[發(fā)明專利]一種輪轂自動分揀系統(tǒng)及其分揀方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610750759.0
• 申請日: 2016-08-26
• 公開（公告）號: CN106179992B
• 公開（公告）日: 2018-04-13
• 發(fā)明（設計）人: 張鐵山;馬偉康;史塞;趙賀;邢宇飛;張攀;信海源
• 申請（專利權）人: 保定市立中車輪制造有限公司
• 主分類號: B07C5/34
• 分類號: B07C5/34;B07C5/02;B07C5/36;B07C5/38
• 代理公司: 北京國坤專利代理事務所(普通合伙)11491
• 代理人: 姜彥

技術領域

本發(fā)明涉及圖像識別技術領域，尤其是一種輪轂自動分揀系統(tǒng)及其分揀方法。

背景技術

鋁合金輪轂成品在經(jīng)過終檢站后，需要按照輪型分別碼放、包裝。而以往只有一條軌道，當輪型雜亂、數(shù)量過多時，碼放不方便；而且由于部分輪型外形極其相似，碼放時容易混淆。給包裝帶來了很大的不方便。

發(fā)明內容

本發(fā)明要解決的技術問題是提供一種輪轂自動分揀系統(tǒng)及其分揀方法，能夠解決現(xiàn)有技術的不足，實現(xiàn)了輪轂的快速自動分揀。

為解決上述技術問題，本發(fā)明所采取的技術方案如下。

一種輪轂自動分揀系統(tǒng)，包括傳輸軌道，傳輸軌道上設置有視覺識別機構，傳輸軌道還連接有三個分流軌道，傳輸軌道與分流軌道的連接處設置有推送機構；

視覺識別機構包括圖像采集室，圖像采集室的頂部安裝有CCD鏡頭，圖像采集室的底部設置有若干個定位標記點，CCD鏡頭的外側設置有至少兩組環(huán)形排布的補光燈，圖像采集室內設置有控制器，控制器與CCD鏡頭、補光燈和推送機構通訊連接；

推送機構包括與傳輸軌道的傳輸方向相互垂直的擋板和與分流軌道傳輸方向相互垂直的推板，擋板底部設置有垂直運動的第一氣缸，推板的外側面設置有水平運動的第二氣缸。

一種上述的輪轂自動分揀系統(tǒng)的分揀方法，包括以下步驟：

A、傳輸軌道將待測輪轂傳送至圖像采集室內；

B、CCD鏡頭對圖像采集室內的輪轂進行拍照，然后將獲得的圖像傳送至控制器，控制器根據(jù)獲取的圖像特征對輪轂進行識別；

C、傳輸軌道將經(jīng)過識別的輪轂傳送出圖像采集室，根據(jù)控制器的判斷結果，輪轂通過推送機構推入分流軌道，通過分流軌道進行分流傳送。

作為優(yōu)選，步驟B中，對輪轂進行識別包括以下步驟，

B1、對進入圖像采集室內的輪轂進行定位；

B2、使用不同組的補光燈對輪轂進行照射，CCD鏡頭對不同補光燈下的輪轂進行拍照；

B3、CCD鏡頭將獲取的圖像傳輸至控制器，控制器使用定位標記點在圖像中的位置作為參考，獲取不同圖像中特定位置的特征區(qū)域；

B4、在每個特征區(qū)域內獲取數(shù)量相同的特征點，將每個特征點的特征數(shù)據(jù)制成一個特征向量，將統(tǒng)一特征區(qū)域內的特征向量制成一個特征矩陣；

B5、將不同圖像中同一特征區(qū)域的特征矩陣進行對比分析，得到這一特征區(qū)域的代表特征矩陣；

B6、使用代表特征矩陣與控制器中存儲的參照矩陣進行對比，判斷圖像中輪轂的類別。

作為優(yōu)選，步驟B2中，至少使用三種補光燈燈光組合。

作為優(yōu)選，步驟B4中，特征向量包括特征點的三維坐標、RGB值、對比度、亮度以及特征點周圍像素的RGB值變化率。

作為優(yōu)選，步驟B5中，將特征矩陣相加，然后通過第一對角矩陣進行比例變換，得到中間矩陣，使用中間矩陣的特征值組成第二對角矩陣，然后用第二對角矩陣對與中間矩陣相似度最高的特征矩陣進行變換，得到代表特征矩陣。

作為優(yōu)選，步驟B6中，首先使用代表特征矩陣的特征向量與參照矩陣的特征向量進行對比，將包含與代表特征矩陣特征向量線性不相關的特征向量的參照矩陣進行排除；然后，在代表特征矩陣中隨機提取一個區(qū)域的元素組成新的特征對比矩陣，保證特征對比矩陣的秩大于代表特征矩陣的秩的二分之一，在參照矩陣的相同位置提取參照對比矩陣，求取兩個對比矩陣的2-范數(shù)，得到兩個2-范數(shù)的差值，重復上述過程，得到若干組2-范數(shù)的差值，若求得的2-范數(shù)的差值的平均值小于閾值，則此參照矩陣對應的輪轂類別為待識別的輪轂的類別；否則，更換參照矩陣進行繼續(xù)對比。

作為優(yōu)選，求取的2-范數(shù)差值的個數(shù)大于代表特征矩陣的秩。

采用上述技術方案所帶來的有益效果在于：本發(fā)明通過對輪轂進行拍照，對其圖像進行分析對比，然后通過推送機構將不同類別的輪轂進行分揀。對圖像進行對比識別過程中，通過采用特征區(qū)域和特征點的識別方式，降低了圖像對比的運算量。通過獲取代表特征矩陣，可以進一步降低特征區(qū)域內的對比運算量，而且通過設計代表特征矩陣的生成方法，可以有效降低代表特征矩陣生成過程中對于特征區(qū)域內關鍵信息的丟失率。代表特征矩陣與參照矩陣的對比方法進一步簡化了對比過程，從而實現(xiàn)了快速識別輪轂的目的。本發(fā)明的圖像識別運算量小，可以有效降低對于運算裝置的硬件要求。

附圖說明

圖1是本發(fā)明一個具體實施方式的結構圖。

圖2是本發(fā)明一個具體實施方式中視覺識別機構的結構圖。

圖3是本發(fā)明一個具體實施方式中推送機構的結構圖。