[发明专利]一种汽车主安全气囊装配轮廓尺寸的检测方法及设备

说明书

技术领域

本发明属于测量学，具体涉及产品特定周边精度的检测。

背景技术

汽车安全气囊已逐渐经成为现代汽车必备的辅助安全防护配件之一。在汽车安全气囊与其承载装置的安装过程中，安全气囊安装（外围）轮廓的制造精度不仅影响汽车内饰件的外观质量，还影响着气囊应急使用性能。因此，对汽车安全气囊装配轮廓的精度检测成为其制成后或装车前不可缺少的工序。此外，由于汽车制造厂商对汽车内饰件外表美观的追求，很多厂家生产的安全气囊外围装配轮廓并不是规则图形，导致安全气囊轮廓检测成本高、检测难度大等缺点。目前，安全气囊轮廓精度检测多为抽检，难免有超差的产品被装在车上，以往的检测方法主要有三坐标检测法、检具检测法，检测过程受人为因素影响较大，并且检测效率低（检具法超过10分钟，三坐标法超过1个小时）、检测成本高且精度较低，不适合生产流水线在线检测。

发明内容

本发明的目的是提供一种汽车主（位于驾驶人正前方）安全气囊装配轮廓尺寸的检测方法及设备。用于该类气囊装配轮廓的尺寸精度检测，克服现有检测方法中存在的检测成本高、难度大、人为因素影响多、效率低等缺点。

本发明中汽车主安全气囊装配轮廓精度检测法包括以下步骤：

A、制作合格汽车主安全气囊装配轮廓图像数字化模板

a、将一合格汽车主安全气囊采用固定机构固定，

b、利用高速摄像头获取汽车主安全气囊装配轮廓照片，

c、将主安全气囊照片进行图像规格化、图像二值化、图像轮廓提取的数字处理过程，并将经数字处理后的气囊轮廓图片作为合格气囊模板；

B、待检气囊装配轮廓图像数字化转换

a、将待检测汽车主安全气囊采用安全气囊固定机构固定，

b、利用高速摄像头获取汽车主安全气囊照片，

c、将待检主安全气囊照片进行图像规格化、图像二值化、图像轮廓提取的数字处理过程，其所选的运算方法同合格气囊模板图像数字化运算；

C、待检件数字化图像与合格件数字化图像模板匹配，得出合格或不合格的结果。

比对及运算方法是：

设经图像轮廓提取后的气囊图像模板T（M x N）叠放在待检测图像S（W x H）上平移，被模板覆盖搜索图下的那个图像叫做子图S^i,j，(i, j) 为这块子图的左上角像素点在待检测图像中的坐标，现在可以比较T 和S^i,j的内容，若两者一致，则T 和S 之差（D（i，j））为零，因此可用下式来衡量T 和S^i,j的相似度。设模板与待测图像重叠的区域一点坐标为（m，n），则：

公式展开后，得到：

其中，第一项表示模板覆盖下的子图能量，随着(i, j)的位置缓慢的改变；第二项表示待测子图与模板的相互关系，随着（i，j）的改变而改变，T 和S^i,j，匹配时该项值最大。第三项表示模板总能量，是一个与（i, i）无关的常数。因此，也可以用下式来进行相似性测定：

最终归一化上式来表示模板匹配的结果，

显然当R(i，j)为1 时，二者完全重合，但是实际应用中，由于图像噪声等造成的误差使其值不可能为1，阀值应在0.8～1范围内选择。

按照给定的相似度（R(i,j)）判定汽车安全气囊轮廓尺寸是否合格，合格给出OK标识，否则给出NG标识；

其中，气囊图像规格化的目的是解决汽车安全气囊图像在拍摄的过程中，由于外界环境光的影响，往往造成所获取的气囊图像的对比度较差、灰度范围不一致。为了将不同的气囊图像的平均灰度、方差、对比度等统计特性指标调整到统一的范围，使不同的气囊图像具有相同的灰度均值和方差，需要对源气囊图像进行数学变换，即图像的规格化。

本发明中汽车主安全气囊合格件与待检件照片的图像规格化和二值化的运算方法，在数学上有多种可供选择的计算方法，如OSTU算法、Kapur算法、Bernsen算法、kamel-zhao算法、White与Rohrer动态阈值算法、迭代法等。

本发明的汽车主安全气囊轮廓检测设备包括工作台面、支撑台面的框架或箱体、安装台面上的气囊定位固定机构、固定在台面或框架上的摄像头支架，安装在支架上端、位于承载台面上方的摄像头和光源、安装在框架或支架或台面上的图像处理模块、运算模块及工作电源组成。

以上为本发明检测设备基本技术方案。