓦，必須通過檢測予以剔除。目前磁瓦生產(chǎn)廠家基本還是靠人工目視檢測，這種檢測方法效率低，每人每分鐘平均只能檢測30片；工人勞動強度大，必須持續(xù)地集中注意力，導(dǎo)致疲勞后容易產(chǎn)生漏檢、錯檢，在精度和穩(wěn)定性上均難以保證；同時磁瓦生產(chǎn)車間噪音污染嚴(yán)重，給員工的身體健康也帶來了隱患。

近年來，機器視覺技術(shù)在產(chǎn)品缺陷檢測中的應(yīng)用越來越廣泛，利用機器視覺技術(shù)可以自動、快速、高效地檢測出產(chǎn)品的表面缺陷，極大地提高生產(chǎn)效率。但是，截至目前，利用機器視覺的方法進行磁瓦缺陷檢測的研究還很少。因此，

研究基于機器視覺的磁瓦表面缺陷檢測技術(shù)，對提高磁瓦表面缺陷檢測的自動化和智能化水平有著非常重要的意義。

磁瓦內(nèi)表面缺陷分析

鐵氧體磁瓦是永磁鐵氧體產(chǎn)品中技術(shù)含量較高的一個系列品種，它是以SrO或BaO及Fe2O3為原料，通過陶瓷工藝方法制造而成。其生產(chǎn)流程為：配料→預(yù)燒→破碎→球磨→成型→燒結(jié)→磨加工→檢測和包裝。在磁瓦的生產(chǎn)過程中，由于原料、加工工藝、設(shè)備狀況、人為等因素的影響，磁瓦表面會產(chǎn)生一些缺陷。

這些缺陷包括：裂紋、壓痕、崩爛、掉角、欠磨、起級、尺寸不合格、倒角不合格等，呈現(xiàn)出復(fù)雜性和多樣性。

磁瓦生產(chǎn)過程中的成型工序是保證磁瓦最終質(zhì)量的極為重要的條件之一，在這一過程中，模具質(zhì)量的好壞、成型磁場的大小及分布、漿料本身的特性等，對坯件都有不同程度的影響。磁瓦坯件的燒結(jié)工序是決定磁瓦產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵因素。燒結(jié)溫度、爐膛內(nèi)各部位的溫度分布、燒結(jié)時的進板速度如控制不合理，將產(chǎn)生裂紋等缺陷。磨加工是磁瓦生產(chǎn)過程的最后一道精加工工序，磨加工過程中的砂輪鍍砂質(zhì)量、一次切削磨加工量、進給速度以及冷卻水的用量，對磁瓦磨加工質(zhì)量起著重要作用，如控制不當(dāng)，容易造成磨加工面的裂紋，甚至磨加工面邊角的崩裂，導(dǎo)致磁瓦缺邊掉角。

根據(jù)企業(yè)提供的缺陷樣品和實際生產(chǎn)情況，本文針對磁瓦內(nèi)表面常見的裂紋（包括深裂紋和淺裂紋）、崩爛、欠磨和壓痕四種缺陷進行檢測和識別。

檢測原理

當(dāng)一組平行的光線入射到物體表面時會發(fā)生鏡面反射和漫反射，反射光和散射光的強度取決于物體表面的粗糙度和缺陷的情況。由于缺陷的存在，磁瓦表面的粗糙度和反射平面法線方向?qū)l(fā)生變化，從而導(dǎo)致反射光和散射光強度的變化，且由表面缺陷導(dǎo)致的光強變化將大于由表面粗糙度不同所引起的光強變化。由于反射光和散射光中都包含有缺陷的信息，因此可以通過大量的實驗，根據(jù)反射光和散射光強度的變化判斷出缺陷的變化。

在光源的照射下，表面質(zhì)量合格的磁瓦圖像呈現(xiàn)出的灰度分布相對均勻，而存在表面缺陷的圖像則存在灰度的突變，通過利用圖像處理算法即可從圖像中提取出缺陷，進而對缺陷的類型進行識別。

硬件系統(tǒng)的設(shè)計

圖像采集硬件系統(tǒng)的主要功能是采集磁瓦圖像，并將圖像信息轉(zhuǎn)變?yōu)橛嬎銠C所能識別的數(shù)字信號，其設(shè)計的優(yōu)劣將直接影響最終檢測的結(jié)果。

一個好的硬件系統(tǒng)是獲取高質(zhì)量原始圖像的必要條件，從而能簡化后續(xù)的圖像處理過程，得到高精度的檢測結(jié)果，大大提高檢測效率。為了獲取高質(zhì)量的磁瓦圖像，首先應(yīng)根據(jù)系統(tǒng)分辨率、檢測精度等要求合理選擇組成硬件系統(tǒng)的單元，包括攝像機、鏡頭等，然后在此基礎(chǔ)上根據(jù)磁瓦的特性和外觀特點，構(gòu)建出能夠適用于磁瓦的光源照明模塊。

光源照明模塊要具有如下特點：

(1)要求盡可能突出磁瓦表面缺陷的特征量。如檢測裂紋缺陷，就要突出裂紋特征；檢測崩爛缺陷，就要突出崩爛特征。

(2)增加對比度，突出背景與缺陷之間的區(qū)別。對比度越大，圖像質(zhì)量越好，就越容易將缺陷從背景中分離出來。

(3)應(yīng)保證足夠的整體亮度。圖像傳感器有一定的光照度要求，并且如果亮度過小，將使圖像中出現(xiàn)噪聲的概率增大。

(4)被檢測對象表面光照均勻。磁瓦表面缺陷出現(xiàn)的位置具有隨機性，不均勻的光源會導(dǎo)致圖像灰度信息失真，從而不能真實地反映磁瓦表面缺陷信息。為了能使缺陷有效地被檢測和識別，需保證磁瓦表面光照均勻。

基于機器視覺的磁瓦表面缺陷檢測

針對傳統(tǒng)機器視覺算法檢測磁瓦缺陷類別較為單一，機器學(xué)習(xí)算法識別率低的問題，提出基于深度學(xué)習(xí)進行多類別磁瓦表面缺陷識別。機器視覺檢測系統(tǒng)主要由光源系統(tǒng)、圖像采集設(shè)備、圖像處理系統(tǒng)和執(zhí)行機構(gòu)組成。

圖像采集設(shè)備與磁瓦是非接觸的，對磁瓦自身生產(chǎn)設(shè)備沒有影響，而且采用高幀率設(shè)備和高效圖像處理算法可以顯著提高檢測速率。另外計算機可以對圖像處理后提取的缺陷進行分類，既可以達到質(zhì)量檢測的目的，也可以對缺陷類型進行統(tǒng)計分析，為改進生產(chǎn)工藝提供幫助。