[发明专利]一种基于机器视觉的注塑机模具检测系统及方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的注塑机模具检测系统，其特征在于，包括表面处理平台、初步检测平台、机器视觉检测平台、控制器、数据库、模具监测模块、报警模块、显示模块、模具管理模块以及问题库；

所述机器视觉检测平台设置有光源、图像采集单元和图像处理单元，所述光源用于对模具进行平行无影光照射，所述图像采集单元用于采集模具的图像信息并将模具的图像信息传输至图像处理单元；所述图像处理单元用于接收采集的模具的图像信息并进行分析和处理，具体步骤为：

S1：获取图像采集单元采集的模具的图像信息，对采集的图像信息进行滤波、锐化、数学形态变换、二值化、边缘提取、轮廓提取；获取新的图像数据，并标记为待检测图像数据；

S2：从待检测图像中提取ROI区域；

S3：对ROI区域图像进行预检查操作，具体为：从数据库中调用检测模型，通过检测模型对ROI区域图像进行识别分析；所述识别分析基于机器视觉方法；具体包括：粘膜检查、色泽检查、嵌件检查、闭模检查、产品脱落检查、滑块检查、模腔异物检查以及再顶出功能检查；

若均无异常，则控制器控制注塑机合模，注塑机开始下一周期产品的生产；若异常，则暂不合模，由操作人员进行异常处理；

所述模具监测模块用于对模具的工作状态进行监测，判断模具是否出现异常；具体监测步骤为：

接收模具上传的心跳信号；统计当前时间与上一次发送心跳信号的时间间隔；当时间间隔达到极限阈值，则表明模具操作异常，生成模具异常信号；

采集模具生产的产品的处理信息；所述处理信息包括合格信号和不合格信号；将处理信息标记为Si，当处理信息为合格信号时，则Si=1，否则Si=0；

在Si=0的数量达到预设第一数量或者Si=0的数量达到预定比例或连续Si=0的数量达到预设第二数量时，确定对应模具存在生产不合格产品的趋势，生成模具异常信号；

所述模具监测模块用于将模具异常信号经控制器传输至报警模块，所述报警模块接收到模具异常信号后发出警报；同时控制器接收到模具异常信号后控制模具停止运行；

所述模具管理模块用于接收到模具异常信号后分配对应的操作人员对模具进行检修或者更换模具；具体工作步骤为：

V1：当接收到模具异常信号后，采集对应模具生产的不合格产品；对不合格产品作次品原因分析，得到对应的次品原因；次品原因包括：拉毛、油污、碰伤、缩痕、杂质、银丝、色差、飞边以及浮纤；

V2：结合问题库获取次品原因对应的零部件；所述问题库用于存储产品出现的次品原因及次品原因对应的模具曾经出现问题的零部件；

统计同一次品原因出现的次数并标记为对应零部件的次因频次P1；

V3：设定每个零部件均有一个对应的预设损耗系数；将该零部件与所有的零部件相匹配，得到对应的预设损耗系数并标记为P2；

V4：将零部件维修、更换或安装时间与系统当前时间进行时间差计算，得到零部件的缓冲时长HT；利用公式JX=(P1×a1+HT×a2)/(P2×a3)计算得到对应零部件的检修值JX，其中a1、a2、a3均为系数因子；

V5：将对应零部件按照检修值JX由大到小进行排序并发送至操作人员的

手机终端上；操作人员根据对应零部件的排序依次对零部件进行检测，并将检测到的故障零部件通过手机终端发送至控制器内；然后操作人员对故障的零部件进行维修更换。

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的注塑机模具检测系统，其特征在于，所述图像采集单元用于采集若干异常模具的图像信息并进行分类标注，基于AI深度学习识别算法得到检测模型；并将检测模型传输到数据库进行存储。

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的注塑机模具检测系统，其特征在于，所述表面处理平台、初步检测平台和机器视觉检测平台依次顺序设置；所述表面处理平台上设置有通风管道和连接通风管道的若干喷嘴，用于吹去模具表面的杂物，所述初步检测平台设置有红外扫描探头，所述红外扫描探头用于初步检测模具表面是否存在较大破损。

4.一种基于机器视觉的注塑机模具检测方法，应用于如权利要求1-3任一所述的一种基于机器视觉的注塑机模具检测系统，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：在注塑机合模前，对模具进行合模前检查；具体为：

S11：通过通风管道和连接通风管道的若干喷嘴，吹去模具表面的杂物；S12：通过红外扫描探头初步检测模具表面是否存在较大破损；

S13：通过光源对模具进行平行无影光照射，而后工业相机采集模具的图像信息；基于机器视觉方法，通过检测模型对采集的模具的图像信息进行识别分析；若均无异常，则合模，注塑机开始下一周期产品的生产；若异常，则暂不合模，由操作人员进行异常处理；

步骤二：结合心跳信号和不合格产品对模具的工作状态进行监测；判断模具是否出现异常；

步骤三：接收到模具异常信号后分配对应的操作人员对模具进行检修或者更换模具；具体包括：

S31：当接收到模具异常信号后，采集对应模具生产的不合格产品；对不合格产品作次品原因分析，得到对应的次品原因；

S32：结合问题库获取次品原因对应的零部件；对对应的零部件作检修值分析，将对应零部件按照检修值由大到小进行排序并发送至操作人员的手机终端上；操作人员根据对应零部件的排序依次对零部件进行检测。