[发明专利]一种长管型件的激光视觉综合检测设备及其检测方法

权利要求书

1.一种长管型件的激光视觉综合检测设备，其特征在于，包括图像采集单元、三维数据采集单元以及数据处理单元；

所述图像采集单元包括机床、轨道、外采集模块以及内采集模块，所述机床一侧设置有三爪卡盘，所述三爪卡盘用于夹持长管型件；所述外采集模块以及内采集模块底部均设置有位移组件，并分别通过位移组件活动设置于轨道上，所述轨道设置于三爪卡盘下方；所述外采集模块包括设置于长管型件外侧的支架以及支架上固定的第一线阵相机；所述内采集模块包括设置于长管型件中心线上的支柱以及支柱上固定的第二线阵相机；所述第一线性相机与第二线性相机采集到的图形数据均上传至数据处理单元；

所述三维数据采集单元包括三维数据采集模块，两个所述三维数据采集模块分别固定于外采集模块以及内采集模块上，所述三维数据采集模块包括处理器、半导体激光器、入射镜片、接收镜片以及线性相机，所述半导体激光器通过镜头将固定频段的激光射向长管型件，经长管型件反射的激光通过接收镜片，被内部的线性相机接收然后回传至处理器，处理器计算出长管型件的三维数据然后上传至数据处理单元；

所述数据处理单元包括三维数据处理模块和图形数据处理模块，所述三维数据处理模块对三维数据进行拟合获得长管型件的尺寸参数，并与该长管型件的标准数据进行对比，获得三维数据对比图；所述图形数据处理模块内置检测算法，并通过检测算法分析识别图形数据从而检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种长管型件的激光视觉综合检测设备，其特征在于，所述检测算法包括以下步骤：

S101、定义输入训练集X∈R^n*D，

其中，R表示实数域；X表示输入的样本图像，样本图像从图像数据中随机选取；N表示样本图像的数量；D表示每个样本图像的维度；

S102、定义图像生成器，图像生成器包括生成网络和判别网络，

判别网络用于判断输入图像生成器的图像是否为图形样本X；

生成网络用于将输入的图像样本X随机产生高斯噪声向量并映射成具有实际意义的生成样本Y；

S103、采用图像样本X和生成样本Y对图像生成器进行优化训练，

将图像样本X和生成样本Y均输入判别网络，对判别网络进行深度学习的监督优化；

当判别网络输出值的正确率达到最高，采用误差平放最小的方法优化生成网络；

S104、当图像生成器优化完成后，从图像数据中选取一张图像作为检测样本Z，

生成网络根据检测样本Z生成与之相近的生成样本Y，然后通过二者匹配得出误差值V1；

判断网络根据检测样本Z以及与之相近的生成样本Y进行判别得出误差值V2；

S105、将误差值V1和误差值V2得到总的误差值V，根据误差值V评判检测样本Z是否异常。

3.根据权利要求2所述的一种长管型件的激光视觉综合检测设备，其特征在于，所述根据误差值V评判检测样本Z是否异常包括以下步骤：

S201、分别选取具备凹坑、表面夹杂、折痕、裂缝、划痕、擦伤、辊印、麻面的异常样本U，并对每个异常样本U进行标记；

S202、将标记好的异常样本U带入到S104-S105，得到每个异常标记对应的误差值V3；

S203、通过统计分析法，得到每个异常标记的误差值V3的统计均值Q；

S204、将每个异常标记对应的统计均值Q按照从小到大的顺序进行排列：

Q1、Q2、Q3、Q4、Q5、Q6、Q7、Q8；

S205、对上述排序进行线性区间划分：

S206、判断误差值V所处的线性区间，从而获得异常标记，从而获得异常情况。

4.根据权利要求1所述的一种长管型件的激光视觉综合检测设备，其特征在于，所述机床内侧设置有旋转电机、减速机以及三角带，所述旋转电机带动减速机，所述减速机通过三角带带动三爪卡盘旋转。

5.根据权利要求1所述的一种长管型件的激光视觉综合检测设备，其特征在于，所述三爪卡盘为气动或液压三爪卡盘，所述三爪卡盘的夹持部设置有可更换的圆弧形电木垫块。