[發(fā)明專利]零件缺陷檢測方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910100932.6 | 申請日: | 2019-02-01 |
| 公開(公告)號: | CN109632814A | 公開(公告)日: | 2019-04-16 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 譚良;蔡毓 | 申請(專利權(quán))人: | 東莞中科藍海智能視覺科技有限公司 |
| 主分類號: | G01N21/88 | 分類號: | G01N21/88;G06T7/00 |
| 代理公司: | 深圳華奇信諾專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 44328 | 代理人: | 范亮 |
| 地址: | 523000 廣東省東莞市松*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 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: | 斑點 檢測算法 算法 零件缺陷檢測 零件中心 點坐標(biāo) 工位 視覺檢測技術(shù) 采集 圖像 參數(shù)設(shè)置 常規(guī)算法 分析檢測 檢測分析 檢測零件 零件圖像 算法運算 圖像采集 識別框 拍攝 檢測 移動 保證 | ||
1.零件缺陷檢測方法,其特征在于:包括如下步驟,
步驟1:對零件(1)進行圖像采集;
步驟2:將采集的圖像進行斑點檢測算法處理,并識別得到零件(1)中心點坐標(biāo);
步驟3:基于零件(1)中心點坐標(biāo)建立ROI算法框;
步驟4:將ROI算法框移動至零件(1)所需檢測的部位;
步驟5:ROI算法框內(nèi)進行斑點檢測算法,識別框內(nèi)是否存在小斑點;
步驟6:將ROI算法框內(nèi)的識別結(jié)果轉(zhuǎn)換為可讀取數(shù)據(jù)信息輸出。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的零件缺陷檢測方法,其特征在于:所述步驟1中光源使用低角度條形燈照射至零件(1),該光源的發(fā)光面與水平面之間的夾角為8至21度,光源與零件(1)之間的豎直間隔距離為0.8至4.6毫米。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的零件缺陷檢測方法,其特征在于:所述步驟1中光源使用低角度條形燈照射至零件(1),該光源的發(fā)光面與水平面之間的夾角為12度,光源與零件(1)之間的豎直間隔距離為1毫米。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的零件缺陷檢測方法,其特征在于:所述步驟1中的圖像采集為多個零件(1)一同采集。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的零件缺陷檢測方法,其特征在于:所述步驟1中的圖像采集為分別對零件(1)進行三次圖像采集。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的零件缺陷檢測方法,其特征在于:所述步驟4中對三次采集的圖像中,ROI算法框在一張圖像中只檢測零件(1)的一個部位,三次采集的三張圖像分別對應(yīng)ROI算法框檢測零件(1)的首端部、中端部和尾端部。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的零件缺陷檢測方法,其特征在于:所述步驟5中識別ROI框內(nèi)是否存在小斑點,若有小斑點則判斷該零件(1)部位存在缺陷,若無小斑點則判斷該零件(1)部位不存在缺陷。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的零件缺陷檢測方法,其特征在于:所述步驟6中的可讀取數(shù)據(jù)信息輸出至顯示裝置,顯示裝置顯示三次采集的三張圖像及圖像中已將有缺陷的部位標(biāo)識出來。
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- 專利分類
G01N 借助于測定材料的化學(xué)或物理性質(zhì)來測試或分析材料
G01N21-00 利用光學(xué)手段,即利用紅外光、可見光或紫外光來測試或分析材料
G01N21-01 .便于進行光學(xué)測試的裝置或儀器
G01N21-17 .入射光根據(jù)所測試的材料性質(zhì)而改變的系統(tǒng)
G01N21-62 .所測試的材料在其中被激發(fā),因之引起材料發(fā)光或入射光的波長發(fā)生變化的系統(tǒng)
G01N21-75 .材料在其中經(jīng)受化學(xué)反應(yīng)的系統(tǒng),測試反應(yīng)的進行或結(jié)果
G01N21-84 .專用于特殊應(yīng)用的系統(tǒng)





