[發明專利]基于超聲和光學雙成像的透明構件缺陷檢測裝置及方法

在審

• 申請號: 201811253234.1
• 申請日: 2018-10-25
• 公開（公告）號: CN109115805A
• 公開（公告）日: 2019-01-01
• 發明（設計）人: 張國軍;張紅梅;明五一;盧亞;張臻;尹玲;耿濤;沈帆
• 申請（專利權）人: 廣東華中科技大學工業技術研究院
• 主分類號: G01N21/958
• 分類號: G01N21/958;G01N29/06
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 羅曉林;楊桂洋

1.基于超聲和光學雙成像的透明構件缺陷檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括超聲檢測模塊、光學檢測模塊、運動控制模塊、數據融合模塊、多通道深度學習模塊和輔助機械手，超聲檢測模塊、光學檢測模塊和輔助機械手通過以太網與運動控制模塊通訊連接，數據融合模塊、多通道深度學習模塊和運動控制模塊通過以太網兩兩通訊連接。

2.根據權利要求1所述的基于超聲和光學雙成像的透明構件缺陷檢測裝置，其特征在于，所述運動控制模塊還通過總線與顯示報警模塊通訊連接。

3.根據權利要求2所述的基于超聲和光學雙成像的透明構件缺陷檢測裝置，其特征在于，所述超聲檢測模塊包括可變頻率超聲發射器、聚焦超聲探頭、C掃工作臺、超聲檢測微控制器和超聲檢測工作臺，在超聲檢測工作臺側邊設有X向電機和X向絲桿，X向絲桿與X向電機連接，X向絲桿上通過連接螺套裝接有Y向板，該Y向板上設有Y向電機和Y向絲桿，Y向絲桿與Y向電機連接，C掃工作臺通過螺母安裝在Y向絲桿上，可變頻率超聲發射器和聚焦超聲探頭通過支撐桿與C掃工作臺連接，X向絲桿末端設有X向定位回零傳感器，Y向絲桿末端設有Y向定位回零傳感器，X向電機、Y向電機、可變頻率超聲發射器、聚焦超聲探頭分別與超聲檢測微控制器通訊連接。

4.根據權利要求3所述的基于超聲和光學雙成像的透明構件缺陷檢測裝置，其特征在于，所述超聲檢測模塊還包括吸音邊框，該吸音邊框設在超聲檢測工作臺上用于圍合住待檢測3C透明構件。

5.根據權利要求4所述的基于超聲和光學雙成像的透明構件缺陷檢測裝置，其特征在于，所述光學檢測模塊包括光學檢測工作臺、LED線光源、可調角度反射凹鏡、夾具、背景板、檢測攝像機和光學檢測微控制器，LED線光源、可調角度反射凹鏡、夾具和背景板設置在光學檢測工作臺上，可調角度反射凹鏡與步進電機連接，待檢測3C透明構件放置在夾具上，光學檢測工作臺上設有立柱，檢測攝像機通過支撐桿與立柱連接使得檢測攝像機位于待檢測3C透明構件上方，檢測攝像機、LED線光源、步進電機分別與光學檢測微控制器通訊連接。

6.根據權利要求5所述的基于超聲和光學雙成像的透明構件缺陷檢測裝置，其特征在于，所述LED線光源和可調角度反射凹鏡分別設有兩組，并且分別設在待檢測3C透明構件兩端的區域進行獨立攝像獲取照片。

7.一種基于超聲和光學雙成像的透明構件缺陷檢測方法，包括以下步驟：

通過輔助機械手將待測3C透明構件輸送到檢測位置，利用超聲檢測模塊和光學檢測模塊分別對待測3C透明構件進行超聲成像和光學成像，將圖像數據傳送到運動控制模塊；

運動控制模塊將圖像數據轉發到數據融和模塊進行預處理，再次由數據融合模塊轉發到多通道深度學習模塊進行辨識，將識別結果再發送到運動控制模塊，運動控制模塊將檢測數據發送到顯示報警模塊中。

8.根據權利要求7所述的基于超聲和光學雙成像的透明構件缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法在進行超聲成像時，采用C掃描成像方法，通過配置2.25MHz、4.5MHz、9MHZ三種不同超聲波頻率來生成相應的超聲圖像，覆蓋不同的種類缺陷，對檢測的點按超聲反射回來的信號強度大小生成255級灰度圖像，通過歸一化處理，強度最大的灰度為0對應黑色，強度最小的灰度為1對應白色。

9.根據權利要求8所述的基于超聲和光學雙成像的透明構件缺陷檢測方法，其特征在于，所述通過數據融和模塊對圖像數據進行預處理，具體為：對超聲檢測模塊的2.25MHz、4.5MHz、9MHZ三種不同超聲導波頻率下的超聲圖像兩兩進行布爾異或運算，并生成新的三張圖像，共計六張超聲檢測圖像；對光學檢測模塊檢測時，對不同角度下得到的至少兩張光學成像圖像，通過圖像融合方法形成新的單張光學圖像，再分別調整3C透明構件兩端的當照亮度并進行拍照，共計獲取四張光學檢測圖像。

10.根據權利要求9所述的基于超聲和光學雙成像的透明構件缺陷檢測方法，其特征在于，所述多通道深度學習模塊，采用卷積神經網絡DSP芯片實現，圖像數據傳入到該多通道深度學習模塊之前，由數據融合模塊對成像的六張超聲檢測圖像和四張光學檢測圖像，分割為128×128尺寸的圖像組，超聲檢測圖像和光學檢測圖像尺寸相同，分割時相同位置的圖像歸為一組；分割成組后的圖像，按批輸入多通道深度學習模塊中，每批圖像為60副單張128×128尺寸的圖像，進行兩次卷積和池化操作后，再進行兩次全連接的神經網絡，輸出到512維向量里，再通過軟回歸將512維向量輸出為矢量，再將檢測結果通過工業以太網總線傳輸到運動控制模塊，最后通過顯示報警模塊提醒操作人員。