[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(lán)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

本發(fā)明涉及視覺檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種零件缺陷檢測方法，包括如下步驟，對零件進(jìn)行圖像采集；將采集的圖像進(jìn)行斑點檢測算法處理，識別得到零件中心點坐標(biāo)；基于零件中心點坐標(biāo)建立ROI算法框；將ROI算法框移動至零件所需檢測的部位；ROI算法框內(nèi)進(jìn)行斑點檢測算法，識別框內(nèi)是否存在小斑點；設(shè)置有三個拍攝工位，每個拍攝工位采集一次零件圖像，每張圖像對應(yīng)只檢測零件的一個部位，每次只需分析檢測零件的一個部位保證了檢測分析的穩(wěn)定性及檢測判斷的準(zhǔn)確性，同時降低了算法運算的難度和使用成本，該方法中的斑點檢測算法可使用常規(guī)算法，便于普通技術(shù)人員的接受理解及參數(shù)設(shè)置，靈活性佳。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及視覺檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種零件缺陷檢測方法。

背景技術(shù)

機(jī)器視覺檢測的特點是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機(jī)器視覺來替代人工視覺；同時在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)量效率低且精度不高，用機(jī)器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。而且機(jī)器視覺易于實現(xiàn)信息集成，是實現(xiàn)計算機(jī)集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)。視覺檢測就是用機(jī)器代替人眼來做測量和判斷。視覺檢測是指通過機(jī)器視覺產(chǎn)品，圖像攝取裝置分 CMOS 和CCD 兩種，將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號；圖像系統(tǒng)對這些信號進(jìn)行各種運算來抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。是用于生產(chǎn)、裝配或包裝的有價值的機(jī)制。它在檢測缺陷和防止缺陷產(chǎn)品被配送到消費者的功能方面具有不可估量的價值。

正如上述情況，視覺檢測有著龐大的市場價值，在視覺檢測體系中最核心的不是硬件設(shè)備而是算法步驟，而算法步驟會因檢測結(jié)果要求、產(chǎn)品外形、作業(yè)環(huán)境情況以及設(shè)計人員或團(tuán)體的技術(shù)能力等因素出現(xiàn)千差萬別，若核心算法步驟設(shè)計欠缺，則影響著整套視覺檢測設(shè)備的運行效率和運行質(zhì)量，而在陶瓷零件的覺檢測算法步驟中，市場上大部分技術(shù)方案只對零件進(jìn)行一次圖像采集就識別判斷是否存在缺陷，識別錯誤率高的同時其整體設(shè)備的持續(xù)使用成本高昂。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種對零件采集多次圖像，每張圖像識別檢測零件的一個部位，降低算法運算難度的同時保證了識別準(zhǔn)確率的零件缺陷檢測方法。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：一種零件缺陷檢測方法，包括如下步驟，步驟1：對零件進(jìn)行圖像采集；

步驟2：將采集的圖像進(jìn)行斑點檢測算法處理，并識別得到零件中心點坐標(biāo)；

步驟3：基于零件中心點坐標(biāo)建立ROI算法框；

步驟4：將ROI算法框移動至零件所需檢測的部位；

步驟5：ROI算法框內(nèi)進(jìn)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。

優(yōu)選的，所述步驟1中光源使用低角度條形燈照射至零件，該光源的發(fā)光面與水平面之間的夾角為8至21度，光源與零件之間的豎直間隔距離為0.8至4.6毫米。

優(yōu)選的，所述步驟1中光源使用低角度條形燈照射至零件，該光源的發(fā)光面與水平面之間的夾角為12度，光源與零件之間的豎直間隔距離為1毫米。

優(yōu)選的，所述步驟1中的圖像采集為多個零件一同采集。

優(yōu)選的，所述步驟1中的圖像采集為分別對零件進(jìn)行三次圖像采集。

優(yōu)選的，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算法框檢測零件的首端部、中端部和尾端部。

優(yōu)選的，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部位存在缺陷，若無小斑點則判斷該零件部位不存在缺陷。