[发明专利]一种基于机器视觉技术的软管封尾质量检测装置及方法在审
申请号: | 201911334448.6 | 申请日: | 2019-12-23 |
公开(公告)号: | CN111112130A | 公开(公告)日: | 2020-05-08 |
发明(设计)人: | 沈宝诚;张义伟;龚灿;姚吉椽;李松珂;金怀国 | 申请(专利权)人: | 中国电子科技集团公司第四十一研究所 |
主分类号: | B07C5/34 | 分类号: | B07C5/34;B07C5/36;B07C5/02 |
代理公司: | 青岛智地领创专利代理有限公司 37252 | 代理人: | 种艳丽 |
地址: | 233010 *** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 机器 视觉 技术 软管 质量 检测 装置 方法 | ||
1.一种基于机器视觉技术的软管封尾质量检测装置,其特征在于:包括一套人机界面、三套图像采集组件、一个控制器、一个激光传感器、一个报警器和一个剔除单元;
其中,人机界面,被配置为用于实现人机交互,与控制器通讯实时显示工业相机采集的图像以及系统运行信息,并通过其进行相关参数设置;
三套图像采集组件,分别为前侧图像采集组件、后侧图像采集组件和顶部图像采集组件,被配置为用于采集图像;
控制器,被配置为用于负责执行工业相机触发、光源开启、剔除执行和声光报警控制,包括三个图像采集通讯接口、以太网通讯接口、输入输出接口和核心控制单元;三个图像采集通讯接口分别与前侧图像采集组件、后侧图像采集组件和顶部图像采集组件通过线路连接,核心控制单元分别与人机界面、以太网通讯接口、三个图像采集通讯接口、输入输出接口通过线路连接;输入输出接口分别与激光传感器、报警器和剔除单元通过线路连接;
激光传感器,被配置为用于负责检测产品是否到达检测位置,如果产品到达检测位置则向控制器发送到位信号,控制器接到信号后发送开启光源和拍照指令;同时还被配置为用于进行产品计数,产品每经过一次激光传感器,激光传感器就向控制器发送一次脉冲信号,根据控制器累加脉冲数量就能够实时计算出机器生产产品的数量;
报警器,被配置为用于缺陷产品时进行报警提醒,当有缺陷产品时报警提醒生产工人查看缺陷原因,及时调整机器参数;
剔除单元,被配置为用于进行缺陷产品的在线剔除,当缺陷产品到达剔除位置时,剔除单元在不停机的情况下直接将缺陷产品剔除。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉技术的软管封尾质量检测装置,其特征在于:该检测装置还包括调节固定块、图像采集组件支架、软管、带刻度支柱、导向轴底座和底板;
导向轴底座安装在底板上,带刻度支柱通过螺钉固定在导向轴底座中,调节固定块套在带刻度支柱上;图像采集组件支架固定在调节固定块上,激光传感器固定在前侧图像采集组件上;前侧图像采集组件、顶部图像采集组件、后侧图像采集组件通过螺钉分别固定在图像采集组件支架上;软管在前侧图像采集组件与后侧图像采集组件的中间位置。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉技术的软管封尾质量检测装置,其特征在于:前侧图像采集组件和后侧图像采集组件均包括条形LED光源、第一壳体、插座、第一工业相机、第一相机支架、第一支架固定螺钉、第一镜头、第一相机玻璃窗和光源玻璃窗;
条形LED光源、第一相机玻璃窗、第一光源玻璃窗和插座分别固定在壳体的对应位置上;将第一工业相机固定在第一相机支架上,第一镜头在镜头座中;第一相机支架通过第一支架固定螺钉固定在壳体内。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉技术的软管封尾质量检测装置,其特征在于:顶部图像采集组件包括第二相机玻璃窗、固定螺孔、第二壳体、第二支架固定螺钉、第二相机支架、第二工业相机和第二镜头;
第二相机玻璃窗固定在第二壳体上,第二工业相机固定在第二相机支架上,第二镜头在镜头座中;第二相机支架通过第二支架固定螺钉固定在第二壳体内,固定螺孔用于顶部图像采集组件的固定。
5.一种基于机器视觉技术的软管封尾质量检测方法,其特征在于:采用如权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的软管封尾质量检测装置,具体包括如下步骤:
步骤1:读取激光传感器信号;
步骤2:控制器在指定相位控制图像采集组件采集图像;
步骤3:控制器接收图像采集组件采集的图像数据;
步骤4:控制器对图像数据进行处理;
步骤5:判断软管封尾是否存在缺陷;
若:判断结果是软管封尾存在缺陷;则执行步骤6;
或判断结果是软管封尾不存在缺陷;则执行步骤7;
步骤6:控制器向报警器发送报警信号或者向剔除单元发送剔除信号;
步骤7:控制器进行自我诊断,然后输出信号,然后循环执行步骤1,直到系统断电。
6.根据权利要求5所述的基于机器视觉技术的软管封尾质量检测方法,其特征在于:在步骤5中,在对软管封尾进行缺陷检测时,首先对图像采集组件采集到的软管尾部图像数据进行滤波,滤除图像数据中的噪声;然后对获取的图像数据进行感兴趣区域的选择;最后通过灰度化、投影、相似度计算方法,进行包括尺寸对比、灰度对比、相似性对比在内的多重判断,最终确定当前软管是否存在缺陷。
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