[發(fā)明專利]一種卷繞機(jī)下料視覺檢測(cè)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111193256.5
• 申請(qǐng)日: 2021-10-13
• 公開（公告）號(hào): CN113888517A
• 公開（公告）日: 2022-01-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 盧盛林;賀珍真
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東奧普特科技股份有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/13;G06T5/00
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 黃水娜

本發(fā)明公開了一種卷繞機(jī)下料視覺檢測(cè)方法，其包括如下步驟：步驟S1、采集卷繞機(jī)下料口零件表面的灰度圖像，并將圖像信號(hào)傳送給圖像預(yù)處理模塊；步驟S2、采用高斯平滑濾波方法來(lái)處理圖像信號(hào)中含有的噪聲和畸變，抑制不需要的變形及增強(qiáng)圖像特征步驟；S3、采用Canny算法來(lái)對(duì)需要檢測(cè)的零件進(jìn)行輪廓的提取；步驟S4、將圖像信號(hào)分割成細(xì)小的段落，然后分別測(cè)量，對(duì)圖像信號(hào)通過KD角點(diǎn)檢測(cè)器進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)；步驟S5、將圖像平面實(shí)際的曲線段轉(zhuǎn)換為具體的幾何參數(shù)，通過轉(zhuǎn)換成的幾何參數(shù)來(lái)與零件的實(shí)際幾何參數(shù)對(duì)比，進(jìn)而判斷零件是否合格。不僅解決了通用性的問題，同時(shí)也實(shí)現(xiàn)了多個(gè)量的分別測(cè)量。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種卷繞機(jī)下料視覺檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

近幾年來(lái)，雖然基于圖像的零件尺寸視覺測(cè)量技術(shù)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，但大多是基于某種特定條件下的視覺測(cè)量技術(shù)，如圓形零件測(cè)量圓筒形零件測(cè)量，管孔類零件測(cè)量和軸類零件測(cè)量等，都是在一定先驗(yàn)知識(shí)條件下施行的測(cè)量技術(shù)。對(duì)于較為通用的零件測(cè)量技術(shù)，目前研究較少，而當(dāng)今工業(yè)化程度迅速，零件的形態(tài)和結(jié)構(gòu)逐漸朝著復(fù)雜化，精細(xì)化發(fā)展；因此對(duì)于僅僅能夠測(cè)量單一形態(tài)零件的測(cè)量方法而言，無(wú)疑是落后于工業(yè)需求的。另外，目前零件的測(cè)量范圍相對(duì)較窄，往往是針對(duì)一個(gè)量，如上文提及的半徑，高度，內(nèi)徑等參數(shù)。而實(shí)際的生產(chǎn)廠商，往往是同時(shí)需求直線量，曲率量甚至是角度量。復(fù)雜零件既含有直線量，又含有曲線量，對(duì)于圖像處理的算法要求很高，這也恰恰為圖像處理的算法發(fā)展提供了內(nèi)在動(dòng)力。

以上信息作為背景信息給出只是為了輔助理解本公開，并沒有確定或者承認(rèn)任意上述內(nèi)容是否可用作相對(duì)于本公開的現(xiàn)有技術(shù)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種卷繞機(jī)下料視覺檢測(cè)方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)的不足。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供以下的技術(shù)方案：

一種卷繞機(jī)下料視覺檢測(cè)方法，包括如下步驟：

步驟S1、圖像采集模塊：采集卷繞機(jī)下料口零件表面的灰度圖像，并將圖像信號(hào)傳送給圖像預(yù)處理模塊；

步驟S2、圖像預(yù)處理模塊：采用高斯平滑濾波方法來(lái)處理圖像信號(hào)中含有的噪聲和畸變，抑制不需要的變形及增強(qiáng)圖像特征；

步驟S3、輪廓提取模塊：采用Canny算法來(lái)對(duì)需要檢測(cè)的零件進(jìn)行輪廓的提取；

步驟S4、特征點(diǎn)檢測(cè)識(shí)別模塊：將圖像信號(hào)分割成細(xì)小的段落，然后分別測(cè)量，對(duì)圖像信號(hào)通過KD角點(diǎn)檢測(cè)器進(jìn)行角點(diǎn)檢測(cè)；

步驟S5、曲線參數(shù)估計(jì)模塊：將圖像平面實(shí)際的曲線段轉(zhuǎn)換為具體的幾何參數(shù)，通過轉(zhuǎn)換成的幾何參數(shù)來(lái)與零件的實(shí)際幾何參數(shù)對(duì)比，進(jìn)而判斷零件是否合格。

進(jìn)一步地，所述卷繞機(jī)下料視覺檢測(cè)方法中，所述圖像采集模塊包括相機(jī)、光源和控制器；

相機(jī)用于采集卷繞機(jī)下料口零件表面的灰度圖像，以圖像信號(hào)輸出給千兆網(wǎng)卡；千兆網(wǎng)卡將圖像信號(hào)傳送給圖像預(yù)處理模塊；控制器為相機(jī)供電，同時(shí)提供外部編程接口。

進(jìn)一步地，所述卷繞機(jī)下料視覺檢測(cè)方法中，所述光源采用LED紅色背光源。

進(jìn)一步地，所述卷繞機(jī)下料視覺檢測(cè)方法中，所述步驟S3中輪廓提取模塊采用Canny算法時(shí)，需要對(duì)相機(jī)采集的彩色圖像進(jìn)行灰度化處理，采用如下步驟：Gray＝0.299R+0.587G+0.114B。