[發(fā)明專利]一種KIT板的智能檢測方法及裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010104458.7 | 申請日: | 2020-02-20 |
| 公開(公告)號: | CN111238370A | 公開(公告)日: | 2020-06-05 |
| 發(fā)明(設計)人: | 李艷梅;孫洋;顧亞平 | 申請(專利權)人: | 中國科學院聲學研究所東海研究站 |
| 主分類號: | G01B11/00 | 分類號: | G01B11/00;G01B11/02;G01B11/06;G01B11/24;G01B11/28 |
| 代理公司: | 上海漢聲知識產(chǎn)權代理有限公司 31236 | 代理人: | 胡晶 |
| 地址: | 201815 *** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 kit 智能 檢測 方法 裝置 | ||
1.一種KIT板的智能檢測方法,其特征在于,包括:
對標準KIT板進行掃描測距,獲得標準KIT板上各個點與掃描測距模塊之間的距離;
將測得的距離映射為二維彩色圖像;
采用openCV圖像處理算法,提取二維彩色圖像中部件的輪廓,得到部件的基礎模板文件;
根據(jù)基礎模板文件中的輪廓,計算各部件的特征數(shù)據(jù),保存為模板特征數(shù)據(jù),得到擴展模板文件;所述特征數(shù)據(jù)包括灰度值、面積值及高度值;
重復上述步驟,建立包括與所有待測KIT板型號相對應的標準KIT板的模板特征數(shù)據(jù)庫;
對待測KIT板進行掃描,得到待測KIT板的特征數(shù)據(jù),調(diào)用模板特征數(shù)據(jù)庫中的模板特征數(shù)據(jù),比較待測KIT板的特征數(shù)據(jù)與模板特征數(shù)據(jù)的大小,判斷是否存在部件空位或部件尺寸錯誤。
2.如權利要求1所述的KIT板的智能檢測方法,其特征在于,對標準KIT板進行掃描測距,具體包括:
采用激光位移傳感器對標準KIT板的上表面及下表面逐行進行掃描,獲得標準KIT板上各個點到激光位移傳感器的距離;
根據(jù)標準KIT板上的最小部件的水平尺寸,確定掃描精度;
掃描范圍覆蓋整個標準KIT板且超過標準KIT板的邊緣。
3.如權利要求1所述的KIT板的智能檢測方法,其特征在于,將測得的距離映射為二維彩色圖像,具體包括:
將測得的距離構成距離矩陣H,H表示為:
H=[hiu]
其中,h表示掃描標準KIT板表面得到的距離值,M表示沿標準KIT板長邊方向依次掃描的點數(shù),N表示沿KIT板短邊方向依次掃描的行數(shù),i=0,1,2,…,M-1,j=0,1,2,…,N-1;
將距離矩陣H,根據(jù)每行掃描的點數(shù)M和掃描的行數(shù)N,映射為二維彩色圖像,掃描的點數(shù)M映射為圖像寬度,掃描的行數(shù)N映射為圖像高度,映射關系用公式表示為:
H=[R,G,B]T·w
其中,hiu=Riu·σr+Giu·σg+Biu·σb
其中,σr,σg,σb分別為顏色分量R,G,B的轉化系數(shù),w為整體轉化比例系數(shù)。
4.如權利要求1所述的KIT板的智能檢測方法,其特征在于,建立部件的基礎模板文件,具體包括:
采用OpenCV圖像處理算法,通過灰度化、二值化、膨脹處理后,進行部件的輪廓提取;
取輪廓最大矩形區(qū)域作為部件框位置信息,建立部件框基礎模板文件。
5.如權利要求4所述的KIT板的智能檢測方法,其特征在于,為便于進行輪廓提取,將標準KIT板上表面或下表面的平面部分設為零平面,將掃描測距模塊到零平面的距離設為基準距離值,將基準距離值減去掃描的距離值,得到校準后的距離值,將校準后的距離矩陣映射為二維彩色圖像。
6.如權利要求5所述的KIT板的智能檢測方法,其特征在于,建立擴展模板文件,具體包括:
根據(jù)部件框基礎模板文件中的部件框位置信息,計算灰度圖中部件框輪廓區(qū)域內(nèi)的面積值、灰度平均值;
還原二維彩色圖像中的距離值,距離值即為部件的高度值;
結合部件框基礎模板文件,將特征數(shù)據(jù)保存為擴展模板文件;所述特征數(shù)據(jù)包括各部件的面積值、灰度平均值及高度值。
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