[發(fā)明專利]一種面向機械裝配過程的零部件自動識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710064077.9
• 申請日: 2017-02-04
• 公開（公告）號: CN106897995B
• 公開（公告）日: 2019-08-06
• 發(fā)明（設計）人: 陳宇飛;柳先輝;張誠;陳瀅;趙衛(wèi)東
• 申請（專利權）人: 同濟大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06K9/46
• 代理公司: 上?？坡蓪＠硎聞账?特殊普通合伙) 31290
• 代理人: 葉鳳

本發(fā)明公開了一種機械裝配過程中的零部件自動識別方法，方法步驟包括：構建所要裝配的機器的零部件裝配序列庫，零部件堆圖像采集，零部件堆圖像特征提取，零部件堆圖像的三維立體構建，零部件堆圖像特征提取，最后進行零部件的配準識別。本發(fā)明具有原理簡單、效率高、檢測精確度高、魯棒性強等優(yōu)點。

技術領域

本發(fā)明屬于零部件識別技術領域，具體涉及了基于機器視覺的機械裝配過程中零部件的自動識別方法。

背景技術

在現(xiàn)代化的大生產(chǎn)之中，涉及到各種各樣的檢驗、生產(chǎn)監(jiān)視及零件識別應用，視覺檢測往往是不可缺少的環(huán)節(jié)需要眾多的檢測工人，通過肉眼或結合顯微鏡進行觀測檢驗，大量的檢測人工不僅影響工廠效率，而且?guī)聿豢煽康囊蛩兀苯佑绊懏a(chǎn)品質量與成本。此外，大部分檢測工序不僅僅要求外觀的檢測，同時需要準確獲取檢測數(shù)據(jù)，例如零配件批量加工的尺寸檢查，自動裝配的完整性檢查，電子裝配線的元件自動定位，通常人眼無法連續(xù)、穩(wěn)定地完成這些帶有高度重復性和智能性的工作，其它物理量傳感器也難有用武之地。采用機器視覺可以有效的解決這一問題，而且，機器視覺系統(tǒng)比光學或機器傳感器有更好的可適應性。

因零件前道工序(鑄造)預留的相位識別特征孔并未加工處理，較易出現(xiàn)毛刺、鑄瘤甚至不圓等缺陷，這些不穩(wěn)定因素對機器視覺系統(tǒng)識別的智能化提出了較高的要求。自動化系統(tǒng)中的視覺系統(tǒng)輸出的定位精度和魯棒性直接關系到系統(tǒng)運行的安全性和穩(wěn)定性，為此需要專門開發(fā)穩(wěn)定有效的圖像處理算法以提高視覺系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術中的不足之處，提供一種基于機器視覺的機械裝配過程中零部件識別的方法，通過攝像頭模擬人的視覺功能，攝取零部件圖像，并提取信息加以處理，最終使機器獲得自動識別零部件的能力，為機械的自動裝配提供前向過程。

為解決上述技術問題本發(fā)明的具體步驟如下：

1.構建所要裝配的機器的零部件裝配序列庫。將所要裝配的機械零部件在裝配過程中每一步所需要的零部件的特征依照裝配順序存儲于裝配零部件機械臂的終端計算機中。

2.零部件堆的圖像采集。采集辦法是采用工業(yè)CCD(電荷耦合器件)，采集到機械零件的二維平面圖像并提取灰度信息。由于零散環(huán)境中零部件存在遮擋以及同種零部件不同尺寸的情況，對同一零部件堆進行360度范圍不同角度的圖像采集，即每四十五度采集一次圖像，共采集零件堆八個方向的圖像。

3.零部件堆圖像的預處理。對采集到的零散環(huán)境中的零部件堆圖像進行必要的去噪、二值化、梯度銳化、分割歸一化處理，以提高圖像質量。

4.零部件堆圖像的三維立體構建。采用基于深度圖像與計算的統(tǒng)一裝置結構(Compute Unified Device Architecture)的實時重建的方法，將步驟2，3完成后的圖像在計算機中進行零部件三維立體模型構建。

5.零部件堆圖像的特征提取。步驟4構建完成零部件的三維立體圖像后，提取零部件圖像的尺度，形狀，顏色特征以及現(xiàn)有廣泛使用的sift特征進行步驟6操作。