[发明专利]一种基于机器视觉的车身检测方法、装置及系统

说明书

本发明公开了一种基于机器视觉的车身检测方法、装置及系统。一种基于机器视觉的车身检测装置，CCD相机固定于支撑架4上，支撑架4和偏振镜11固定在镜片支撑杆8和支撑座10上，LED光源1、光圈调整器3、偏振镜11和分光镜12固定在第一支撑杆2上，16mm反光镜通过螺钉与第二支撑杆连接固定，用于将车体内部图像经过6mm反光镜反射后传输至物镜放大；所述物镜7通过卡接固定于分光镜12上，支撑座10固定至微动平台13上。所述的基于机器视觉的车身检测系统，包括PC视觉检测模块以及PC检测程序模块。所述的基于机器视觉的车身检测方法，通过程序对比车身内部照片与电脑中预先拍摄好的标准白车身照片图案进行对比，以对车身缺陷进行检测。

技术领域

本发明涉及车身检测领域，尤其是涉及一种车身检测方法及其装置和系统。

背景技术

随着时代的发展，汽车越来越普及，随之而来的就是交通状况的复杂和各种原因引发的交通安全问题。对于难以避免的不可预测的交通安全问题，对于道路参与者而言，车身的安全问题就显得越发重要，直接关系到个人的生命财产安全。但在车身制造过程中由于夹具和拼焊的影响，易导致车身骨架出现一些裂纹或缺陷，这直接影响到车身的强度。而这种潜藏在车身侧围内的裂纹非常难以侦测，传统的使用内窥镜检测的方法常常是费时费力，又难以检测到故障并进行分析。一旦这些带有车身缺陷的故障车辆流到售后市场，会有较大的潜在安全风险，同时亦会对公司品牌造成巨大的影响。

为解决这一问题，申请号为201911088027.X的发明专利申请提供了一种基于机器视觉的焊点缺陷检测方法，包括：步骤1：在车身上获取各个焊点的原始图像数据；步骤2：将原始图像数据统一处理为同样的维度；步骤3：根据处理后的原始图像数据，计算各个焊点图像之间的距离，得到各个焊点的独特性度量；步骤4：根据独特性度量，判断是否为疑似缺陷焊点。本发明实现了车身焊点的缺陷检测，有助于节约人工成本；缺陷识别率高，减少了人为影响，有助于提升工业生产效率和可靠性。申请号CN202111578768.3的发明专利申请提供了一种基于机器视觉的焊点缺陷检测系统，包括：控制模块，控制模块确认硬件的状态、传递数据并下达控制指令；机器人模块，机器人模块和控制模块连接，机器人模块根据控制模块下达的指令，执行预设的运动脚本；图像采集模块，图像采集与控制模块、机器人模块分别连接，并根据控制模块的指令设置图像采集参数，根据机器人模块的运动轨迹调整图像采集位姿；视觉算法模块，视觉算法模块与控制模块、图像采集模块连接，其接收图像采集模块的数据，检测白车身是否到达指定工位及其焊点；并输出数据至控制模块。该发明采用机器人模块、图像采集模块和控制模块，完成自动化设计，提高生产车间的自动化水平，降低人工成本。

然而，现有使用的检测装置存在一些问题：①对于车身焊接质量的检测，常常依赖于焊点的检测，对于板材上收焊点拉应力产生的细微裂纹常常会忽视；②现有技术对于焊接质量的检测，使用超声波检测或CCD相机对相关区域进行采集。超声波检测易忽略板材裂纹的的共振，从而使得故障车逃逸；工业CCD相机受光圈和分辨率影响，难以对身内部暗光条件下的细微裂纹进行侦测。

发明内容

本发明针对现有技术不足，提出一种基于机器视觉的车身检测装置及其方法和系统，可以快速有效的侦测车身内部裂纹。本发明通过对检测系统增加物镜和光源，提高了机器学习的检测装置在暗光条件下的检测精准度。并通过图像处理的检测方式，直接对板材处的裂纹进行检测，可视化强，不易使得异常车辆逃逸。

本发明采用的技术方案：