鑄件在發動機制造中必不可少，發動機零部件中，鑄件占比為 30% ~ 40%，鑄件產品質量直接影響發動機產品的性能和質量。

鑄件制造過程中存在許多不可控因素，鑄造缺陷很難避免。目前檢測鑄件表面缺陷仍然以人工檢查為主，由于鑄件產量大、表面缺陷細微，人工檢測存在質量差、效率低、成本高等缺點。

隨著計算機和通信技術的快速發展，機器視覺技術取得了巨大進步，特別是機器學習算法與數字圖像處理技術的結合，對于解決基于視覺的復雜檢測技術提供了有力的幫助。 因此，利用機器視覺技術代替人工檢測鑄件表面缺陷具有可行性、實用性和高效性。

鑄件表面缺陷類型

鑄造缺陷很難避免且種類繁多，最常見的缺陷有氣孔、縮孔、裂紋等。

氣孔是金屬液體在澆注過程中產生的氣體未能及時逸出而形成的孔洞，氣孔缺陷通常為球形，內壁比較光滑，呈明亮或輕微氧化色，氣孔周圍易產生應力集中問題，降低鑄件的抗疲勞性。

縮孔是由于鑄件結構設計不合理，或液態金屬化學成分不符合要求，或澆注溫度過高，在液體凝固期間收縮形成的。縮孔形狀不規則、內壁比較粗糙、晶粒粗大。

鑄件裂紋通常分為 2 種：冷裂紋和熱裂紋。熱裂紋是在凝固鄰近固相線時形成的，此時大部分合金已經凝固，在結晶構架間尚存少量液體，合金強度較低，在收縮應力作用下，鑄件會發生開裂；冷裂紋是鑄件凝固冷卻到彈性狀態時，局部應力超出了合金的強度極限而產生的。

熱裂紋一般沿晶粒邊緣產生和發展的，裂口表面呈氧化色，裂口通常為不規則曲線，裂紋一般為比較連續且光滑的曲線或直線。

表面缺陷特征分析

（1）氣孔缺陷的形狀近似圓形，由于其表面低于正常表面，圖像中灰度值較低，氣孔深度越深，圖像中灰度值越低。

（2）縮孔缺陷的形狀不規則，在圖像中灰度值也較低。由于縮孔內壁粗糙，圖像中的該缺陷區域可能存在一定灰度變化。

（3）裂紋缺陷的形狀為狹長條狀，與其他缺陷相比，裂紋缺陷深度較深，這使得其圖像中的灰度值更低， 且缺陷邊緣更為明顯。

（4）偽缺陷銹斑形狀不規則，由于其灰度變化是由表面顏色造成的，與其他缺陷相比，灰度較高， 且通常缺陷區域面積較大。

關鍵器件選型

視覺系統的硬件部分主要是用于采集圖像，并存儲、 顯示所采集到的圖像樣本。硬件系統所采集到的圖像的質量直接影響到后續圖像處理的難易程度， 及處理所得結果的優劣。因此，合適的硬件架構是視覺系統得到預期效果的前提，其選型及設計需要根據實際需求進行。

（1） 相機

相機是利用光學成像原理直接獲取圖像的關鍵元件，直接關系到所獲圖像的質量，因此，需要根據檢測需求的關鍵參數選取合適的相機型號。

工業相機中常用的感光芯片多為 CCD 和 CMOS，由于 CCD 感光元件中的有效感光面積較大，且輸出圖像的噪音相對較小， 故選用 CCD 相機。由于檢測對象為鑄件，其表面為灰色或高亮色， 無顏色特征，因此為減少數據量，提高后續圖像處理效率，選用黑白 CCD 相機。

（2） 鏡頭

鏡頭是用來聚集光線生成圖像的光學元件。其選型主要依據所需要的鏡頭放大率、焦距等關鍵參數進行。而這些參數是由實際工作距離、檢測對象尺寸、相機相元尺寸、檢測精度要求等進行確定的。

（3） 光源

機器視覺系統中的光源主要是用以提供適宜穩定的亮度，并盡量增強待檢測部分與周圍環境的對比度的。由于檢測所處車間的環境光線多變， 為避免視覺系統受到外界環境影響，選用暗場照明的方式。暗場環境中， 光線完全由光源提供，面陣相機適用的光源類型有白熾燈、 熒光燈、 LED 等。

其中， LED 光源具有穩定性好，發光效率高，且使用壽命長的諸多優點。因此，選用 LED 條形光源進行照明。由于檢測目標為表面缺陷， 打光應當盡量使檢測對象的表面信息更為凸顯，因此，選用正面高角度打光的方式進行照明。

鑄件表面缺陷檢測

實現基于機器視覺的鑄件表面缺陷檢測對于鑄件高質高效的在線生產加工具有重要意義，根據視覺檢測系統在生產實際中的需求分析， 平臺應當具有如下功能：

（1） 實時顯示功能

軟件系統界面上應能夠實時顯示表面缺陷檢測情況， 并且能夠將鑄件表面缺陷檢測結果以及對缺陷部位進行識別分類的結果直觀的展示在顯示界面上， 便于操作人員了解檢測系統狀態。

（2） 次品報警功能

當檢測到有缺陷產品時， 視覺檢測軟件應當能夠及時發出次品報警信號， 便于執行機構進行下一步動作。

（3） 數據記錄功能

視覺檢測軟件應當具有實時數據存儲的功能，能夠記錄下已檢測鑄件的數量、合格品數量以及不同類型缺陷的數量，并且記錄下每次檢測的起止時間以及單個鑄件的檢測耗時，生成產品檢測日志，便于后續回溯分析，改進生產工藝。

軟件系統在接受到硬件系統所采集的圖像后， 對所獲鑄件表面圖像進行處理完成檢測與缺陷分類。該過程中，圖像處理關鍵步驟的圖像及缺陷檢測結果會實時顯示在交互界面上，并保存至生產日志。與此同時，檢測過程中，計時與計數信息同步更新，顯示在交互界面上，并保存至生產日記。

生產日志模塊主要用來保存缺陷檢測所采集到的原始圖像、檢測過程中的關鍵步驟數據、圖像和缺陷檢測識別分類的結果。所保存的關鍵數據及圖像可以用來回溯生產檢測過程，并且可以為分類器進一步訓練學習提供足夠的樣本。