[发明专利]一种汽车后摄像头延长线端子图像检测系统有效
申请号: | 202010277451.5 | 申请日: | 2020-04-10 |
公开(公告)号: | CN111476782B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 刘苏苏;瞿畅;张啸天;张小萍;张平 | 申请(专利权)人: | 南通大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G01N21/88 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 226019 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 汽车 摄像头 延长线 端子 图像 检测 系统 | ||
1.一种汽车后摄像头延长线端子图像检测系统,其特征在于,包括:
模块M1:利用Qt程序和OpenCv计算机视觉库,基于产品公端、母端结构特征间的几何尺寸关系进行数学建模,并建立线束特征模板;
模块M2:用图像采集装置采集端子的图像信息;
模块M3:将图像信息与产品公端、母端的数学模型和特征模板对比进行端子的合格检测;
所述模块M1包括:
模块M1.1:利用OpenCv中鼠标回调函数,区域截取函数和图像保存函数,截取图像中公端区域保存为特征模板图像A,并利用OpenCV中写入数据到Xml文件的函数来保存特征模板图像A的四个顶点坐标在原图片的坐标;
模块M1.2:利用OpenCV灰度处理、线性滤波、二值化/反二值化、轮廓提取、轮廓绘制函数以及掩膜操作函数,先提取公端整体轮廓,将轮廓外围涂白,再提取端子内部黑色区域,把黑色区域外部涂黑,最后图像A中除中心簧片的亮点区域为白色,其余都为黑色;
模块M1.3:利用OpenCv中寻找轮廓函数计算出白色区域的质心坐标,并保存到Xml模板文件中;
模块M1.4:利用OpenCv中鼠标回调函数,区域截取函数和图像保存函数,截取图像中母端区域保存为特征模板图像B,并利用OpenCV中写入数据到Xml文件的函数来保存特征模板图像B的四个顶点坐标在原图片的坐标;
模块M1.5:利用OpenCV中的颜色提取、灰度处理、非线性滤波、二值化/反二值化、轮廓提取、轮廓绘制函数以及掩膜操作函数,先找到母端最外围轮廓的质心,以质心为圆心在克隆图像作一个指定直径的红色圆,将原图像上红色实心圆范围外的部分涂白,提取出母端内部带黑孔的黄色塑料圆特征,将除了中间黑孔其余部分全部变为白色,提取出中心黑孔的特征;
模块M1.6:利用OpenCv中反二值化函数,将黑色变为白色,白色变为黑色,用轮廓提取函数计算出黑孔的面积,保存到Xml模板文件中;
模块M1.7:将模块M1.5中的红色区域变为黑色,利用OpenCV灰度处理、形态学滤波、线性滤波以及二值化处理函数处理图片,并通过面积大小和形状比例过滤干扰特征,提取出六个花瓣的亮线特征,利用轮廓提取函数计算出每一个花瓣的质心坐标,并依次计算与母端最外围轮廓质心的坐标差,保存到Xml模板文件中。
2.根据权利要求1所述的一种汽车后摄像头延长线端子图像检测系统,其特征在于:当公端中心簧片的质心在端子整体质心的中间区域时,判定为产品公端合格;当公端中心簧片的质心不存在时,判定为产品公端缺失;当公端中心簧片的质心偏移时,判定为产品公端歪折。
3.根据权利要求1所述的一种汽车后摄像头延长线端子图像检测系统,其特征在于:当母端中心簧片在图像上呈现两个月牙形时,判定为产品母端合格;当母端中心的簧片之间的区域在缺少单个中心簧片时面积变大,或者母端在缺少两个中心簧片时变成圆形,判定为产品母端缺失;合格母端的六个花瓣状簧片在同一圆周上,当任意一个簧片的质心到圆心的距离不在范围内,判定为产品母端歪折。
4.根据权利要求1所述的一种汽车后摄像头延长线端子图像检测系统,其特征在于:在所述模块M2中,所述图像采集装置包括外壳、前盖板、后盖板、端子拔插模具、环形LED灯、LED灯支架、工业相机、六角支柱以及螺栓,所述外壳为封闭式黑箱,所述前盖板设于所述外壳一侧,所述端子拔插模具通过螺栓固定设于所述前盖板外侧表面,所述后盖板设于所述外壳的另一侧,所述环形LED灯固定设于所述LED灯支架上,所述工业相机下方设有六角支柱,所述工业相机通过所述六角支柱安装在LED灯支架后方。
5.根据权利要求4所述的一种汽车后摄像头延长线端子图像检测系统,其特征在于:所述端子拔插模具上设有公端插孔以及母端插孔,所述公端插孔和母端插孔的位置对称式分布。
6.根据权利要求1所述的一种汽车后摄像头延长线端子图像检测系统,其特征在于:所述模块M3包括:
模块M3.1:使用工业相机拍摄一帧照片,利用OpenCV中读取数据的函数读取模块M1中设置特征模板时的坐标,分别截取公端和母端区域,利用OpenCV中的直方图均衡化函数将截取的区域依次和公端的特征模板图像A和母端的特征模板图像B进行相似度对比,相似度在一定范围内则继续检测;
模块M3.2:利用OpenCV中灰度转换、线型滤波和二值化函数,计算图像中最亮像素的面积,当面积在一定范围内则继续检测并进行特征提取;
模块M3.3:读取保存在Xml模板文件中的数据信息,公端计算检测簧片坐标和特征模板A坐标的坐标差,根据实际比例转化为偏移量,在预先设定好的范围内则为合格;
模块M3.4:母端计算检测中心簧片黑孔面积和模板面积的比例,并依次计算花瓣状簧片质心与母端最外围轮廓质心的坐标差,当面积比例和每一个坐标差都在预先设定好的范围内则为合格;
模块M3.5:判断结束后将线束二维码信息、拍摄时间、端子图像信息、公端中心簧片偏移量、母端中心簧片的面积比、母端花瓣状簧片的偏移量以及合格信息全部保存到数据库中。
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