[發明專利]基于多個傳感器信息融合的零件檢測方法、系統及裝置

無效

• 申請號: 201310733416.X
• 申請日: 2013-12-27
• 公開（公告）號: CN103712560A
• 公開（公告）日: 2014-04-09
• 發明（設計）人: 陳鳳;孫巧萍;朱凌云;孫知信
• 申請（專利權）人: 鎮江岡山電子有限公司
• 主分類號: G01B11/00
• 分類號: G01B11/00
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 樓高潮

1.一種基于多個傳感器信息融合的零件檢測方法，其特征在于包括如下步驟：

步驟（1）、利用多個傳感器對被測零件進行圖像采集，形成相應的多幅圖像；

步驟（2）、融合所述多幅圖像形成最終融合圖像；

步驟（3）、將所述最終融合圖像與模板圖像進行匹配，根據匹配結果判斷所述被測零件的合格率。

2.根據權利要求1所述的基于多個傳感器信息融合的零件檢測方法，其特征在于，所述步驟（2）中融合所述多幅圖像形成最終融合圖像之前還包括對所述多幅圖像進行數據預處理的步驟：

去除所述多幅圖像中與零件檢測無關和/或關系較小的信息，以及去除圖像采集和傳輸過程中產生的噪聲。

3.根據權利要求1所述的基于多個傳感器信息融合的零件檢測方法，其特征在于，所述步驟（2）中融合所述多幅圖像形成最終融合圖像的方法包括：

提取所述多幅圖像的特征點，將所述特征點進行分類，并根據提取的分類特征點融合所述多幅圖像。

4.根據權利要求1所述的基于多個傳感器信息融合的零件檢測方法，其特征在于，所述步驟（2）中融合所述多幅圖像形成最終融合圖像的方法包括：

基于分辨率分析算法進行多幅圖像融合和/或基于第二代曲波變換進行多幅圖像融合。

5.根據權利要求1所述的基于多個傳感器信息融合的零件檢測方法，其特征在于，所述步驟（3）中將最終融合圖像與模板圖像進行匹配的方法進一步包括如下步驟：

S1、設置一灰度值閥值，根據所述灰度值閥值對所述最終融合圖像進行區域分割；

S2、對灰度值低于該灰度值閥值的區域利用灰度矩陣進行匹配并計算相似度，對灰度值高于該灰度值閥值的區域利用提取特征值進行匹配并計算相似度；

S3、將由灰度矩陣所得的相似度和由特征提取所得的相似度進行加權計算得出最終的相似度，并輸出檢測結果。

6.根據權利要求5所述的基于多個傳感器信息融合的零件檢測方法，其特征在于，所述步驟S2中對灰度值低于閥值的區域利用灰度矩陣進行匹配的方法進一步包括如下步驟：

S21、將灰度值低于灰度值閥值的區域劃分成多個小區域；

S22、在每個小區域中隔一間隔進行灰度值采樣；

S23、將采樣到的灰度值表示為矩陣形式，通過求取矩陣元素的方差和來計算與模板圖像的相似度。

7.根據權利要求3所述的基于多個傳感器信息融合的零件檢測方法，其特征在于，所述特征點包括：點特征、邊緣特征、形狀特征和/或區域特征。

8.根據根據權利要求1-7中任一項所述的基于多個傳感器信息融合的零件檢測方法，其特征在于，所述多個傳感器至少包括紅外光傳感器和可見光傳感器。

9.一種基于多個傳感器信息融合的零件檢測系統，其特征在于包括：

圖像獲取模塊，用于利用多個傳感器對被測零件進行圖像采集，形成相應的多幅圖像；

圖像融合模塊，用于融合所述多幅圖像形成最終融合圖像；

匹配模塊：用于將所述最終融合圖像與模板圖像進行匹配，根據匹配結果判斷所述被測零件的合格率。

10.根據權利要求9所述的基于多個傳感器信息融合的零件檢測系統，其特征在于還包括圖像預處理模塊，所述預處理模塊用于去除所述多幅圖像中與零件檢測無關和/或關系較小的信息，以及去除圖像采集和傳輸過程中產生的噪聲。

11.根據權利要求9所述的基于多個傳感器信息融合的零件檢測系統，其特征在于還包括特征提取模塊，所述特征提取模塊用于提取所述多幅圖像中的特征點，將所述特征點進行分類；

所述圖像融合模塊根據提取的分類特征點融合所述多幅圖像。

12.根據權利要求9所述的基于多個傳感器信息融合的零件檢測系統，其特征在于，所述圖像融合模塊基于分辨率分析算法進行多幅圖像融合和/或基于第二代曲波變換進行多幅圖像融合。