[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

本發明公開了一種無人智能化沖壓缺陷識別方法，首先對工件進行拍照處理，獲取工件的圖像，然后經圖像處理對沖壓件表面常見質量缺陷，如少孔、缺邊、開裂、污漬等進行識別，再輔以深度學習檢測確認是否為缺陷，最后通過激光三角量測法掃描得到沖壓件表面三維圖像，然后將合格產品放入碼垛站進行碼垛，實現無人化智能生產的過程。

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，具體涉及一種無人智能化沖壓缺陷識別方法。

背景技術

自從我國工業化建設發展以來，我國的工業發展十分迅速，給國民經濟發展提供了巨大的動力，在我國的工業領域，機械制造加工行業的發展極為迅速，也對我國經濟社會的發展產生了巨大的影響，而且隨著科技的進步，機械設備加工制造技術也逐漸進步，以沖壓模具制造技術為代表的機械加工制造技術，切實促進了我國的經濟社會發展。隨著時代的發展，以及對加工技術要求的提高，沖壓模具制造技術愈來愈需要制造技術向無人化、快速化、智能化發展。而當前在制造業沖壓領域當中，大量的現如今仍采用傳統人工上料，人工檢驗產品是否合格，人工碼垛運輸產品。這樣的加工方式不但對操作人員有一定的危險性，而且效率比較低下，只是完成了初步的流水線生產。為了解決這種問題以及滿足未來發展的需求，本發明提供了一種無人智能化沖壓生產線的模式。

發明內容

基于背景技術所存在的問題，本發明的目的是為了解決當前困境并提供一種未來制造業沖壓領域的智能化發展方向。

為了達到上述目的，本發明提供了一種無人智能化沖壓缺陷識別方法，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，存在少孔、漏加工等易于判斷的缺陷；

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做為疑似缺陷區域，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；