[发明专利]一种大批量小零件自动给料检测系统及方法在审

专利信息
申请号: 201811438652.8 申请日: 2018-11-29
公开(公告)号: CN109612387A 公开(公告)日: 2019-04-12
发明(设计)人: 吴应举 申请(专利权)人: 合肥常青机械股份有限公司
主分类号: G01B11/00 分类号: G01B11/00;G01N21/84;G06T7/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 230000 安徽省合肥*** 国省代码: 安徽;34
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 检测系统 平台通信 传输带 光源控制器 信号输入端 标准零件 待测零件 光电开关 特征参数 自动给料 小零件 光源 摄像机 数字图像获取 摄像机固定 图像采集卡 数据存储 图像获取 信号输出 料斗 前部 判定 自动化 图像 检测
【说明书】:

发明公开了一种大批量小零件自动给料检测系统及方法,检测系统的特征是:所述摄像机固定在传输带后部的上方,所述摄像机的侧部固定有光源,所述摄像机通过图像采集卡与总控平台通信连接,所述光源的信号输入端与光源控制器的信号输出端相连接,所述光源控制器的信号输入端与总控平台通信连接,所述传输带的侧部固定有光电开关,所述光电开关与总控平台通信连接,所述传输带前部的上方固定有料斗。检测方法是:标准零件数字图像获取,进一步的获取标准零件的特征参数图像;待测零件特征参数图像获取;待测零件外形尺寸和表面确定;判定零件质量及数据存储。本发明具有自动化程度高、效率高的优点。

技术领域

本发明属于零件检测技术领域,具体涉及一种大批量小零件自动给料检测系统及方法。

背景技术

人类感知外部世界主要是通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官,而视觉是人类最重要的感觉功能。据统计,人所感知的外界信息有以上是由视觉得到的。简单来讲,机器视觉可以理解为给机器加装上视觉装置,使机器具备“视觉”的功能,在某些领域代替人眼来做测量和判断,使其能认识和看懂观察到的东西,能确定它所见范围内目标的位置。机器视觉不仅是人眼的延伸,也具有人脑的部分功能,目的是提高机器的自动化和智能化程度。

现有的技术大多采用人工抽检的方式进行小型零件的外形检测,由于未采用全检测,存在质量不合格的零件进入下一道工序,从影响产品的质量。如何设计一种能够快速、准确对批量小型零件进行质量检测的装置成为本技术领域技术人员急需解决的重要问题。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足,提供一种大批量小零件自动给料检测系统及方法。

一种大批量小零件自动给料检测系统,包括摄像机、光源、总控平台,其特征在于:所述摄像机固定在传输带后部的上方,所述摄像机的侧部固定有光源,所述摄像机通过图像采集卡与总控平台通信连接,所述光源的信号输入端与光源控制器的信号输出端相连接,所述光源控制器的信号输入端与总控平台通信连接,所述传输带的侧部固定有光电开关,所述光电开关与总控平台通信连接,所述传输带前部的上方固定有料斗。

优选地,所述传输带中部的上方固定有挡板,所述挡板固定在气缸的活塞杆上。

优选地,所述料斗下部的侧壁上固定有振动器,所述振动器由总控平台控制。

一种大批量小零件自动给料检测方法,其特征在于,包括如下步骤:

S1、经过检测合格的标准零件存放在料斗内,振动器在总控平台的控制下振动,标准零件落在传输带上,传输带转动将标准零件传输至后部;

S2、标准零件传输至光电开关处时,光电开关发出开关量信号至总控平台,总控平台向光源控制器驱动信号,光源发出平行光,摄像机采集标准零件图像,标准零件图像通过图像采集卡转换为数字图像,并将数字图像传输至总控平台,总控平台对标准零件图像进行处理获得标准零件的特征参数图像和每个像素对应的尺寸;

S3、重复步骤S1、S2,获取标准零件不同姿势的特征参数图像,并将特征参数图像存储在总控平台内的数据库中;

S4、待检测的零件按步骤S1、S2操作,获取待检测的零件的特征参数图像;

S5、待检测的零件的特征参数图像与标准零件的特征参数图像进行比对,获取两组图像之间的像素差值,并通过像素差值及每一像素对应的尺寸获取待检测的零件的外形尺寸和表面质量;

S6、若外形尺寸、表面质量与标准零件的误差在允许的范围内,总控平台则判定该零件合格,并将外形尺寸、表面质量存储在数据库中;

S7、若外形尺寸、表面质量与标准零件的误差超出允许的范围,总控平台则判定该零件不合格,并将外形尺寸、表面质量存储在数据库中。

与现有技术相比,本发明的有益效果:

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于合肥常青机械股份有限公司,未经合肥常青机械股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201811438652.8/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top