工业生产线上部署许多现代视觉系统用于捕获产品图像，进而可以通过图像处理软件自动检查产品质量，然后确定产品是否合格。然而，最近一家英国大型航空发动机制造商需要一套系统辅助其对喷气发动机中使用的主风扇叶片进行检查，其要求多少有所不同。
　　该制造商不需要自动处理叶片图像，而只是简单地想要捕获叶片的图像，这样检查人员可以手动确定并记录任何潜在故障的性质。通过这种方式，该系统可以取代之前操作人员使用微型望远镜检查叶片的方法。
　　这样做，制造商既可以满足必须对风扇叶片进行手动检查的监管要求，同时也使其在世界各地的生产过程中具有更好的可追溯性和可重复性。
　　为了减轻航空发动机中使用的风扇的重量，现代飞机的叶片是空心的。空心叶片是通过将三块钛片结合在一起而形成的。每块叶片具有两张外片和一张内片──一个薄膜在叶片主体内形成蜂窝结构。
　　涡轮机叶片的形状复杂──它包括叶片底部的“叶根”、机翼表面以及顶部的“叶冠”。每个叶片的根部与风扇盘相连接。每个盘有大约一百片叶片与之相连，形成“叶片段”，发动机各个部分都有多段。
　　归因于生产过程的性质，叶片的根部必须经过严格检查，以确定其质量是否合格。通过检查叶片弯曲根部的膜结合线，可以确定钛片是否已经有效地沿着其长度方向粘合在一起，以及膜本身是否存在任何孔隙。
　　视觉检测
　　为了建立一套系统，使其能够对各种不同尺寸的叶片执行这种检查，航空发动机风扇叶片制造商找到了英国Fisher Smith公司的专家，专门开发了一套定制的基于PC的视觉系统用于执行该任务。

图1：检查之前，沉重的航空发动机叶片根部朝上，安装到可容纳不同尺寸和形状叶片的罩壳内。

　　检查之前，沉重的航空发动机叶片根部朝上，安装到可容纳不同尺寸和形状叶片的罩壳内（见图1）。然后，采用由德国Basler公司生产的2048像素宽Runner单色线扫描相机，配合位于叶片安装罩壳上方的德国Vision and Control公司生产的T45/2.0L远心镜头，基于PC的视觉系统捕获叶片根部弯曲膜的图像。远心镜头确保图像的放大倍数独立于叶片根部的距离（或者它在视场中的位置），从而使得相机能够以0.005 mm的分辨率捕获10 mm宽的膜图像（见图2）。

图2：采用单色线扫描相机，配合航空发动机叶片安装罩壳上方的远心镜头，基于PC的视觉系统捕获叶片根部弯曲膜的图像。‍

　　在图像采集过程中，一对Vision and Control公司的LAL7-50/R-Ex红光LED条形光源，以10°角安装在相机罩壳的任意一侧，以照明叶片根部中间10 mm长的一条（见图3）。当相机沿叶片的弯曲长度移动时，叶片膜的图像通过GigE接口传输到基于PC的系统并存储，用于后续分析。

图3：在图像采集过程中，一对Vision and Control公司的LAL7-50/R-Ex红光LED条形光源，以10°角安装在相机罩壳的任意一侧，以照明叶片根部中间的10 mm长的一条。

　　捕获叶片根部膜的准确图像并不是简单的过程。归因于叶片制造过程的特性，叶片根部以及贯穿叶片根部中心的膜具有复杂的形状。更为复杂的是，由于叶片根部不是在检查之前加工的，从叶片根部到成像仪的精确距离最初是未知数。
　　膜的追踪
　　为了使线扫描相机以预设的路径横穿叶片，以便准确地捕获线性而不是弯曲的膜图像，以及补偿在高度上的任何变化，有必要沿着x、y和z平面移动并旋转相机。为了做到这一点，PC通过以太网与美国Allen Bradley/Rockwell Automation公司的CompactLogix PLC相连，该PLC内有一个四轴运动控制器。
　　为了确保视觉系统能够准确地捕获膜的线性图像，每种类型叶片的特定弯曲根部形状先由一组三插值曲线定义。一旦定义，相机针对每种叶片类型的轨迹，通过RSLogix软件编程到Allen Bradley公司的PLC系统中。该软件指引运动控制器精确驱动两个电机械线性滚珠丝杠，在x和y平面移动相机。当相机沿膜的长度方向移动时，齿条和小齿轮致动器旋转相机。该过程中，线扫描相机的成像仪在沿着弯曲膜移动时，总是保持恒定的90°角。
　　因为膜表面与相机镜头之间的距离是未知的，在图像采集过程中测量距离，并动态调整镜头与表面之间的距离非常重要。为了做到这一点，将日本Keyence公司生产的IL-1000放大器和IL-030激光位移传感器安装到相机罩壳上，用于测量从相机镜片到叶片膜之间的距离。然后该数据被反馈到PLC中，PLC使用该数据指导运动控制器，从而精确驱动另一根电机械线性滚珠丝杆，使相机沿z轴移动。结果，相机外壳与叶片根部之间保持恒定的工作距离，叶片高度方向的精度优于0.1 mm。
　　为了提供一定的可信度，以表明机器已经精确捕获了叶片根部的图像，在采集图像之前和之后，相机都扫过V形的校准工件。相机捕获的两幅图像随后传输到PC，使用德国MVTec Software公司的HALCON图像处理软件，对其尺寸和强度进行对比。因此，检查人员可以确认在采集过程中两个LED都在工作，扫描期间照射在膜上的光的均匀性保持一致。
　　检查图像
　　一旦视觉系统完成对叶片膜的扫描，获取的全套图像被拼接在一起，并显示在PC界面上。在界面的底部，叶片的“带状”图像显示给检查人员，给出了整个膜结合线，包括每次扫描开始和结束时捕获的校准物体的图像（见图4）。

　　图4：一旦视觉系统完成对叶片膜的扫描，获取的全套图像被拼接在一起，并显示在PC界面上。在界面的底部，叶片的“带状”图像显示给检查人员，给出了整个膜结合线，包括每次扫描开始和结束时捕获的校准物体的图像。界面上部的第二个窗口显示了部分带状区域的放大图像。
　　在检查过程中，检查人员沿着带状图像移动时，顺序选择所述膜结合线的部分区域，并由系统放大图像。这些放大的图像显示在界面上部的第二个窗口中。然后，检查人员扫描膜的每幅放大图像，判别任何故障，比如缺乏结合或存在孔隙，这些故障在图像上可被识别为单一或一系列的亮区。
　　一旦检查人员查看了膜的所有放大图像，就认为叶片检查程序已经完成。确认任何潜在故障后，它们的位置尺寸和类型将被标记在图像上，并将它们的细节存储在系统中。
　　一旦检查人员完成检查，系统将显示一个界面总结所找到缺陷的潜在指示。基于标记在图像上的指示，系统可以使用一组预定义的标准，来确定叶片是否合格。然而，由于这是手动检查过程，检查人员需要对数据注解自己的评论。
　　如果叶片未能通过检查过程，将需要实验室技师查看叶片图像，对叶片的状态提供第二意见。实验室技师对检查过程执行第二组标准，这样做之后，也将自己的发现添加到系统中。
　　过去，检查人员将故障及其位置和类型的指示标注在纸质文档上。然而，有了视觉系统，现在可以生成并存储电子文档，并在叶片图像上高亮显示在膜粘合线内发现故障的数量和类型。因此，数字系统增强了制造商追踪叶片从加工到安装过程中的特征的能力。
　　目前检查航空发动机叶片根部的方法，依赖于高技能操作人员的专业知识来执行；未来，该任务有可能采用类似基于视觉的系统来自动执行。但这样的系统将需经过高度严格的审批过程，因为航空航天工业对安全性有着极端的高要求。