[發明專利]一種無人智能化沖壓缺陷識別方法

有效

• 申請號: 202010416587.X
• 申請日: 2020-05-18
• 公開（公告）號: CN111537517B
• 公開（公告）日: 2022-12-13
• 發明（設計）人: 胡軍;左治江;張宇輝;李仁威
• 申請（專利權）人: 江漢大學
• 主分類號: G01N21/88
• 分類號: G01N21/88
• 代理公司: 武漢宇晨專利事務所(普通合伙) 42001
• 代理人: 王敏鋒

1.一種無人智能化沖壓缺陷識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1. 樣本圖像采集與初篩選，首先通過合適的光照系統來排除外界因素影響，然后通過線陣相機采集得到沖壓件板材的圖像，先對沖壓件板材的圖像進行增強來提高目標與背景間的對比度，再通過閾值化將獲得的圖像二值化，隨后通過濾波處理來減少和去除噪聲點，提取濾波后的圖像的閉合輪廓圖像，通過輪廓分離法將閉合輪廓圖像分離成邊緣輪廓曲線，去除邊緣輪廓曲線上的凸起，去除邊緣輪廓曲線上的干擾小輪廓，提取邊緣輪廓曲線的連續部分，然后將特征相似的邊緣輪廓曲線進行合并，再然后用最小二乘法對合并后的邊緣輪廓曲線進行圓擬合得到擬合圓，結合擬合圓的信息提取出沖壓件的整體直徑、整體面積，若整體直徑低于標準直徑閾值，或整體面積低于標準面積閾值，則判斷沖壓件缺邊；

再以擬合圓內的像素點為對象，利用基于灰度直方圖的自適應閾值分割法進行分割，再獲取分割后圖像的連通域輪廓圖像，基于連通域輪廓的幾何特性進行初篩選，確立圓孔的候選集，對圓孔的候選集的邊緣點分別進行圓擬合，結合擬合圓孔的信息提取出沖壓孔的數量、沖壓孔圓心位置、沖壓孔間距，沖壓孔直徑，若沖壓孔的數量不等于標準值，或沖壓孔圓心位置不處于標準區域內，或沖壓孔間距大于或小于閾值，或沖壓孔直徑大于或小于閾值，則判斷沖壓件的不滿足要求，存在易于判斷的缺陷：少孔、漏加工；

對應無缺邊、少孔、漏加工的圖像采用opencv與c++工具，對進行圓孔擬合后獲得的沖壓件非圓孔區域的二值圖，采取八連通域規則分割成像素值不同的若干連通區域塊，計算各連通區域的像素值，再通過各連通區域與臨近區域平均像素值比較，選出像素值之差大于設定閾值連通區域的作為 疑似缺陷區域，再以疑似缺陷區域的缺陷區域為中心，切割為416×416的圖片，而未選出的疑似缺陷區域的沖壓件判斷為合格產品；

步驟2.樣本缺陷精檢測，選取具有裂紋、或鐵銹、或油污的疑似缺陷區域圖像，對疑似缺陷區域圖像進行標記得到缺陷類別和包含缺陷的真實框，制作小圖訓練集，大小為416×416，選用步驟1中的沖壓件板材的圖像作為測試集，基于yolov3建立沖壓件檢測網絡模型，按等比例選取包含裂紋、鐵銹、油污每類缺陷的圖像存入訓練集，選取數量為訓練集圖像的5%的包含裂紋、鐵銹、油污每類缺陷的圖像等比例存入測試集，利用loss損失函數基于真實框進行損失值計算，得到預測誤差，利用預測誤差進行反向傳播，得到當前網絡權重參數：利用當前網絡權重參數更新檢測網絡模型的網絡權重參數，然后利用訓練集進行多次網絡權重計算與更新，得到最優網絡權重參數；通過測試集中的圖片對訓練好的網絡結構進行測試，待準確率達到閾值，若未達到則調整訓練集中的各個類別的樣本比例并重新進行多次網絡權重計算與更新，直至準確率達到閾值；利用測試后準確率大于閾值的檢測網絡模型給步驟1中判定存在疑似缺陷區域的沖壓件的分割后的圖像進行檢測和標記；

步驟3.樣本沖壓孔高度檢測，對于步驟2檢測后無缺陷的沖壓件表面特征高度進行檢測，將沖壓孔深度不足沖壓件判斷為不合格產品并返工；

步驟3包括步驟：線陣相機與線陣激光器的組合構成激光三角測量系統，使線陣激光器、待測物體、線陣相機成三角關系，線陣相機與線陣激光器連線為基準線，基準線長度為S，由線陣激光器向沖壓件圓孔表面投射激光光條，線陣相機接收沖壓件圓孔表面反射出變形的激光條紋圖像，通過激光條紋圖像中條紋線與圖像中心的間距，按公式計算被激光光條掃描的沖壓件表面與基準線的間距q，獲得與激光光條等高的沖壓件表面高度，獲得沖壓件圓孔表面的三維輪廓，將沖壓孔深度不足沖壓件判斷為不合格產品返工，其中f為線陣相機攝像頭焦距，線陣激光器與基準線的夾角為β。