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零件缺陷检测方法.pdf

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零件 缺陷 检测 方法
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摘要
申请专利号:

CN201910100932

申请日:

20190201

公开号:

CN109632814A

公开日:

20190416

当前法律状态:

公开

有效性:

审中

法?#19978;?#24773;: 公开
IPC分类号: G01N21/88;G06T7/00 主分类号: G01N21/88;G06T7/00
申请人: 东莞中科蓝海智能视觉科技有限公司
发明人: 谭良;蔡毓
地址: 523000 广东省东莞市松山湖园区科技二路10号1栋2单元301室
优先权:
专利代理机构: 44328 代理人: 范亮
PDF完整版下载: PDF下载
法律状态
申请(专利)号:

CN201910100932

授权公告号:

法律状态公告日:

20190416

法律状态类型:

公开

摘要

本发明涉及视觉检测技术领域,尤其是指一种零件缺陷检测方法,包括如下步骤,对零件进行图像采集;将采集的图像进行斑点检测算法处理,识别得到零件中心点坐标;基于零件中心点坐标建立ROI算法框;将ROI算法框移动至零件所需检测的部位;ROI算法框内进行斑点检测算法,识别框内是否存在小斑点;设置有三个拍摄工位,每个拍摄工位采集一次零件图像,每张图像对应只检测零件的一个部位,每次只需分析检测零件的一个部位保证了检测分析的稳定性及检测判断的准确性,同时?#26723;?#20102;算法运算的难度和使用成本,该方法中的斑点检测算法可使用常规算法,便于普通技术人员的接受理解及参数设置,灵活性?#36873;?/p>

权利要求书

1.零件缺陷检测方法,其特征在于:包括如下步骤, 步骤1:对零件(1)进行图像采集; 步骤2:将采集的图像进行斑点检测算法处理,并识别得到零件(1)中心点坐标; 步骤3:基于零件(1)中心点坐标建立ROI算法框; 步骤4:将ROI算法框移动至零件(1)所需检测的部位; 步骤5:ROI算法框内进行斑点检测算法,识别框内是否存在小斑点; 步骤6:将ROI算法框内的识别结果转换为可读取数据信息输出。 2.根据权利要求1所述的零件缺陷检测方法,其特征在于:所述步骤1中光源使用低角度条形?#26222;?#23556;至零件(1),该光源的发光面与水平面之间的夹角为8至21度,光源与零件(1)之间的竖直间隔距离为0.8至4.6毫米。 3.根据权利要求1所述的零件缺陷检测方法,其特征在于:所述步骤1中光源使用低角度条形?#26222;?#23556;至零件(1),该光源的发光面与水平面之间的夹角为12度,光源与零件(1)之间的竖直间隔距离为1毫米。 4.根据权利要求1所述的零件缺陷检测方法,其特征在于:所述步骤1中的图像采集为多个零件(1)一同采集。 5.根据权利要求1所述的零件缺陷检测方法,其特征在于:所述步骤1中的图像采集为分别对零件(1)进行三次图像采集。 6.根据权利要求5所述的零件缺陷检测方法,其特征在于:所述步骤4中对三次采集的图像中,ROI算法框在一张图像中只检测零件(1)的一个部位,三次采集的三张图像分别对应ROI算法框检测零件(1)的首端部、中端部和尾端部。 7.根据权利要求6所述的零件缺陷检测方法,其特征在于:所述步骤5中识别ROI框内是否存在小斑点,若有小斑点则判断该零件(1)部位存在缺陷,若无小斑点则判断该零件(1)部位不存在缺陷。 8.根据权利要求7所述的零件缺陷检测方法,其特征在于:所述步骤6中的可读取数据信息输出?#26009;?#31034;装置,显示装置显示三次采集的三张图像及图像中已将有缺陷的部位标识出来。

说明书


零件缺陷检测方法
技术领域


本发明涉及视觉检测技术领域,尤其是指一种零件缺陷检测方法。


背景技术


机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业
的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在
大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产?#20998;?#37327;效率低且精度不高,用机器视觉检测方
法可?#28304;?#22823;提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实?#20013;?#24687;集成,是实现
计算机集成制造的基础技术。视觉检测就是用机器代替人眼来做测量和判断。视觉检测是
指通过机器视觉产品,图像摄取装置分 CMOS 和CCD 两种,将被摄取目标转换成图像信号,
传?#36879;?#19987;用的图像处理?#20302;常?#26681;据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数?#21482;?#20449;号;图像
?#20302;?#23545;这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备
动作。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消
费者的功能方面具有不可估量的价值。


正如上述情况,视觉检测有着庞大的市场价值,在视觉检测体系中最核心的不是
硬件设备而是算法步骤,而算法步骤会因检测结果要求、产品外形、作业环境情况以及设计
人员或团体的技术能力等因素出?#26234;?#24046;万别,若核心算法步骤设计欠缺,则影响着整套视
觉检测设备的运行效率和运行质量,而在陶瓷零件的觉检测算法步骤中,市场上大部分技
术方案只对零件进行一次图像采集就识别判断是否存在缺陷,识别错误率高的同时其整体
设备的?#20013;?#20351;用成本高昂。


发明内容


本发明要解决的技术问题是提供一种对零件采集多次图像,每张图像识别检测零
件的一个部位,?#26723;?#31639;法运算难度的同时保证了识别准确率的零件缺陷检测方法。


为?#31169;?#20915;上述技术问题,本发明采用如下技术方案:一种零件缺陷检测方法,包括
如下步骤,步骤1:对零件进行图像采集;


步骤2:将采集的图像进行斑点检测算法处理,并识别得到零件中心点坐标;


步骤3:基于零件中心点坐标建立ROI算法框;


步骤4:将ROI算法框移动至零件所需检测的部位;


步骤5:ROI算法框内进行斑点检测算法,识别框内是否存在小斑点;


步骤6:将ROI算法框内的识别结果转换为可读取数据信息输出。


优选的,所述步骤1中光源使用低角度条形?#26222;?#23556;至零件,该光源的发光面与水平
面之间的夹角为8至21度,光源与零件之间的竖直间隔距离为0.8至4.6毫米。


优选的,所述步骤1中光源使用低角度条形?#26222;?#23556;至零件,该光源的发光面与水平
面之间的夹角为12度,光源与零件之间的竖直间隔距离为1毫米。


优选的,所述步骤1中的图像采集为多个零件一同采集。


优选的,所述步骤1中的图像采集为分别对零件进行三次图像采集。


优选的,所述步骤4中对三次采集的图像中,ROI算法框在一张图像中只检测零件
的一个部位,三次采集的三张图像分别对应ROI算法框检测零件的首端部、中端部和尾端
部。


优选的,所述步骤5中识别ROI框内是否存在小斑点,若有小斑点则判断该零件部
位存在缺陷,若无小斑点则判断该零件部位不存在缺陷。


优选的,所述步骤6中的可读取数据信息输出?#26009;?#31034;装置,显示装置显示三次采集
的三张图像及图像中已将有缺陷的部位标识出来。


本发明的有益效果在于:提供了一种零件缺陷检测方法,该方法在采集的图像时
采用的是条形光源灯并使用低角?#26085;?#23556;方式辅助图像采集,有效的凸显出零件上的缺陷特
征,从而获取高对比度的图像,增强识别准确率,在实际操作检测中,设置有三个拍摄工位,
每个拍摄工位采集一次零件图像,每张图像对应只检测零件的一个部位,三次检测将零件
的整体检测完成,每次只需分析检测零件的一个部位保证了检测分析的稳定性及检测判断
的准确性,同时?#26723;?#20102;算法运算的难度和使用成本,该方法中的斑点检测算法可使用常规
算法,便于普通技术人员的接受理解及参数设置,灵活性?#36873;?br>

附图说明


图1为本发明技术方案对多个零件首端部的检测对比示意图。


图2为本发明技术方案对多个零件中端部的检测对比示意图。


具体实施方式


为了便于本领域技术人员的理解,下面结合实施例对本发明作进一步的说明,实
施方式提及的内容并非对本发明的限定。


如图1至图2所示,一种零件缺陷检测方法,包括如下步骤,步骤1:对多个零件1分
别进行三次采集图像,光源使用低角度条形?#26222;?#23556;至零件1,该光源的发光面与水平面之间
的夹角为12度,光源与零件1之间的竖直间隔距离为1毫米;


步骤2:将采集的图像进行斑点检测算法处理,并识别得到零件1中心点坐标;


步骤3:基于零件1中心点坐标建立ROI算法框;


步骤4:将ROI算法框移动至零件1所需检测的部位,对三次采集的图像中,ROI算法框在
一张图像中只检测零件1的一个部位,三次采集的三张图像分别对应ROI算法框检测零件1
的首端部、中端部和尾端部;


步骤5:ROI算法框内进行斑点检测算法,识别框内是否存在小斑点,若有小斑点则判断
该零件1部位存在缺陷,若无小斑点则判断该零件1部位不存在缺陷;


步骤6:将ROI算法框内的识别结果转换为可读取数据信息输出,可读取数据信息输出
?#26009;?#31034;装置,显示装置显示三次采集的三张图像及图像中已将有缺陷的部位标识出来。


本实施例的零件缺陷检测方法,该方法在采集的图像时采用的是条形光源灯并使
用低角?#26085;?#23556;方式辅助图像采集,有效的凸显出零件1上的缺陷特征,从而获取高对比度的
图像,增强识别准确率,在实际操作检测中,设置有三个拍摄工位,每个拍摄工位采集一次
零件1图像,每张图像对应只检测零件1的一个部位,三次检测将零件1的整体检测完成,每
次只需分析检测零件1的一个部位保证了检测分析的稳定性及检测判断的准确性,同时降
低了算法运算的难度和使用成本,该方法中的斑点检测算法可使用常规算法,便于普通技
术人员的接受理解及参数设置,灵活性?#36873;?br>

?#36865;猓?#22914;有术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重
要性或隐含指明技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”特征可以明示或者隐含包括
一个或者多个该特征,在本发明描述中,“数个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具
体的限定。


在本发明中,除另有明确规定和限定,如有术语“组装”、“相连”、“连接”术语应作
广义去理解,例如,可以是固定连接,?#37096;?#20197;是可拆?#35835;?#25509;,或一体地连接;?#37096;?#20197;是机械连
接;可以是直接相连,?#37096;?#20197;是通过中间媒介相连,可以是两个元件内部相连通。对于本领
域普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述的术语在本发明中的具体含义。


以上所述实施例仅表达了本发明的若干实施方式,其描述较为具体和详细,但并
不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员
来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些?#38469;?#20110;本发明的保
护范围。因此,本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。


关于本文
本文标题:零件缺陷检测方法.pdf
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