[發(fā)明專(zhuān)利]多功能視覺(jué)缺陷檢測(cè)系統(tǒng)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910320820.1
• 申請(qǐng)日: 2019-04-20
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110108712A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-08-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 譚良;李清順
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 東莞中科藍(lán)海智能視覺(jué)科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G01N21/88
• 分類(lèi)號(hào): G01N21/88
• 代理公司: 深圳華奇信諾專(zhuān)利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 44328
• 代理人: 范亮

本發(fā)明涉及產(chǎn)品的視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種多功能視覺(jué)缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，包括機(jī)架、設(shè)置于機(jī)架的檢測(cè)臺(tái)、位于檢測(cè)臺(tái)上方的輔助光源及位于輔助光源上方的圖像采集裝置，所述機(jī)架裝設(shè)有水平橫桿及用于驅(qū)動(dòng)水平橫桿上下移動(dòng)的升降模組，本方案可以對(duì)各種不同的工件進(jìn)行視覺(jué)檢測(cè)，檢測(cè)方面包括零部件是否齊全檢測(cè)、工件表面的劃痕、料污、焊片不良檢測(cè)、圓形工件的同心度檢測(cè)、工件尺寸的檢測(cè)、工件擺放位置檢測(cè)等等，不僅有效降低了生產(chǎn)廠(chǎng)商的設(shè)備投入成本，有效提高視覺(jué)系統(tǒng)的檢測(cè)準(zhǔn)確率和效率，實(shí)用性較強(qiáng)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及產(chǎn)品的視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種多功能視覺(jué)缺陷檢測(cè)系統(tǒng)。

背景技術(shù)

在產(chǎn)品的加工過(guò)程中，經(jīng)常需要對(duì)產(chǎn)品或半成品進(jìn)行物料或工件的檢測(cè)，一般包括零部件是否齊全檢測(cè)、工件表面的劃痕、料污、焊片不良檢測(cè)、圓形工件的同心度檢測(cè)、工件尺寸的檢測(cè)、工件擺放位置檢測(cè)等等，采用人工檢測(cè)不僅效率非常低，還存在漏檢率高、成本高和準(zhǔn)確率較低的問(wèn)題，人工檢測(cè)受限于人的主觀因素，鋸條表面檢測(cè)過(guò)程中漏檢的概率很高；漏檢率高，生產(chǎn)廠(chǎng)商會(huì)有經(jīng)濟(jì)損失，并且人工成本也在逐漸增加；單純靠人工檢測(cè)，人工進(jìn)行大量的重復(fù)性工作，會(huì)產(chǎn)生疲憊感，制約了檢測(cè)的效率，單純依靠人工檢測(cè)，檢測(cè)精度勢(shì)必會(huì)降低，難以滿(mǎn)足大批量生產(chǎn)制造環(huán)境下需求。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種檢測(cè)準(zhǔn)確率高，效率高，能根據(jù)不同工件的檢測(cè)要求采用不用檢測(cè)方法的多功能視覺(jué)缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，在不更換硬件檢測(cè)設(shè)備的情況下實(shí)現(xiàn)多種工件多種檢測(cè)需求的綜合性檢測(cè)功能。

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：一種多功能視覺(jué)缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，包括機(jī)架、設(shè)置于機(jī)架的檢測(cè)臺(tái)、位于檢測(cè)臺(tái)上方的輔助光源及位于輔助光源上方的圖像采集裝置，所述機(jī)架裝設(shè)有水平橫桿及用于驅(qū)動(dòng)水平橫桿上下移動(dòng)的升降模組，視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)包括如下步驟：

步驟A，將標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試工件放置于檢測(cè)臺(tái)2；

步驟B，圖像采集裝置4對(duì)檢測(cè)臺(tái)2上的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試工件進(jìn)行圖像采集得到模板圖像，并將模板圖像發(fā)送至圖像處理器；

步驟C，圖像處理器對(duì)采集到的模板圖像進(jìn)行二值化處理；

步驟D，圖像處理器7對(duì)二值化處理后的模板圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)算法得出標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試工件的形狀信息。

步驟E，圖像處理器利用輪廓匹配算法建立標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試工件的模板信息，取下標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試工件；

步驟F，放入待測(cè)工件；圖像采集裝置4對(duì)檢測(cè)臺(tái)2上的待測(cè)工件進(jìn)行圖像采集得到檢測(cè)圖像，并將檢測(cè)圖像發(fā)送至圖像處理器；

步驟G，圖像處理器7對(duì)采集到的檢測(cè)圖像進(jìn)行二值化處理；

步驟H，圖像處理器7對(duì)二值化處理后的檢測(cè)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)算法得出待測(cè)工件的形狀信息。

步驟I，圖像處理器7將步驟F中得到的形狀信息與模板信息進(jìn)行形狀匹配算法，設(shè)定檢測(cè)角度為0~360°；

步驟J，輪廓匹配：若輪廓匹配成功，則判定OK，否則判定NG；

再次檢測(cè)時(shí)重復(fù)步驟F到步驟J。

優(yōu)選的，在所述步驟G中，對(duì)檢測(cè)圖像進(jìn)行二值化處理之前進(jìn)行圖像預(yù)處理以消除圖像中無(wú)關(guān)的信息，增強(qiáng)有關(guān)信息的可檢測(cè)性和簡(jiǎn)化圖像數(shù)據(jù)。

優(yōu)選的，在所述步驟I中，形狀匹配算法之后還包括斑點(diǎn)分析算法及間距檢測(cè)步驟。

優(yōu)選的，所述斑點(diǎn)分析算法是對(duì)圖像中相同像素的連通域進(jìn)行分析，具體步驟包括：現(xiàn)將檢測(cè)圖像進(jìn)行二值化，分割得到前景背景，然后進(jìn)行連通域（Blob）檢測(cè)，以獲得到Blob塊的過(guò)程。

優(yōu)選的，所述步驟G中，二值化處理中的將低閾值調(diào)整至46，高閾值為255。