[發(fā)明專利]基于多個傳感器信息融合的零件檢測方法、系統(tǒng)及裝置

無效

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• 申請日: 2013-12-27
• 公開（公告）號: CN103712560A
• 公開（公告）日: 2014-04-09
• 發(fā)明（設計）人: 陳鳳;孫巧萍;朱凌云;孫知信
• 申請（專利權）人: 鎮(zhèn)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(jīng)緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 樓高潮

技術領域

本發(fā)明涉及零件檢測領域，特別是涉及一種基于多個傳感器信息融合的零件檢測方法、系統(tǒng)及裝置。

背景技術

隨著傳感器技術、圖像處理技術的不斷發(fā)展，基于機器視覺的零件檢測技術逐漸實現(xiàn)其智能化、數(shù)字化、小型化、網(wǎng)絡化和多功能化，具備在線檢測、實時分析、實時控制的能力，在軍事、工業(yè)檢測、醫(yī)學等領域得到廣泛關注和應用。機器視覺目前已經(jīng)應用在生產(chǎn)實際中的零件檢測方法主要包括外觀檢測和尺寸檢測兩個方面。然而，基于機器視覺的單一的傳感器零件檢測往往不能完全滿足這種應用需要，傳統(tǒng)的單一傳感器模式已不能全面描述圖像中目標對象的特征信息。因此，基于多傳感器圖像融合的零件檢測系統(tǒng)的研究和開發(fā)，已逐漸成為工業(yè)檢測的發(fā)展趨勢。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術問題在于，針對現(xiàn)有技術的上述單一傳感器模式不能全面描述圖像中目標對象的特征信息，提供一種基于多個傳感器信息融合的零件檢測方法、系統(tǒng)及裝置，實現(xiàn)多個傳感器檢測優(yōu)勢互補，更能真實的反應機械零件的特性，提高了零件檢測的精度和效率。

為解決上述技術問題，本發(fā)明提供了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(jù)匹配結果判斷所述被測零件的合格率。

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(shù)據(jù)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(chǎn)生的噪聲。

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(jù)提取的分類特征點融合所述多幅圖像。

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。

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(jù)所述灰度值閥值對所述最終融合圖像進行區(qū)域分割；

S2、對灰度值低于該灰度值閥值的區(qū)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(qū)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。

所述步驟S2中對灰度值低于閥值的區(qū)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(qū)域劃分成多個小區(qū)域；

S22、在每個小區(qū)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。

所述特征點包括：點特征、邊緣特征、形狀特征和/或區(qū)域特征。

所述多個傳感器至少包括紅外光傳感器和可見光傳感器。

本發(fā)明還提供一種基于多個傳感器信息融合的零件檢測系統(tǒng)，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(jù)匹配結果判斷所述被測零件的合格率。

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(chǎn)生的噪聲。

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(jù)提取的分類特征點融合所述多幅圖像。

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。

所述匹配模塊用于：

設置一灰度值閥值，根據(jù)所述灰度值閥值對所述最終融合圖像進行區(qū)域分割；

對灰度值低于該灰度值閥值的區(qū)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(qū)域利用提取特征值進行匹配并計算相似度；

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。