[实用新型]一种立体图像采集装置

说明书

技术领域

本实用新型涉及自动化机械设备技术领域，更具体的说是涉及一种立体图像采集装置。

背景技术

现代工业中，许多产品(如电子与器件、五金器件零部件等)的生产在自动线上完成，各生产环节都涉及到产品的质量检测，一些企业投入大量人力，采用肉眼检测的方式来控制产品质量，但由于一些人为因素，产品质量难以保证。为提高检测效率和保证产品质量，采用机器视觉技术代替人的视觉进行产品质量的自动检测是解决问题的有效方法。

机器视觉由于可快速获取大量信息，且易于同设计信息和控制信息进行集成，因此在现代制造生产过程中，机器视觉被广泛的用于质量检测、生产控制等。相对于人眼视觉，机器视觉具有很大的优势和发展前景，因此近年来机器视觉得以迅速发展，其广泛应用于医疗、工业、农业、军事、交通等各个领域。

在我国，直到90年代中后期机器视觉技术才逐渐被人们认识和了解，目前，用在制造业中机器视觉仍存在产品质量检测效率低下的问题，因此难以推广。

实用新型内容

针对现有技术存在的不足，本实用新型的目的在于提供一种立体图像采集装置，使用CCD相机获取产品的图像，使用控制器对产品的图像进行处理，其中处理的过程可以提高产品质量检测效率。

为实现上述目的，本实用新型提供了如下技术方案：

一种立体图像采集装置，包括依次连接的CCD相机、图像预处理模块、特征抽取模块、数据预处理模块以及神经网络检测模块；

所述CCD相机用于获取产品的原始图像，并发送至所述述图像预处理模块；

所述图像预处理模块用于在原始图像的灰度级大于预设值时修正所述原始图像的灰度级，并且发送相应的修正信号至所述特征抽取模块；

所述特征抽取模块用于接收所述修正信号，并且在所述修正后的图像的灰度大于预设值时发送相应的特征向量信号至所述数据预处理模块；

所述数据预处理模块用于接收所述特征向量信号，将所述特征向量信号和预设值进行比较，并且发送相应的预处理信号至所述神经网络检测模块；

所述神经网络检测模块用于响应于所述预处理信号对产品进行分类。

作为一种可实施的方式，所述图像预处理模块包括比较单元，所述比较单元用于在原始图像的灰度级大于预设值时修正所述原始图像的灰度级，并且发送相应的修正信号至所述特征抽取模块。

作为一种可实施的方式，所述特征抽取模块包括比较单元，所述比较单元用于接收所述修正信号，并且在所述修正后的图像的灰度大于预设值时发送相应的特征向量信号至所述数据预处理模块。

作为一种可实施的方式，所述数据预处理模块包括比较单元，所述比较单元用于接收所述特征向量信号，将所述特征向量信号和预设值进行比较，并且发送相应的预处理信号至所述神经网络检测模块。

作为一种可实施的方式，所述神经网络检测模块包括比较单元，所述比较单元用于将所述预处理信号和预设值进行比较，并且根据比较的结果对产品进行分类。

本实用新型相比于现有技术的有益效果在于：

本实用新型提供了一种立体图像采集装置，包括CCD相机、图像预处理模块、特征抽取模块、数据预处理模块、以及神经网络检测模块；其中CCD相机是图像获取终端，其他四个模块分别将一个要素和预设值进行比较，例如，图像预处理模块将原始图像的灰度级和预设值进行比较；最终对产品进行分类，从而可以提高产品质量检测效率。

附图说明

图1为本实用新型提供的立体图像采集装置的一框图；

图2为本实用新型提供的立体图像采集装置的另一框图。

图中：100、CCD相机；200、图像预处理模块；300、图像分割模块；400、特征抽取模块；500、数据预处理模块；600、神经网络学习模块；700、神经网络检测模块；800、伺服机械手。

具体实施方式

以下结合附图，对本实用新型上述的和另外的技术特征和优点进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型的部分实施例，而不是全部实施例。

参照图2，本实用新型提供了一种立体图像采集装置，其包括依次连接的CCD相机100、图像预处理模块200、图像分割模块300、特征抽取模块400、数据预处理模块500、神经网络学习模块600以及神经网络检测模块700；其还包括伺服机械手800。