航天电连接器自动接收检查关键技术分析

王大欢，闫建刚，焦广锐，张广丰，张海懋

（首都航天机械有限公司，北京 100076）

电连接器作为连接火箭上各类电气产品的媒介，广泛存在于各类航天产品中。受产品空间尺寸的限制和电气产品的多样化影响，电连接器的型号和规格日益增多。为了在装配前确认电连接器无多余物、歪针、缩针等质量问题，在所有电气产品交付总装时，需要对电连接器进行装配前的接收检查[1]。

目前，受检查手段、产品型号、规格变化等影响因素的限制，接收检查的工作由人工进行，工人需要对电连接器内部是否有多余物、插针是否有歪针和缩针现象进行判断[2]，如果有多余物，则进行清理，如果有歪针和缩针现象，则需要联系厂家进行处理，确认无问题的电连接器，则拍照进行多媒体留存和备查。如图1 和图2 所示，为航天产品所使用的典型电连接器。其中，图1 为可动电连接器（插头），一般情况下内部为插针；图2 为固定电连接器（插座），一般情况下内部为插孔。

图1 可动电连接器

图2 固定电连接器

从以上操作流程可以看出，电连接器的关键部位一般由众多插针或插孔组成，电连接器的接收检查过程受操作人员和检验人员的情绪和视觉疲劳程度、个人检查水平和经验、工作环境的明暗变化等主客观影响极大，并且，检查效率相对较低，且其合格判定标准难以保持高水平和一致性。

为了提高接收检查效率，并将其逐步标准化，引入机器视觉系统，对电连接器进行检查。根据机器视觉检查的流程，对其分为以下几步[3]，如图3 所示。

在以上几个流程节点中，标准匹配、区域划分、质量检查是关键问题，关系到自动接收检查系统的精度、效率、可信度，下面针对3 个关键问题进行分析。

1 标准匹配

在建立电连接器产品标准库后，即可通过匹配标准，对同一型号的标准件和被检件进行匹配。匹配的原则是将2 幅图像中相同的场景或特征点进行匹配，并通过坐标变换，将2 幅图进行匹配。

1.1 基于图像区域的标准匹配方法

互相关法是最早的用于图像配准的方法之一，其原理简单，且性能稳定，因此使用非常广泛。基于互相关法，Barnea 等[4]提出了一种序贯相似检测算法，通过引入相似阈值的办法减少了计算量，但是该算法降低了对亮度、对比度变化的稳定性。Anuta 等提出基于快速傅里叶变换的图像配准，该方法不在空间域进行图像配准，而是通过傅里叶变换，在频率域内对比2 幅图像的相似性，然后在频率域和空域之间互相转换，最终得到图像配准结果。Shannon 等提出考虑2 幅图像之间的交互信息衡量其相似程度。互信息法最早应用于医学领域，主要用于医学影像多模态图像的对比和查看[5]。

互相关法的原理，即为采用图像区域进行对比然后匹配，主要考虑整个图像的相似性，图像标准配准易于实现，但是其结果受图像质量影响大，其对光照变化、图像遮挡、视角变换等较为敏感，计算较为复杂。为了弥补该方法的不足，有学者提出基于特征的标准匹配方法。

1.2 基于图像特征的标准匹配方法

基于图像特征的标准匹配方法，采用图片中有明显特征的点、线或区域作为判别特征，考虑特征之间的相似性。特征点相对于区域，更能适应较复杂的几何变换，因此处理复杂图像的能力更强。同时，图像中特征的数量远少于像素点数量，使用该方法有更高的计算效率。

由于基于特征的算法主要使用的是图像中的显著特征进行标准匹配，因此对于图像中相关特征的处理极为重要。特征的处理主要分为2 个部分，特征提取和特征匹配[4]。

在特征提取过程中，合格的特征点或位置应当具有以下特点：①易于计算其位置；②图像的变形不影响其计算；③特征与特征之间差异明显；④数量上要有保证；⑤提取速度快。

一般情况下，图像中的点、边缘、区域都可以作为图像提取特征[6-7]。其中，点作为特征，可以直接使用其坐标作为特征位置，其计算较为准确，且对于各类对图像本身影响较大的因素如亮度、尺寸等不敏感，因此应用最为广泛。

特征的匹配是要从图像特征集合中找出相互匹配的特征，并进行坐标变换，使图像特征之间进行匹配。在对2 个特征集中的特征进行匹配的时候，对于特征维度低、特征数量少的问题，一般使用穷举法，将特征逐一比较，得到最优匹配。

1.3 电连接器图像标准匹配方法

航天产品电连接器由于结构形式上相对单一，采用区域配准和特征配准的方法均可以实现图像匹配，但是由于部分连接器上有较深的凹槽和下陷特征，导致光线和明暗变化较大，且电连接器为了保证防差错，不同的电连接器普遍有不同的特征，因此，采用基于特征的标准匹配方法相对有优势。

在电连接器的结构中，由于人工对电连接器操作时，也需要区分其上的各种特征，主要分为以下几类：①插针和插孔的点位特征；②电连接器的卡槽特征；③电连接器的边线特征。

插针和插孔在目前的接收检查过程中，对插针的主要检查项目为其是否存在缩针和歪针的现象，对插孔的主要检查项目，为插孔内是否有多余物。同一类型和型号的电连接器，其插针和插孔的位置是相对固定的，每个针和孔都具有唯一性，可以对部分特征直接进行标准匹配。

电连接器的卡槽特征，一方面是为了在电连接器的插接过程中起导向作用；另一方面，电连接器的卡槽基本为不对称的设置，且有一个独立特征或组合特征具有唯一性，可以使用该特征进行标准匹配。

目前在航天型号中使用的电连接器，其边线特征主要有2 种，一种是圆形，使用外套螺母形式进行锁紧；一种为方形，使用卡扣方式进行锁紧[8]。不同针数的电连接器，其大小一般不同，且电连接器上的针、孔的位置排列一般也不同，可以使用其外形边线、孔位、独有特征进行提取和标准匹配。

2 区域划分

图像区域划分就是通过对图像中具有高度相似性的部分划分到一起，而不同的区域之间图像上的特征相差往往较大。对于电连接器而言，由于其内部的结构一般较为规整，在设计和制造上都有其相应的标准，因此，一般不存在对比较为强烈的部分，但是一张电连接器检查的图像上，一般不可能只有电连接器，还可能有其他相对于电连接器检查并不重要的特征和像素点。因此，电连接器的区域划分，主要是划分电连接器本体的区域和无用的区域。

关于图像区域划分和分割，目前主要使用的方法为阈值法、边缘分割法、区域分割法。3 种方法可以适用于不同场合，并没有一种通用的框架可以解决所有的图像分割问题。

阈值法具有很快的图像区域划分速度，适合对目标的单一特征差异较大的图像进行分割。但是其对复杂图像的分割效果较差，易受噪声干扰。

边缘分割法通过区分图像中相关特征出现急剧变化的区域来实现图像区域划分，但是边缘分割法易受到其他类别的特征影响，同时，由于图像本身一般都存在模糊和噪声区域，因此采用边缘分割法进行图像分割后，还需要对边缘进行二次处理。

区域分割法目前主流的方法有种子点生长法、分水岭算法、分裂合并法等。区域分割法相对于阈值法和边缘分割法而言，分解复杂图像的能力更强，但是由于其运算复杂且运算量大，因此对于分解简单图像而言，并不适用。

综合以上3 种方法，在电连接器接收检查的图像中，由于一般电连接器的边缘较为整齐且规则，因此采用边缘分割法，可以实现较好的图像分割，但是由于边缘分割法易受到其他类别的特征影响，因此在接收检查的图像中，应当尽量减少其他特征。

3 质量检查

在人工对电连接器进行检查时，由于存在许多沟槽、深孔等特征，检查时，需要对连接器进行多方位的对光检查，同时，由于一般的存在于电连接器内部的多余物都非常细小，直径往往只有0.1 mm 量级左右，因此在拍照记录后，还需要将照片放大，分区域进行检查。

图像的自动检查过程，主要为模拟人眼发现电连接器质量缺陷的过程。人在浏览和观察复杂场景时，能够将焦点快速定位到自己感兴趣或突出的目标上，而且能自动忽略和过滤背景信息，称为视觉选择性注意机制。因此在电连接器检查时，其中出现的多余物等质量缺陷，就是需要寻找和甄别出来的突出目标，也可以称为视觉显著性的点或区域。

基于人类视觉发现的原理，国内外研究人员提出了多种视觉模型，最初的模型针对图像使用的颜色、亮度、方向的3 种基础特征进行描述，提取图像中的对比度较高的目标。经过研究发现，使用生物视觉模型，往往在图像边缘处的对比度最大，因此后续的研究者从纯数学角度出发，对视觉显著性进行研究。目前，主要的视觉显著性检测方法，可以按照基于生物原理和基于纯数学计算的模型，也可以根据对比度的覆盖范围，分为局部对比度模型和全局对比度模型[4]。

基于生物视觉原理的检测方法最符合人类视觉原理，但是存在计算量大、分辨率低的问题。采用纯数学的方式，根据不同数学工具，对图像视觉注意的核心——对比度进行处理，得到显著性图像。研究人员分别从频域和空域采用不同数学模型进行图像处理，得到最终结果。在以对比度为主要指标的检测方法中，早期主要以局部对比度模型为主流，最著名的ITTI 模型考虑某个像素点与其8 个方向邻域像素的对比度，并且，为了解决此方法导致的考虑范围太小的问题，在多尺度上提取图像特性以兼顾大目标的局部和整体显著性。全局对比度方法关注参考点与整幅图像的对比度，有利于突出显著目标。

根据以上对现有的图像视觉显著性检测方法的分析和对比，考虑航天电连接器检查过程中的相关特征和流程，采用局部对比度检测方法。在典型电连接器中，其内部的特征趋于一致，相互之间差别很小，并且，其多余物或者插针的缩针、歪针现象一般都较为细小且为极少数目标，用局部对比度检测方法更符合人眼观察习惯，且能减少计算量，能更快地检测出质量缺陷。

4 电连接器检查系统

根据前文的描述，设计一种针对航天电连接器产品的检查系统。

检查系统由条码枪、摄像机、照明系统和图像处理计算机组成[9]，其中摄像机主要对需要检查的电连接器进行拍照；照明系统主要为拍照过程中进行补光，防止拍照过程中出现大面积阴影，影响图像识别；图像处理计算机主要包括电连接器标准数据库和图像处理相关软硬件；条码枪主要为产品的建档使用，方便后续相关多媒体记录的归档和查阅。

首先，需要制定电连接器检查过程标准。根据前文分析，电连接器在检查过程中，使用图像特征进行配准，然后使用边缘分割法进行图像区域划分，最后使用局部对比度方法与标准比较卡进行比较，确认电连接器是否有多余物、缩针、歪针等质量问题。在进行图像配准过程中，虽然基于特征的配准方法对于图像亮度、大小等的变化敏感度不高，但是为了减少计算量，提高图像配准速率，需要对图像形成过程中的相关参数进行规定，并在建立标准库和检查过程中严格执行。另外，标准中也需要规定相关质量缺陷的范围，方便进行界定。

其次，需要建立标准库，针对不同的电连接器，按照型号分类，并对同种电连接器进行检查，确认其合格后，按照标准规定的光照、距离、角度和相机像素等条件进行拍照记录，作为标准比较卡，并给标准比较卡赋码，方便后续的查询和访问。每一发次航天产品上的电气元件交付时，都附带本型号所使用的所有电连接器的数据库。

最后，设计一款电连接器产品接收检查系统，系统上有不同的工装卡扣，用来安装固定各种电连接器的插头和插座，并能根据标准要求，对位置进行适当调整。另有符合标准的照明系统和工业摄像机，可以在工作台上进行移动调节，保证位置、角度等符合标准要求。在完成拍照后，照片实时导入图像处理计算机并进行分析，作出有无质量缺陷的判断。如果没有质量缺陷，则显示“合格”；如果存在质量缺陷，则显示质量缺陷的位置和类型，如果缺陷为多余物，则由人员进行清理；如果显示为歪针、缩针等，则需操作人员进行判断，并返厂维修。最终，将所有的检查数据进行汇总，按型号产品赋码，并进行存储，如果需要，可进行打印[10]。

根据以上功能需求，电连接器的接收检查系统的组成如图4 所示。

图4 接收检查系统组成图

5 结束语

根据以上研究，对基于机器视觉的航天电连接器产品的接收检查过程进行了分析，对其中的标准匹配、区域划分、质量检查等关键技术进行了相关的分析，对这几项关键技术中较为符合航天电连接器接收检查过程的技术进行了选择，并基于关键技术，设计了一款电连接器产品接收检查系统，用于对电连接器产品进行检查并能够存储、处理、传递和查询相关质量信息。通过该系统，可以有效减少电连接器接收检查过程中的人工操作，提高工作效率，降低工作失误，为航天产品的自动化生产中的接收检查工作提供依据。