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[發(fā)明專利]多相機(jī)視覺檢測(cè)系統(tǒng)及檢測(cè)方法在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201610048485.0 申請(qǐng)日: 2016-01-25
公開(公告)號(hào): CN106996934A 公開(公告)日: 2017-08-01
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 李國(guó)鋒;俞開明 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 浙江田中精機(jī)股份有限公司
主分類號(hào): G01N21/88 分類號(hào): G01N21/88
代理公司: 杭州知通專利代理事務(wù)所(普通合伙)33221 代理人: 應(yīng)圣義
地址: 314100 浙江省*** 國(guó)省代碼: 浙江;33
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 多相 視覺 檢測(cè) 系統(tǒng) 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種多相機(jī)視覺檢測(cè)系統(tǒng),其特征在于,包括:

多個(gè)微型相機(jī),設(shè)置在被檢測(cè)物體的周圍,多個(gè)微型相機(jī)通過自動(dòng)對(duì)焦的方式獲取被檢測(cè)物體的多張圖像;

圖像處理單元,電性連接所述多個(gè)微型相機(jī),將獲取到的多張圖像分別與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板進(jìn)行匹配;當(dāng)所有圖像均與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板匹配時(shí),判斷該被檢測(cè)物體為合格品,否則,判斷該被檢測(cè)物體為不合格品。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多相機(jī)視覺檢測(cè)系統(tǒng),其特征在于,所述多相機(jī)視覺檢測(cè)系統(tǒng)還包括工控機(jī)和顯示器,工控機(jī)與圖像處理單元相連接,接收?qǐng)D像處理單元的處理結(jié)果并在顯示器上進(jìn)行顯示。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的多相機(jī)視覺檢測(cè)系統(tǒng),其特征在于,所述多相機(jī)視覺檢測(cè)系統(tǒng)還包括與工控機(jī)相連接的排出單元,工控機(jī)接收到圖像處理單元輸出的不合格品信號(hào)并將該信號(hào)輸出至排出單元,排出單元將不合格品從流水加工位置上剔除。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多相機(jī)視覺檢測(cè)系統(tǒng),其特征在于,所述多相機(jī)視覺檢測(cè)系統(tǒng)還包括存儲(chǔ)模塊,所述存儲(chǔ)模塊電性連接所述圖像處理單元,存儲(chǔ)圖像處理單元處理后的圖像和數(shù)據(jù)。

5.一種多相機(jī)視覺檢測(cè)方法,其特征在于,包括:

多個(gè)微型相機(jī)通過自動(dòng)對(duì)焦的方式獲取被檢測(cè)物體的多張圖像;

將獲取到的多張圖像分別與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板進(jìn)行匹配;當(dāng)所有圖像均與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板匹配時(shí),判斷該被檢測(cè)物體為合格品,否則,判斷該被檢測(cè)物體為不合格品。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的相機(jī)視覺檢測(cè)方法,其特征在于,將獲取到的多張圖像分別與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板進(jìn)行匹配的步驟包括:

針對(duì)獲取到的每張圖像,提取該圖像的關(guān)鍵點(diǎn);

對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行特征描述;

根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)的特征描述匹配獲取圖像的關(guān)鍵點(diǎn)和預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板上的關(guān)鍵點(diǎn),當(dāng)獲取圖像的所有關(guān)鍵點(diǎn)和預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板上的所有關(guān)鍵點(diǎn)完全匹配時(shí),認(rèn)為獲取到的圖像和預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板匹配。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的相機(jī)視覺檢測(cè)方法,其特征在于,采用SIFT算法提取獲取到的每張圖像的關(guān)鍵點(diǎn)并對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行特征描述,具體的步驟如下:

建立圖像的尺度空間,在尺度空間內(nèi)搜索圖像的關(guān)鍵點(diǎn),得到關(guān)鍵點(diǎn)所在像素的位置;

通過關(guān)鍵點(diǎn)的四鄰域得到關(guān)鍵點(diǎn)所在位置的梯度幅度大小m(x,y)和梯度方向θ(x,y),通過幅度大小m(x,y)和梯度方向θ(x,y)為關(guān)鍵點(diǎn)賦予128維參數(shù),使得每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)具有位置、所處尺度和方向三個(gè)信息,從而確定一個(gè)SIFT特征區(qū)域。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的相機(jī)視覺檢測(cè)方法,其特征在于,采用關(guān)鍵點(diǎn)特征向量的歐式距離來對(duì)提取圖像的關(guān)鍵點(diǎn)和預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板上的關(guān)鍵點(diǎn)的匹配。

9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的相機(jī)視覺檢測(cè)方法,其特征在于,所述多相機(jī)視覺檢測(cè)方法還包括:將獲取到的多張圖像分別與預(yù)設(shè)的相應(yīng)圖像模板進(jìn)行匹配判斷被檢測(cè)物體是否合格之后通過多張圖像獲取被檢測(cè)物體的參數(shù)并進(jìn)行存儲(chǔ)。

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