[发明专利]基于机器视觉的漆面瑕疵检查系统在审

专利信息
申请号: 202110230652.4 申请日: 2021-03-02
公开(公告)号: CN113030102A 公开(公告)日: 2021-06-25
发明(设计)人: 曹海川 申请(专利权)人: 成都小淞科技有限公司
主分类号: G01N21/88 分类号: G01N21/88
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 610041 四川省成都市高新*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 基于 机器 视觉 瑕疵 检查 系统
【说明书】:

发明提供一种基于机器视觉的漆面瑕疵检查系统,包括PLC模块、图像采集模块、图像处理模块及图像分析模块;PLC模块,用于当检测车辆到达检测区域,启动瑕疵检测程序,并根据检测到的车身前进距离,对车身上的瑕疵进行精准定位;图像采集模块,包括光源模块、相机阵列模块及图像采集程序模块;图像处理模块,用于对待测车辆的图像进行处理,识别车身上的瑕疵,并对识别到的瑕疵进行分析,判定瑕疵类别及大小;图像分析模块,用于结合车身三维数据、所述PLC模块传输的车身前近距离数据确定瑕疵在车上的具体位置,并在图像上进行标记。本发明在不暂停汽车生产线的前提下,达到检测速度更快、检测效率更高、检测精度更高、检测稳定性更强的特点。

技术领域

本发明具体涉及一种基于机器视觉的漆面瑕疵检查系统。

背景技术

在汽车生产过程中,车辆涂装是一个重要环节。其主要作用为车辆提供外观装饰及长期的防腐蚀性。车辆涂装会存在瑕疵问题,喷涂结束后需要进行瑕疵检测及修补。如今,常规的漆膜缺陷寻找、判定以及标记等都是由人工完成,在喷涂线之后设置面漆检查线。根据检查区域设置高度不同的工位,需要配置不同角度的光源和检查人员等,因此常规的人工检查线不仅空间占据过大而且需要过多的人员配置,存在耗时过长、效率低下及受人为因素影响等缺点。漆面瑕疵检查是制约涂装车身质量的关键因素。

机器视觉是将图像处理、模式识别、计算机技术、人工智能等众多学科高度集成和有机结合而形成的一门综合性技术。一般地说,机器视觉是研究计算机或其他处理器模拟生物宏观视觉功能的科学和技术,也就是用机器代替人眼来做测量和判断。基于计算机视觉的表面缺陷检测技术已经广泛地应用在视觉检测各个领域中,它是确保自动化生产中产品质量的一个非常重要的环节。近几年,表面缺陷自动检测技术开始在汽车车身漆面瑕疵的检测领域发展,这种漆面瑕疵自动检测技术有速度快、效率高、精度高、检测范围广以及稳定性强等优点。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足,提供一种基于机器视觉的漆面瑕疵检查系统,该基于机器视觉的漆面瑕疵检查系统可以很好地解决上述问题。

为达到上述要求,本发明采取的技术方案是:提供一种基于机器视觉的漆面瑕疵检查系统,该基于机器视觉的漆面瑕疵检查系统包括PLC模块、图像采集模块、图像处理模块及图像分析模块;PLC模块,用于当检测车辆到达检测区域,启动瑕疵检测程序,并根据检测到的车身前进距离,对车身上的瑕疵进行精准定位;图像采集模块,包括光源模块、相机阵列模块及图像采集程序模块;图像处理模块,用于对待测车辆的图像进行处理,识别车身上的瑕疵,并对识别到的瑕疵进行分析,判定瑕疵类别及大小;图像分析模块,用于结合车身三维数据、所述PLC模块传输的车身前近距离数据确定瑕疵在车上的具体位置,并在图像上进行标记。

该基于机器视觉的漆面瑕疵检查系统具有的优点如下:

本发明在不暂停汽车生产线的前提下,达到检测速度更快、检测效率更高、检测精度更高、检测稳定性更强的特点。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,在这些附图中使用相同的参考标号来表示相同或相似的部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:

图1示意性地示出了根据本申请一个实施例的基于机器视觉的漆面瑕疵检查系统的系统模块示意图。

图2示意性地示出了根据本申请一个实施例的基于机器视觉的漆面瑕疵检查系统的流程示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,以下结合附图及具体实施例,对本申请作进一步地详细说明。

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