[发明专利]基于机器视觉的产品检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种产品检测技术，特别是涉及PCB板上电阻等电子元器件缺件、歪斜、参数错误及拨码开关状态是否正确等的机器视觉检测方法和控制机械臂抓取方法。

背景技术

随着当今工业生产水平的提高，人们对产品质量要求亦愈来愈高，在自动化生产已经成为必然趋势时，在线检测技术则在自动化生产中占有着越来越重要的地位。在现代工业自动化生产中，产品生产的特点是连续大批量生产，传统的人工检测，在给企业增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%检验台格率(即“零缺陷”)，而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0 .1%的缺陷存在。机器视觉检测技术具有速度快、精度高、自动化程度高等特点，能够满足在线检测的要求且易于实现信息集成，在实际中显示了广阔的前景。机械臂能模仿人手和臂的某些动作功能，它可代替人的繁重劳动以实现生产的机械化和自动化，帮助人们摆脱繁重的劳动和简单的重复劳动。

随着社会的发展，人工成本的增加，企业为了降低成本，增加竞争力，往往都会引进自动化程度更高的设备或生产线来提高生产效率，降低成本。例如苹果的代工厂富士康，在iPhone 6的生产车间开设了多条全自动的生产线，使用机器自动化代替人工，极大的提高了生产效率。在其中的自动化生产流程中，全自动产品检测是其重要的组成部分。但在科技迅猛发展的当代，电子产品更新换代的周期大大缩短，单一的产品检测设备往往因为研制工作量大，成本高，适用性不强，已经不能满足的企业的要求，企业更乐意使用可扩展、适用性强、可以长期使用的全自动化产品检测系统。基于机器视觉的产品检测系统必将成为一种发展趋势。

发明内容

本发明的目的是要解决现有技术中产品检测精度不高、适用性不强等问题，而提

出了一种基于机器视觉的产品检测方法。

本发明提出的基于机器视觉的产品检测方法，按照如下步骤进行：

第一步：预设样品灰度值，在图片中选定一区域，记录当前区域内的平均灰度值并设置一个范围包含此灰度值，红外光电传感器检测过程中，只有当该区域的平均灰度值在该范围内时，即灰度匹配时，系统才认定为当前有产品通过；

第二步：在图中标定一合格品所需的器件或器件的状态，设置需要检测该器件的个数及其正确的角度，设定一个最小匹配相似度；

第三步：当红外光电传感器检测到有料通过时，电机停止运行；

第四步：摄像头自动拍摄一张图片，并将其与所述第二步中的合格品所需的器件或器件的状态进行匹配；

第五步：如匹配成功，则为合格品，电机继续运行，将产品送入下一生产线，跳转至第七步；反之，为不合格品，跳转至第六步；

第六步：经过抓边设置，机械臂抓取不合格品放到不合格品区域；

第七步：当前产品处理完毕后，电机继续运行。

更进一步具体实施方式中，所述的第六步，首先框定一个抓边位置区域，以此区域的中心点开始确定两条互相垂直的边，框出产品上端，在灰度值跳变最明显的边界处自动绘制一条红色的线段，即确定为上边，用同样的方法确定左边。

更进一步具体实施方式中，所述的第二步中，最小匹配相似度使用两种模板匹配方式即彩色匹配和灰度匹配，通过布尔量选择。

更进一步具体实施方式中，所述的灰度匹配，系统通过对已拍摄的照片进行扫描，将图片中每个像素点按事先规定的ROI模板进行灰度值匹配，匹配成功即认定有这一元器件，并将其框出，其中的相似度可自行设置。

更进一步具体实施方式中，所述的彩色匹配，系统通过对已拍摄的照

片进行扫描，将图片中每个像素点按事先规定的R、G、B分别进行匹配，匹配成功即认定有这一元器件，并将其框出，其中的相似度可自行设置。

更进一步具体实施方式中，所述的第六步抓边设置之前，机械臂运动过程首先需要调试机械臂的路径，调整每个舵机位置，然后保存为相应点的坐标，在自动运行中就可以根据事先设置好的路径进行动作，在抓取时再根据产品的坐标信息进行抓边设置。

更进一步具体实施方式中，机械臂的控制主要是通过控制6个舵机，通过不同占空比的PWM波，再通过6个数字口输出到舵机信号端，从而控制每个舵机的运转。

更进一步具体实施方式中，机械臂使用的舵机旋转范围为0-180度，所以每一个角度都对应一个固定比例的占空比的PWM波，通过自动运行和产品定位环节所获得的定位信息，再将信息转换成舵机的PWM波，输入舵机信号端口，从而控制舵机运动。