[发明专利]一种激光投线仪的出射激光线检测方法

说明书

本发明公开了一种激光投线仪的出射激光线检测方法，包括以下步骤：步骤S1、选取检测合格的激光投线仪作为标准投线仪，并将标准投线仪在多种环境特征下进行出射激光线的数据采集得到多个表征激光线出射特征的出射特征数据，以及获取表征特征环境的环境特征数据；步骤S2、基于出射特征数据和环境特征数据进行神经网络的卷积训练得到表征出射特征和环境特征映射关系的出射预测模型。本发明将预测出射特征数据与待检测出射特征数据进行相似度量化得到待检测激光投线仪的质量评估值，可以模拟在实际应用环境下进行出射激光线的质量评估，更贴近使用场景以提高检测可靠性，模型检测提高效率。

技术领域

本发明涉及激光线质量检测技术领域，具体涉及一种激光投线仪的出射激光线检测方法。

背景技术

激光水平仪通常射出水平和垂直的激光射线，通过激光的直线性好，能量强等特点来标定水平和铅垂线位置，在建筑和土木领域都有极广的应用。检测出合格的激光水平仪产品具有重要的价值和意义。

近年来，随着现代工业和智能制造技术的不断发展，各行各业都或多或少的在实际的生活、生产中使用了现代化智能自动化检测设备来替代传统的人工检测。其中，工业视觉检测技术也在快速发展，并且已经发展成为了一门系统的新兴边缘交叉综合工程学科。由于计算机技术、机器视觉技术、人工智能技术和控制理论的不断进步，机器视觉工业检测与产品标准判断等应用提供了系统的理论工具和分析方法。

目前，国内的激光水平仪的出射激光线检测都是采用人工的方式肉眼判断。这样检测效率很低，同时不同技术工人由于经验和知识层次不同，判断标准也参差不齐。而近年来，随着国家对智能检测技术方面的重视，工业企业也纷纷引进了国内外先进的视觉检测设备。然而在激光水平仪检测的方面还比较传统，多数激光水平仪产品的检测还是停留在人工肉眼检测，没有实现自动化，也不能够智能判断出射激光线的质量优劣的功能。

发明内容

本发明的目的在于提供一种激光投线仪的出射激光线检测方法，以解决现有技术中多数激光水平仪产品的检测还是停留在人工肉眼检测，没有实现自动化，也不能够智能判断出射激光线的质量优劣的功能的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明具体提供下述技术方案：

一种激光投线仪的出射激光线检测方法，包括以下步骤：

步骤S1、选取检测合格的激光投线仪作为标准投线仪，并将标准投线仪在多种环境特征下进行出射激光线的数据采集得到多个表征激光线出射特征的出射特征数据，以及获取表征特征环境的环境特征数据；

步骤S2、基于出射特征数据和环境特征数据进行神经网络的卷积训练得到表征出射特征和环境特征映射关系的出射预测模型；

步骤S3、对待检测激光投线仪进行出射光线的数据采集得到待检测出射特征数据，并将待检测激光投线仪的检测环境特征进行数据提取得到待检测环境特征数据，将待检测环境特征数据输入至出射预测模型得到预测出射特征数据；

步骤S4、将预测出射特征数据与待检测出射特征数据进行相似度量化得到待检测激光投线仪的质量评估值，并根据所述质量评估值对待检测激光投线仪进行质量评估和等级分类。

作为本发明的一种优选方案，所述选取检测合格的激光投线仪作为标准投线仪，包括：

将检测环境设置为标准试验环境，将多个激光投线仪在标准试验环境下进行出射激光线的数据采集得到多个出射激光线图像，并依次在每个出射激光线图像中提取出激光线位置特征数据、激光线轮廓特征数据作为表征激光线出射特征的出射特征数据；

将多个激光投线仪按出射特征数据利用Kmeans++进行聚类分簇得到多组投线仪簇，并在多组投线仪簇内中选取包含激光投线仪数量最多的一组投线仪簇作为标准投线仪簇，将标准投线仪簇中的激光投线仪标记为标准投线仪。