[發(fā)明專利]一種基于AI自學習算法的零件缺陷檢測系統(tǒng)

有效

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• 申請日: 2020-10-28
• 公開（公告）號: CN111999390B
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發(fā)明（設計）人: 劉振亭;籍永強
• 申請（專利權）人: 山東海德智能科技有限公司;青島盈科聚力智能科技有限公司
• 主分類號: G01N29/04
• 分類號: G01N29/04;G01N29/12;G01N29/22;G01N29/24
• 代理公司: 北京翔石知識產權代理事務所(普通合伙) 11816
• 代理人: 蔡宜飛

本發(fā)明涉及一種基于AI自學習算法的零件缺陷檢測系統(tǒng)，包括檢測箱、第一檢測探頭、第二檢測探頭、光源、檢測托盤、電機、夾具、壓力傳感器、超聲波探頭和中控處理器。本發(fā)明通過在檢測箱內設置光源，并將光源與中控處理器相連，能夠使中控處理器完成對零件形狀和材質的判斷時，針對性的調節(jié)光源的亮度和色調，從而使所述系統(tǒng)在針對不同的零件進行檢測時，均能夠使用針對性的光照以使各所述探頭能夠清晰地采集到零件表面的缺陷，有效避免了光照不足或光照過量導致的圖像采集不清晰的情況發(fā)生，提高了所述系統(tǒng)的檢測效率。

技術領域

本發(fā)明涉及零件檢測技術領域，尤其涉及一種基于AI自學習算法的零件缺陷檢測系統(tǒng)。

背景技術

隨著零件加工產業(yè)不斷發(fā)展，零件的需求量日益增高，對零件產品的質量要求卻越來越嚴格。由于零件的生產制造工藝流程較為復雜，在生產過程中零件容易產生一些表面缺陷，如刮擦、劃痕、壓痕以及切削不均勻的刀痕等。因此零件缺陷的檢測至關重要，關系到零件的耐久度，產品的安全，甚至人身的安全。

傳統(tǒng)的零件缺陷檢測主要通過人工檢測，而一些刀痕、壓痕或表面不均勻的缺陷需要人眼和光源成某一角度才能夠檢測到，還有一些微小的裂痕和劃痕非常容易漏檢。隨著零件產品的需求量日益增高，人工檢測的方法已經無法滿足高質量、高效率的零件檢測需求。而現(xiàn)今，機器視覺的發(fā)展為零件檢測的方法提供了新的方向。但是在零件檢測的過程中，快速準確的檢測出零件表面的刀痕以及零件表面不均勻的缺陷，以及微小零件的表面劃痕和裂紋的缺陷依舊是極富有挑戰(zhàn)的。檢測刀痕和表面不均勻的缺陷，需要不斷地調整光源、零件和相機不同的相對位置才能檢測到該缺陷；而微小零件缺陷檢測難度在于光照過強會產生強烈的反射光，使得缺陷掩蓋在反射的強光下；光照過弱就會導致零件圖像曝光不足，缺陷難以檢測到。因此，在檢測不同零件尺寸、不同類型零件的缺陷時，光源的光照強度、照相機的分辨率、鏡頭的設計參數(shù)，光源、零件和相機的相對位置，以及對機器視覺的處理算法等都有很高的要求。

發(fā)明內容

為此，本發(fā)明提供一種基于AI自學習算法的零件缺陷檢測系統(tǒng)，用以克服現(xiàn)有技術中無法根據(jù)零件尺寸、形狀及材質種類靈活調節(jié)光源導致的檢測效率低的問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種基于AI自學習算法的零件缺陷檢測系統(tǒng)，包括：

檢測箱，用以裝載檢測部件；

第一檢測探頭，其設置在所述檢測箱內部并位于檢測箱頂壁，用以檢測零件上表面；

第二檢測探頭，其設置在所述檢測箱內部并位于檢測箱側壁，用以檢測零件側面；

光源，其設置在所述檢測箱內并分別設置在所述檢測箱頂壁與各側壁的連接處，用以對檢測箱內部進行照明；

檢測托盤，其設置在所述檢測箱內并位于檢測箱地板正中，用以裝載零件；在所述檢測托盤下方設有電機，用以控制檢測托盤以指定轉速旋轉；在所述檢測托盤上表面設有夾具，用以固定所述零件，在夾具上設有壓力傳感器，用以檢測夾具對零件的夾緊力；在檢測托盤正中處設有超聲波探頭，用以檢測中空零件內部的缺陷；

中控處理器，其分別與所述第一檢測探頭、第二檢測探頭、光源、電機、夾具、壓力傳感器以及超聲波探頭相連，用以通過自學習后建立多個預設矩陣并在對零件進行檢測時根據(jù)第一檢測探頭和第二檢測探頭檢測到的圖像值判定零件的形狀、尺寸和種類，根據(jù)判定結果調節(jié)光源的色調和亮度、夾具的夾緊力以及電機的轉動方式并選用對應的檢測標準對零件的缺陷進行檢測；