[发明专利]视觉检查系统和检查零件的方法

说明书

一种视觉检查系统，其包括分类平台，所述分类平台具有支撑用于检查的零件的上表面，其中，所述零件被配置为以随机取向被装载到所述分类平台的上表面上。所述视觉检查系统包括检查站，所述检查站包括成像设备。所述视觉检查系统包括视觉检查控制器，其接收图像并基于图像分析模型处理图像，以确定每个零件的检查结果。视觉检查控制器具有形状识别工具，该形状识别工具配置为在视场中识别零件，而不管零件在分类平台上的取向如何。视觉检查控制器具有人工智能学习模块，该人工智能学习模块被操作为基于从成像设备接收的图像来定制和配置图像分析模型。

技术领域

本文的主题总体上涉及视觉检查系统。

背景技术

检查系统用于在制造过程中检查零件。传统的检查系统需要人员在零件沿着输送机移动时手动检查零件。从输送机上移除有缺陷的零件。这种手动检查系统需要强度劳动并且成本高。手动检查系统的检测精度低，导致产品一致性差。另外，手动检查系统由于疲劳而遭受人为错误，例如遗漏的缺陷、错误的计数、零件的错放等等。

一些已知的检查系统使用机器视觉来检查零件。机器视觉检查系统使用相机对零件成像。成像系统通常要求零件处于特定取向以进行分析。由于零件通常利用固定件来定位零件以进行成像，因此这种检查系统的产量受限。在各个零件之间进行更换时，需要设置固定件，这非常耗时。

仍然需要一种可以以成本有效且可靠的方式操作的视觉检查系统。

发明内容

在一个实施例中，提供了一种视觉检查系统，其包括分类平台，所述分类平台具有支撑用于检查的零件的上表面，其中，零件被配置为以随机取向被装载到所述分类平台的上表面上。视觉检查系统包括与分类平台相邻定位的检查站，该检查站包括用于在上表面上方的视场中对零件成像的成像设备。视觉检查系统包括视觉检查控制器，其从成像设备接收图像并基于图像分析模型处理来自成像设备的图像。视觉检查控制器具有形状识别工具，该形状识别工具配置为在视场中识别零件，而不管零件在分类平台上的取向如何。视觉检查控制器处理图像以确定每个零件的检查结果。视觉检查控制器包括人工智能学习模块，该人工智能学习模块被操作为基于从成像设备接收的图像来更新图像分析模型。

在一个实施例中，提供了一种视觉检查系统，其包括分类平台，所述分类平台具有支撑用于检查的零件的上表面，其中，所述零件被配置为以随机取向被装载到所述分类平台的上表面上。视觉检查系统包括与分类平台相邻定位的检查站，该检查站包括用于在上表面上方的视场中对零件成像的成像设备。视觉检查系统包括视觉检查控制器，其从成像设备接收图像并基于图像分析模型处理来自成像设备的图像。视觉检查控制器具有形状识别工具，该形状识别工具配置为在视场中识别零件，而不管零件在分类平台上的取向如何。视觉检查控制器处理图像以确定每个零件的检查结果。视觉检查控制器包括人工智能学习模块，该人工智能学习模块被操作为基于从成像设备接收的图像来更新图像分析模型。视觉检查系统包括邻近分类平台定位的分类设备，该分类设备包括被配置为与零件对接的零件操纵器，以用于基于检查结果对零件进行分类。

在一个实施例中，提供了一种检查零件的方法，该方法包括：将零件装载到分类平台的上表面上，零件被配置为以随机取向装载到分类平台的上表面上；使零件在进给方向上沿着分类平台移动；和使用成像设备在与分类平台相邻定位的检查站处对零件成像，以对以随机取向位于上表面上的零件成像。该方法包括：在视觉检查控制器处从成像设备接收图像，该视觉检查控制器具有形状识别工具，该形状识别工具被配置为识别视场中的零件，而不管零件在分类平台上的取向如何；在视觉检查控制器处基于图像分析模型处理来自成像设备的图像，以确定零件的检查结果；和使用人工智能学习模块更新图像分析模型，以基于从成像设备接收到的图像配置图像分析模型。

附图说明

图1是根据示例性实施例的用于制造零件的机器的示意图。

图2是根据示例性实施例的机器的视觉检查系统的俯视图。

图3示出了根据示例性实施例的在视觉检查系统的分类平台上的零件的图像。