[发明专利]一种基于机器视觉的键帽表面颗粒缺陷检测方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的键帽表面颗粒缺陷检测方法，其特征在于，包括：

上料机械手，其中上料机械手自动抓取键帽托盘上料，同时键帽整齐排列在键帽托盘中，通过除静电离子风棒去除静电离子后，经由环形导轨运输线输送至视觉检测工位；

同时视觉检测相机采集键帽托盘图像并传输给工控机，并通过工控机安装的软件根据所提出的图像处理算法检测键帽表面颗粒缺陷，判断产品是否合格，并根据判断结果对剔废二轴机械手的控制器发出指令；

键帽托盘继续输送至剔废工位，通过剔废二轴机械手根据控制器的指令，对不良键帽进行剔除，将合格键帽输送至下料工位，由下料机械手下料。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的键帽表面颗粒缺陷检测方法，其特征在于，检测键帽表面颗粒缺陷的图像处理算法具体按以下步骤实施：

S1、识别键帽托盘图像中的键帽，具体为：

采集键帽托盘图像并对其进行二值化处理，即将低于和高于阈值的像素设置为白色，其余设置为黑色，然后对二值化后的图像进行形态学处理(开运算)和中值滤波；

在预处理后的键帽托盘图像中查找所有轮廓，计算各轮廓所包围的面积；

通过设置轮廓面积阈值筛选出键帽轮廓，求得键帽轮廓的最小外接矩形，并根据最小外接矩形位置坐标来截取各个键帽的图像；

S2、检测键帽颗粒缺陷，具体为：

对键帽图像进行二值化处理，然后对二值化后的图像进行形态学处理(包括腐蚀和开运算)以及中值滤波；

在预处理后的键帽图像中查找所有轮廓，求得包围轮廓的最小外接矩形，并根据最小外接矩形位置坐标截取各个轮廓图像；

S3、根据S2中的方式，获取各轮廓图像的最小像素值min_c和最大像素值max_c，根据式(1)和式(2)求平均像素值mean_c和标准差stddev_c：

式(1)中N表示轮廓图像的像素个数，src_i为轮廓图像中第i个点的像素值；

根据键帽中颗粒缺陷位置的最小像素值、最大像素值、平均像素值和像素值标准差的范围，确定最小像素阈值a_min，最大像素阈值a_max，平均像素阈值a_mean和像素值标准差阈值a_stddev；

S4、若轮廓图像的最小像素值、最大像素值、平均像素值和像素值标准差在阈值范围内，则判定该轮廓图像为键帽颗粒缺陷轮廓图像，反之则不是缺陷轮廓图像；若键帽中所有轮廓均非颗粒缺陷轮廓，则此键帽合格。

3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的键帽表面颗粒缺陷检测方法，其特征在于，于权利要求1中所述的键帽表面颗粒缺陷视觉检测方法的产品检测线；

所述产品检测线包括上料工位、视觉检测工位、剔废工位、下料工位，以及环形导轨输送线，四个工位围绕环形导轨运输线呈环状分布，同时所述环形导轨运输线，包括环形导轨、两个导轨滑块；

其中所述上料工位包括四轴机器人、吸盘以及键帽托盘，且所述四轴机器人将键帽托盘放置于所述环形导轨运输线的导轨滑块顶端，并通过所述环形导轨运输线输送至视觉检测工位；

所述视觉检测工位包括相机、光源、Z轴升降伺服电机和Y轴平移伺服电机，所述Z轴升降伺服电机、Y轴平移伺服电机控制所述相机、光源的移动，所述相机采集键帽托盘图像并传输给工控机，工控机安装的软件根据图像处理算法对传输的键帽托盘图像进行缺陷检测，根据检测结果向剔废机械手的控制器发出指令；

所述剔废工位包括剔废二轴机械手和废料仓，所述剔废二轴机械手根据工控机发出的指令执行操作，将不合格键帽由所述剔废二轴机械手放至所述废料仓；

所述下料工位包括四轴机器人和吸盘，所述四轴机器人通过所述吸盘将导轨滑块上合格的键帽下料。

4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的键帽表面颗粒缺陷检测方法，其特征在于，所述上料工位与所述视觉检测工位之间安装有除静电离子风棒，所述环形导轨运输线包括环形导轨、多个导轨滑块、同步带驱动组件、同步带及同步带连接件与定位装置，所述同步带驱动组件安装在环形导轨内侧，所述工装吸盘兼容各种托盘，可以快速换型。

5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的键帽表面颗粒缺陷检测方法，其特征在于，所述表面颗粒缺陷检测系统上面安装有透明罩壳，所述透明罩壳上方安装有三色灯，且侧面安装显示器和触摸屏，同时所述视觉检测线整体呈环状分布。