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[發明專利]基于機器視覺的零件分揀裝置及方法有效

專利信息
申請號: 201410040891.3 申請日: 2014-01-28
公開(公告)號: CN103785622A 公開(公告)日: 2014-05-14
發明(設計)人: 包曉敏;袁歡;汪亞明;沈軍民 申請(專利權)人: 浙江理工大學
主分類號: B07C5/00 分類號: B07C5/00;B07C5/36
代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224 代理人: 胡紅娟
地址: 310018 浙江*** 國省代碼: 浙江;33
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摘要:
搜索關鍵詞: 基于 機器 視覺 零件 分揀 裝置 方法
【說明書】:

技術領域

本發明涉及自動化生產技術領域,尤其涉及基于機器視覺的零件分揀裝置及方法。

背景技術

隨著現代化工業生產水平的提高和當今社會對產品需求以及產品質量要求的提高,自動化和智能化生產已經成為一個必然的趨勢,機械零件的自動識別和分檢也隨之成為一項急待解決的問題。

而長期以來,零件分揀是一件耗費人力、物力和時間的工作,目前,通常這種分揀多由大量分揀人員來完成,但由于人工視覺檢測結果的不一致性,結果也常因檢測人員的主觀感受,視覺疲勞以及不同檢驗人員的主觀標準之間的細微誤差等導致多種檢測錯誤,不僅效率低且可靠性差。

例如,公開號為CN1853803A的專利文獻公開了一種對多品種零件進行混型集中懸掛傳送、自動識別和分揀的設備,包括觸發式掛鉤、讀卡檢測裝置、讀卡脫鉤裝置和工控機等,掛鉤懸鏈將生產線成品出口、后處理區和分揀包裝區串連起來,每個掛鉤上固定一張IC卡,以IC識別號作為掛鉤識別碼。該機能自動識別工件,承重范圍寬、下鉤零件軟著陸,工件無磨損,實現了零件快速分揀。

但是,這種分揀方式僅僅對零件類別進行區分,并無零件朝向進行分揀的這一功能。

在20世紀80年代以后機器視覺檢測技術得到了快速發展,在零件檢測的工業場合也有了具體應用。

例如公開號為103499296A的專利文獻公開了一種基于機器視覺的批量零件自動檢測系統及方法。所述的監測系統包括下方設有下光源、上方設有上光源的透明工作臺,上光源與下光源分別與光源照明控制器連接;上光源上方設有工業相機,工業相機下側設有鏡頭,鏡頭透過上光源鏤空處對準透明工作臺。方法為:先對工件進行幾何量檢測;將采集到的圖像信息作為模板零件信息的有關測量操作處理信息存入系統數據庫,以供后續零件測量時自動調用;將工件置于透明工作臺上,使鏡頭對準該工件,該工件成像后判斷其與模板零件信息的相似性;最后進行自動檢測并判斷合格性,輸出測量報表。本發明利用機器視覺關于圖像處理和數據庫等技術,通過機器示教方式實現連續大批量零件的快速、自動檢測。

分揀機構會因為機器視覺的檢測結果多元化導致無法確定輸出,因此如何將機器視覺的檢測結果與分揀機構的分揀進行結合,使得分揀機構能夠使分揀結果更加精確,是需要解決的問題。

發明內容

針對上述問題,提出一種機器視覺的高速在線零件分揀方法,來實現生產流水線上零件類別和朝向的自動識別和分揀,且成本低廉,有利于廣泛推廣應用。

一種基于機器視覺的零件分揀裝置,包括用于分揀零件的分揀機構,所述分揀機構具有用于傳送零件的流水線,所述零件分揀裝置還包括用于定時采集零件圖像的CCD相機,以及用于從零件圖像獲取分揀信息并發送推送指令的圖像處理系統,所述分揀機構還包括:

設置于所述流水線一側,用于接收推送指令并推送零件的氣缸;

用于接收零件的若干流水線分支,其中各流水線分支設置于所述流水線另一側且與各氣缸位置相對應。

本發明裝置將機器視覺與分揀機構進行結合,使得分揀機構對零件的分揀更加精確,有助于后續的零件處理。

各氣缸上均設有用于感測零件的紅外線傳感器。

紅外線傳感器用于感測零件是否位于所要進行推送的氣缸前。

利用本發明基于機器視覺的零件分揀裝置,本發明還提供了一種通過機器視覺獲取零件的分揀信息進行零件分揀的方法。

一種利用所述零件裝置的零件分揀方法,包括如下步驟:

步驟1,在流水線上放置零件,CCD相機定時采集零件圖像;

步驟2,圖像處理系統從零件圖像獲取零件的分揀信息并發送推送指令至對應氣缸;

步驟3,氣缸根據推送指令將零件分揀至對應的流水線分支;

步驟4,重復步驟1至步驟3,直至所有零件分揀完畢。

在零件間距較小的情況下,接收推送指令的氣缸為多個,可能造成氣缸誤動作,將并非自身所對應的零件推送至流水線分支中。因此,任意兩個零件之間的間距均大于全部流水線分支間距的總和。通過機器視覺對零件的分類,減少了人工分揀的壓力,大大提高了零件分揀的自動化程度,有助于零件的后續處理。

所述分揀信息為零件的朝向。

由于在流水線上的零件可能存在多種擺放方式,通過將不同朝向的零件進行分揀,并且在分揀過程中保持零件的朝向,使得零件后續的裝配和收集效率大大提高。

在步驟2中,判斷零件的朝向方法為:

步驟2-1,提取零件圖像中的角點,并預估零件在整幅零件圖像中的目標區域位置;

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