[发明专利]一种零部件智能检测与标签系统及方法

说明书

本发明提出一种零部件智能检测与标签系统，包括用于输送零部件的传送带，传送带上沿零部件传输的方向设有零件类别照相机、零件特征照相机、激光打印机和识别码识别相机，还包括用于处理采集数据和输出信息的中央处理模块。该系统能够实现零部件智能检测、打标检测的自动化，有利于提高智能化程度，降低人工参与度。本发明还提出一种零部件智能检测与标签方法。

技术领域

本发明涉及智慧工厂技术领域，具体涉及一种零部件智能检测与标签系统。

背景技术

工业4.0是以智能制造为主导，利用了信息物理系统、物联网、工业物联网、云计算、认知计算和人工智能技术的第四次工业革命。智慧工厂是实现工业4.0的重要一环，是在制造业一系列科学管理实践的基础上，深度融合自动化技术、信息通信技术和智能科学技术，结合数据、信息和知识建立更具竞争力的新一代制造业企业及其生态系统。其中，对工厂的各个生产流程的智能化和自动化改造是推进智慧工厂的第一步。

传统工厂中零部件的缺陷检测、打标签、信息入库的过程，主要依靠手工实现，既耗时又耗力，且检测准确率和漏检率易受个人主观因素的干扰。为实现零部件打标的智能化和自动化，需要一种能够将工厂零部件的分类、孔径检测、螺纹检测以及标签打标的过程整合为一个自动化流程的系统，本发明的目的即在于提出一种实现工厂零部件的检测、打标签、信息入库流程的自动化智能检测与标签系统。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明提出一种零部件智能检测与标签系统，能够实现工厂零部件的检测、打标签、信息入库流程的自动化，提升智能化水平。

为实现上述目的，本发明的一种零部件智能检测与标签系统，包括用于输送零部件的传送带，传送带上沿零部件传输的方向设有零件类别照相机、零件特征照相机、激光打印机和识别码识别相机，还包括用于处理采集数据和输出信息的中央处理模块。

进一步地，中央处理模块包括通信模块，中央处理模块通过通信模块与零件类别照相机、零件特征照相机、激光打印机和识别码识别相机建立信号通信，零件类别照相机、零件特征照相机和识别码识别相机上分别设有图像采集卡，图像采集卡采集拍摄图像转换为数字信号并通过通信模块传送给中央处理模块，中央处理模块运行在边缘端设备、移动端设备或X86架构的服务器上，中央处理模块具有用于与用户交互的客户端UI。

进一步地，中央处理模块上运行有算法模型，处理算法包括零部件分类模型、孔径识别模型、螺纹检测模型、设备标识码识别模型，中央处理模块上还具有功能模块，功能模块包括识别码生成模块、识别码校验模块以及接口状态检测模块。

进一步地，零部件分类模型将零部件类别判别问题抽象为图像分类问题，使用基于CNN的深度学习方法对图像进行分类，并根据特定的场景定制不同的卷积核和网络结构，抽取特定场景下零部件特征。

进一步地，孔径识别模型将零部件的孔径检测问题抽象为目标检测问题，首先通过目标检测算法如检测零部件中的孔径，检测目标为是否包含孔径，在含有孔径的图片上，通过检测轮廓和连通域，计算内外轮廓的面积比值，根据和设置的阈值进行对比确定孔径是否合格。

进一步地，检测孔径的轮廓面积area_inner，再检测孔径所在矩形或者圆形的面积area_outer，计算当比值在规定范围内认为部件孔径是合格的，否则不合格，判断逻辑如下

。

进一步地，螺纹检测模型将螺纹缺陷检测问题抽象为目标检测问题，使用高斯滤波对图像进行降噪处理并使用直方图均衡的方法对图片进行增强，使用darknet50对图像的特征进行提取，使用yolo对缺陷进行识别和检测，输出缺陷的位置坐标以及缺陷类别，缺陷的类别包括内径、攻牙、外侧划痕、异物，若检测的结果中包含一类及以上缺陷则判断该零部件为不合格产品，否则为合格品。