[发明专利]精冲零部件缺陷智能在线检测方法、系统及装置在审

专利信息
申请号: 201510607834.3 申请日: 2015-09-21
公开(公告)号: CN105158268A 公开(公告)日: 2015-12-16
发明(设计)人: 刘艳雄;华林;张亮杰;李杨康 申请(专利权)人: 武汉理工大学
主分类号: G01N21/88 分类号: G01N21/88
代理公司: 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 代理人: 许美红
地址: 430070 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 零部件 缺陷 智能 在线 检测 方法 系统 装置
【权利要求书】:

1.一种精冲零部件缺陷智能在线检测方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1、将待检测的精冲零部件放置在传送带上,当精冲零部件到达相机拍摄区域时,触发光电开关,启动相机进行拍照;

S2、对零部件图像进行预处理,对预处理后的图像利用数学形态学边缘检测方法进行像素级边缘检测,检测出零部件的表面轮廓,并初步判断该零部件是否存在缺陷,若否,则删除该零部件图像,若是,则将该零部件图像转移给图像缓冲区;

S3、将图像缓存区的图像提取出来进行后处理并判断,若无缺陷则直接删除,若有缺陷则算出缺陷的大小、面积和相应的位置,并算出缺陷撕裂带的最大高度,若缺陷撕裂带的最大高度超过预设值,则认为该零部件有缺陷,否则认为该零部件合格。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S2中对零部件图像进行预处理具体为:

将彩色的零部件图像转换成黑白照片,之后对转化后的黑白照片进行标定,再使用图像分割技术提取照片中有零部件的部分,再进行中值滤波,去除照片中的噪声点。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,该方法还包括步骤:

S4、若该零部件有缺陷,则将不合格的零部件数据进行保存,存入数据库以便进行后续研究,若无缺陷则直接删除照片。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S2中数学形态学边缘检测方法具体是使用Sobel算子,该算子使用两组3×3矩阵,分别为横向和纵向,与预处理后零部件图像做卷积积分,再进行滤波操作。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S3具体为:

使用阈值法对图像缓存区的图像进行二值化,经中值滤波后,进行数学形态学运算提取边缘;

对提取的边缘进行粒子分析,滤除低于阈值的粒子,若有大于阈值的粒子则判定为缺陷;根据粒子分析的结果计算缺陷大小、面积和相应的位置;

若存在缺陷撕裂带,则提取出缺陷撕裂带的最大高度与零件高度对比,若缺陷撕裂带的最大高度占零件高度的百分比不超过预设值时,则认为零件是合格的,否则,认定零件不合格。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S1中,当精冲零部件到达相机拍摄区域时,光电开关输出模拟信号,计算机接收到该模拟信号时会触发相机进行拍照。

7.一种精冲零部件缺陷智能在线检测处理系统,其特征在于,包括:

预处理单元,用于对零部件图像进行预处理;

边缘检测单元,用于对预处理后的图像利用数学形态学边缘检测方法进行像素级边缘检测,检测出零部件的表面轮廓;

初步判断单元,用于根据检测出零部件的表面轮廓初步判断该零部件是否存在缺陷,若否,则删除该零部件图像,若是,则将该零部件图像转移给图像缓冲区;

后处理单元,用于将图像缓存区的图像提取出来进行后处理;

最终判断单元,用于根据后处理的结果进行判断,若无缺陷则直接删除,若有缺陷则算出缺陷的大小、面积和相应的位置,并算出缺陷撕裂带的最大高度,若缺陷撕裂带的最大高度超过预设值,则认为该零部件有缺陷,否则认为该零部件合格。

8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,该系统还包括:

数据存储单元,用于若该零部件有缺陷,则将不合格的零部件数据进行保存,存入数据库以便进行后续研究,若无缺陷则直接删除照片。

9.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,边缘检测单元中数学形态学边缘检测具体是使用Sobel算子,该算子使用两组3×3矩阵,分别为横向和纵向,与预处理后零部件图像做卷积积分,再进行滤波操作。

10.一种精冲零部件缺陷智能在线检测装置,其特征在于,包括:

传送带,用于放置将待检测的精冲零部件;

光源,用于为工业相机提供恒定的光照条件。

工业相机,用于拍摄待检测的精冲零部件照片。

光电触发开关,与工业相机连接,用于当精冲零部件传来时,触发工业相机进行拍照;

精冲零部件缺陷智能在线检测处理系统,该系统为权利要求7-9中任一项所述的系统。

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