[發(fā)明專利]一種檢測氣門桿正反面的方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011387195.1 | 申請日: | 2020-12-01 |
| 公開(公告)號: | CN112362305A | 公開(公告)日: | 2021-02-12 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 楊炯;杜承韜;徐一村 | 申請(專利權(quán))人: | 鄭州大學(xué) |
| 主分類號: | G01M11/00 | 分類號: | G01M11/00 |
| 代理公司: | 洛陽公信聯(lián)創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 41190 | 代理人: | 李真真 |
| 地址: | 450000 河南省鄭*** | 國省代碼: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 檢測 氣門 正反面 方法 系統(tǒng) | ||
本發(fā)明公開了一種檢測氣門桿正反面的方法及系統(tǒng),采用線激光照射待檢測氣門桿的其中一端面,用工業(yè)相機采集待檢測氣門桿端面上的激光光條圖像,利用正面因凸起圓柱存在而形成多段光條圖像的原理進行正反面判斷,并且通過計算機對工業(yè)相機傳輸來的圖像信息分析處理,提取激光光條中心線,進行模糊直線融合,最終計算融合后中心線的連通域占比檢測出氣門桿的正反面。本發(fā)明能夠?qū)忾T桿的正反面進行精確、高效地自動檢測,具有魯棒性強、準確率高、成本低的優(yōu)點,有效解決了因氣門桿反面加工粗糙或不工整而造成的誤檢問題。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及汽車發(fā)動機生產(chǎn)裝配流水線上的檢測設(shè)備,尤其涉及一種檢測氣門桿正反面的方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)
氣門是發(fā)動機中重要的零件之一,如圖1所示,氣門包括氣門桿部和氣門盤部。在發(fā)動機工作過程中,氣門各個部分的工作環(huán)境和狀態(tài)并不一樣,對氣門各部分的性能要求也不一樣,錐頭部分要求耐高溫和沖擊,而桿部卻要求有高的韌性,頭部又要耐磨。用同一種材料生產(chǎn)制造而成的整體氣門往往不能同時滿足這些要求。為了滿足各個區(qū)域不同性能要求,因此目前的氣門通常采用不同材料焊接而成。如圖2所示,氣門桿部、氣門盤部焊接之后,成為氣門。
為了保證焊接質(zhì)量,氣門桿部焊接部分設(shè)有一個凸起的小圓柱,稱為正面,氣門桿另一端是平頭稱為反面。焊接前需保證氣門桿正面和氣門盤部焊接,然而生產(chǎn)過程中,不可避免的會出現(xiàn)氣門桿正反面反置,若不做處理,會出現(xiàn)將氣門桿反面和氣門盤部焊接的情況,造成氣門缺陷。由于工件加工速度和傳送速度都很快,因此也不能采用人工檢測的方式,所以急需一種穩(wěn)定精確的檢測裝置解決此問題。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是:提供一種檢測氣門桿正反面的方法及系統(tǒng),能夠?qū)忾T桿的正反面進行精確、高效、穩(wěn)定地自動檢測,尤其能夠解決因氣門桿反面加工粗糙或不工整而造成的誤檢問題。
一種檢測氣門桿正反面的方法,包括以下步驟:
(1)用線激光器照射特定位置的待檢測氣門桿的其中一端面;
(2)用工業(yè)相機采集待檢測氣門桿端面上的激光光條圖像,其中工業(yè)相機鏡頭中心線與激光線路形成一夾角,夾角范圍滿足當激光照射到待檢測氣門桿的正面凸起時,工業(yè)相機能夠采集到正面因凸起存在而形成的多段光條圖像;
(3)工業(yè)相機將采集到的圖像數(shù)據(jù)傳輸至計算機;
(4)計算機通過軟件系統(tǒng)對圖像信息進行處理,提取獲得激光光條中心線;
(5)選定激光光條中心線中的兩條直線,并通過多個維度進行綜合判斷兩條直線是否可以融合,對能融合的直線進行融合得到融合后中心線;
(6)計算融合后中心線的連通域,若相互斷裂的子連通域占總連通域比值大于設(shè)定閾值,則照射端面為反面,否則為正面。
進一步地,所述線激光器、待檢測氣門桿和工業(yè)相機均設(shè)置于同一檢測臺面上。
進一步地,所述線激光器的照射方向與待檢測氣門桿的長度方向一致,且線激光器所發(fā)射的光線可經(jīng)過氣門桿端面上凸起圓柱所對應(yīng)的區(qū)域。
進一步地,所述工業(yè)相機鏡頭中心線與線激光器投射的激光中心線路的夾角范圍為20°~60°。
更進一步地,上述步驟(4)中提取激光光條中心線的方法為:先對圖像信息進行高斯濾波處理,之后基于Hessian矩陣的光條中心提取方法提取圖像中的光條中心點亞像素坐標,將獲得的光條中心點連接成線得到激光光條中心線。
上述光條中心點亞像素坐標獲取方法為:首先設(shè)定感興趣區(qū)域ROI,通過Hessian矩陣得到圖像的可能邊緣的法線方向;然后在法線方向利用泰勒展開得到亞像素坐標;最后進行計算,若圖像一階導(dǎo)數(shù)為零的點位于當前像素內(nèi),且Hessian矩陣最大特征值對應(yīng)的特征向量的二階導(dǎo)數(shù)大于指定閾值,則該點坐標即為光條中心點亞像素坐標。
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