本發(fā)明涉及零部件識別領(lǐng)域，具體地指一種汽車零部件的多視點(diǎn)檢測分選裝置。

背景技術(shù)：

隨著汽車制造業(yè)的快速發(fā)展，以及客戶對產(chǎn)品質(zhì)量要求的不斷提高，傳統(tǒng)人工檢測的方法已不適用于現(xiàn)代零件生產(chǎn)模式。現(xiàn)代圖像處理技術(shù)與自動化生產(chǎn)線中的分揀系統(tǒng)結(jié)合，用ccd工業(yè)相機(jī)來獲取圖像信息，使得檢測分揀裝置具備了機(jī)器視覺，機(jī)器視覺具有檢測速度快、可靠性好、實(shí)時(shí)性高等特點(diǎn)，可以實(shí)現(xiàn)無接觸、無損檢測。

目前國內(nèi)的高校以及科研單位針對基于機(jī)器視覺的檢測方法的相關(guān)專利與論文有：

申請?zhí)枮?01510607834.3的發(fā)明申請“精沖零部件形狀特征或缺陷特征智能在線檢測方法”采用傳送帶傳送零部件到拍攝區(qū)域，再配合基于機(jī)器視覺的方法完成檢測。這種方法只能從一個(gè)視點(diǎn)來檢測零件，精度不高。

申請?zhí)枮?01420481566.6的發(fā)明申請“一種基于機(jī)器視覺的汽車連接件檢測系統(tǒng)”在需要測定的四個(gè)工位上均安裝一工業(yè)相機(jī)，每路工業(yè)相機(jī)均連接主處理器，從而完成零件全方位圖像采集。采用多攝像機(jī)多視點(diǎn)來克服單攝像機(jī)單視點(diǎn)局限，但是這種方法在獲取多視點(diǎn)圖像時(shí)多攝像機(jī)同步是一個(gè)難題。

文章篇號為1673-9078(2016)-218-222的論文設(shè)計(jì)了一種基于平面鏡的低成本多視角投影成像機(jī)構(gòu)，用于獲取鮮食葡萄果穗不同側(cè)面信息來判斷果穗形狀、顏色是否合格。但這種方法只可用于葡萄外觀的分級，為在線檢測提供參考，無法完成分選工作。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明就是針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種高效、準(zhǔn)確、快速的汽車零部件的多視點(diǎn)檢測分選裝置。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所設(shè)計(jì)的汽車零部件的多視點(diǎn)檢測分選裝置，其特征在于：包括主控計(jì)算機(jī)、傳送帶，所述傳送帶上設(shè)置有零部件檢測區(qū)和零部件分選區(qū)，所述零部件檢測區(qū)設(shè)置有第一光電傳感器、工業(yè)相機(jī)和平面鏡，所述平面鏡與工業(yè)相機(jī)相對布置，分別位于傳送帶兩側(cè)，所述平面鏡由兩個(gè)夾角為60°的平面鏡體組成；所述零部件分選區(qū)位于零部件檢測區(qū)下游，零部件分選區(qū)設(shè)置有多個(gè)分級推送氣缸和分級推送光電傳感器，用于分選不同的零部件；所述傳送帶、第一光電傳感器、工業(yè)相機(jī)、分級推送氣缸和分級推送光電傳感器均由主控計(jì)算機(jī)控制，其中，所述工業(yè)相機(jī)通過圖像采集卡與主控計(jì)算機(jī)連接；

所述主控計(jì)算機(jī)的工作過程包括以下步驟：

s1接收第一光電傳感器信號，采集零部件多視點(diǎn)外表面圖像，工業(yè)相機(jī)正對零部件外表面，拍攝實(shí)像和在雙平面鏡中所成虛像；

s2處理零部件圖像，主控計(jì)算機(jī)對采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理和零部件外表面形狀特征特征提??；

s3識別零部件外表面形狀特征并與模板庫圖形匹配，匹配度最高的作為輸出，完成零部件外表面形狀特征的分選；

s4將分選后的零部件通過傳送帶、分級推送氣缸和分級推送光電傳感器進(jìn)行分類處理。

進(jìn)一步地，所述步驟s2中圖像預(yù)處理包括圖像增強(qiáng)、濾波去噪、圖像分割和邊緣檢測，且對多視點(diǎn)圖像出現(xiàn)的圖像重疊現(xiàn)象采用像素點(diǎn)表征特征值的方法進(jìn)行處理。

更進(jìn)一步地，所述步驟s1中零部件的拍攝條件與模板庫里面的相對應(yīng)的零部件拍攝條件相同。

再進(jìn)一步地，所述工零部件檢測區(qū)安裝有l(wèi)ed環(huán)形光源。

再進(jìn)一步地，所述工業(yè)相機(jī)鏡頭前安裝有偏振片。

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：

克服單攝像機(jī)單視點(diǎn)檢測的局限，并且克服當(dāng)前采用多攝像機(jī)在獲取多視點(diǎn)圖像時(shí)多攝像機(jī)同步的難題。采用單攝像機(jī)雙平面鏡系統(tǒng)，能最大范圍地獲取汽車零部件外表面形狀特征圖像來識別汽車零部件種類并加以分選，也可用于檢測生產(chǎn)線上零部件有無質(zhì)量問題，主要檢測包括尺寸檢測、精度檢測、外觀形貌缺陷檢測等，提高零部件外表面形狀特征或缺陷特征判別的效率。摒棄了傳統(tǒng)人工檢測零件質(zhì)量中易出現(xiàn)漏檢、無法保證統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、檢測效率低下等這些不符合現(xiàn)代汽車零部件循環(huán)利用發(fā)展趨勢的缺點(diǎn)，具有高效、準(zhǔn)確、快速等特點(diǎn)。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的雙平面鏡成像機(jī)理軸測圖。

圖2為本發(fā)明的雙平面鏡成像機(jī)理俯視圖。

圖3為本發(fā)明的汽車零部件的多視點(diǎn)檢測分選裝置結(jié)構(gòu)示意圖。

圖中：led環(huán)形光源1，平面鏡2，第一光電傳感器3，工業(yè)相機(jī)4，圖像采集卡5，主控計(jì)算機(jī)6，分級推送氣缸7，分級推送光電傳感器8，傳送帶9。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步的詳細(xì)描述：

圖中所示汽車零部件的多視點(diǎn)檢測分選裝置，包括主控計(jì)算機(jī)6、傳送帶9，所述傳送帶9上設(shè)置有零部件檢測區(qū)和零部件分選區(qū)，所述零部件檢測區(qū)設(shè)置有第一光電傳感器3、工業(yè)相機(jī)4和平面鏡2，平面鏡2與工業(yè)相機(jī)4相對布置，分別位于傳送帶9兩側(cè)，平面鏡2由兩個(gè)夾角為60°的平面鏡體組成；零部件分選區(qū)位于零部件檢測區(qū)下游，零部件分選區(qū)設(shè)置有多個(gè)分級推送氣缸7和分級推送光電傳感器8，用于分選不同的零部件；所述傳送帶9、第一光電傳感器3、工業(yè)相機(jī)4、分級推送氣缸7和分級推送光電傳感器8均由主控計(jì)算機(jī)6控制，其中，工業(yè)相機(jī)4通過圖像采集卡5與主控計(jì)算機(jī)6連接；零部件檢測區(qū)周圍安裝有l(wèi)ed環(huán)形光源1，使光線均勻得照射到待檢測零部件表面。在工業(yè)相機(jī)4光學(xué)鏡頭前安裝偏振片，適當(dāng)旋轉(zhuǎn)以減小零部件表面的反光斑點(diǎn)。

主控計(jì)算機(jī)的工作過程包括以下步驟：

s1接收第一光電傳感器信號，采集零部件多視點(diǎn)外表面圖像，工業(yè)相機(jī)正對零部件外表面，拍攝實(shí)像和在雙平面鏡中所成虛像；

s2處理零部件圖像，主控計(jì)算機(jī)對采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理和零部件外表面形狀特征特征提?。?/p>

s3識別零部件外表面形狀特征并與模板庫圖形匹配，匹配度最高的作為輸出，完成零部件外表面形狀特征的分選；

s4將分選后的零部件通過傳送帶、分級推送氣缸和分級推送光電傳感器進(jìn)行分類處理。

在進(jìn)行零部件種類分選的基礎(chǔ)上，可進(jìn)行相關(guān)缺陷檢測，主要檢測包括尺寸檢測、精度檢測、外觀形貌缺陷檢測等。

其中，步驟s2中圖像預(yù)處理包括圖像增強(qiáng)、濾波去噪、圖像分割和邊緣檢測，且對多視點(diǎn)圖像出現(xiàn)的圖像重疊現(xiàn)象采用像素點(diǎn)表征特征值的方法進(jìn)行處理。

優(yōu)選地，圖像增強(qiáng)采用直方圖均衡化，濾波去噪采用中值濾波算法。步驟s2中特征可包括形態(tài)特征、灰度特征、紋理特征，可采用二值化圖像技術(shù)，即將目標(biāo)部分的灰度值置為最大，而將背景部分的灰度值置為最小。

優(yōu)選地，二值化處理采取otsu算法，采取設(shè)圖像包含l個(gè)灰度級(0,1…,l-1)，灰度值為i的的像素點(diǎn)數(shù)為ni，圖象總的像素點(diǎn)數(shù)為n＝n0+n1+...+n(l-1)?；叶戎禐閕的點(diǎn)的概率為：p(i)＝n(i)/n。門限t將整幅圖象分為暗區(qū)c1和亮區(qū)c2兩類，從灰度級0到l-1調(diào)整t的大小，并計(jì)算每個(gè)t對應(yīng)的c1和c2的類內(nèi)方差和類間方差，將類內(nèi)方差之和與類間方差比值最小時(shí)的t值作為圖像二值化的閾值。

采用基于二值化圖像技術(shù)的模板匹配的方法，對每個(gè)圖像建立一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模板ti，待識別圖像為x，他們的大小均為640×480，將待識別圖像逐個(gè)與模板匹配，求出其相似度si，設(shè)置拒識閾值，若si<λ，則判定若si≥λ，則判定x∈ti。若對于所有模板都有si<λ，則判定該零部件的質(zhì)量有問題，如圖1和2所示，直接傳送到傳送帶末端回收處理；若對于多個(gè)模板都有si≥λ，則取匹配度最高的作為輸出，完成零部件種類判別。

工業(yè)相機(jī)每拍攝一次可獲得多個(gè)視點(diǎn)的圖像而可能出現(xiàn)圖像重疊，不同視點(diǎn)圖像上的特征線也會相應(yīng)的接近或相連接，從而導(dǎo)致不能準(zhǔn)確的分辨出不同視點(diǎn)圖像的特征線。采用像素點(diǎn)表征特征值的方法，通過綜合像素點(diǎn)周圍區(qū)域灰度值，灰度方差值以及rgb分量值來完成不同目標(biāo)特征線的分類。表征特征值f的計(jì)算方法為f＝f(a)+f(b)+f(c)，其中f(a)為灰度值的差值的絕對值，f(b)為灰度方差的差值，f(c)為rgb各個(gè)顏色通道差值的絕對值之和，如果表征特征值f大于一定的范圍(如2.0)，則判定兩個(gè)特征線屬于不同的視點(diǎn)圖像。模板庫零部件外表面形狀特征或缺陷特征的拍攝環(huán)境光照、圖像角度與采集輸入圖像相同，采用模板匹配的方法，將輸入圖像提取的零部件外表面形狀特征或缺陷特征特征與模板庫提取的零部件外表面形狀特征或缺陷特征特征進(jìn)行匹配，完成零部件外表面形狀特征或缺陷特征的檢測分選。

如圖1所示，本發(fā)明成像機(jī)理在于，a和b表示相互夾角為60度雙平面鏡，c0表示真實(shí)的零部件，d0表示真實(shí)的相機(jī)。c0會在雙平面鏡中反射得到若干虛像。在圖中，將相機(jī)d0放置在某一方位和角度時(shí)，會拍攝得到真實(shí)的物體和平面鏡體反射所成的虛像，如圖中其它編號的零部件像。在圖一中，平面鏡b1是平面鏡b經(jīng)平面鏡a反射得到，平面鏡a1是平面鏡a經(jīng)平面鏡b反射的到。零部件c1是零部件co經(jīng)過平面鏡a反射得到的，零部件c2是零部件c1經(jīng)過平面鏡b1反射得到，零部件c4是零部件c0經(jīng)過平面鏡b反射得到，零部件c3是零部件c4由平面鏡a1反射得到。同時(shí)可將上述空間構(gòu)成類比成一個(gè)真實(shí)相機(jī)d0和4個(gè)虛擬相機(jī)d1，d2，d3，d4拍攝真實(shí)物體，將其組合后得到圖像。

本發(fā)明的傳送帶的傳送速度為0-4m/s，優(yōu)選速度為1m/s。傳送帶寬度為200mm-300mm之間，厚為5mm。

本發(fā)明汽車零部件的多視點(diǎn)檢測分選裝置的具體工作步驟是：

提供待檢測零部件送入傳送帶的一端。當(dāng)待檢測零部件到達(dá)零部件檢測區(qū)域時(shí)，觸發(fā)位于傳送帶一側(cè)的光電傳感器3，主控計(jì)算機(jī)6根據(jù)這一信號觸發(fā)工業(yè)相機(jī)開關(guān)，開始拍攝圖像。本發(fā)明中零部件要求固定位姿擺放在傳送帶上。如圖一所示，待檢測零部件通過傳送帶運(yùn)送到相互夾角呈60度的雙平面鏡，利用雙平面鏡來拓展機(jī)的圖像采集視點(diǎn)，即同時(shí)從不同視點(diǎn)來獲取待檢測零部件外表面外觀特征及缺陷特征。

主控計(jì)算機(jī)6將圖像處理判斷后的分選執(zhí)行命令輸送至分選裝置，分選裝置由位于傳送帶一側(cè)的4格物料通道及位于傳送帶另一側(cè)的4個(gè)分級推送氣缸7組成。在每個(gè)推送氣缸旁布置1個(gè)光電傳感器8。根據(jù)主控計(jì)算機(jī)6發(fā)來的信號，當(dāng)零部件通過相應(yīng)光電傳感器8后，推桿將零部件送入相應(yīng)的物料通道中，從而使不同種類的零部件分選出來。

應(yīng)當(dāng)理解的是，對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來說，可以根據(jù)上述說明加以改進(jìn)或變換，而所有這些改進(jìn)和變換都應(yīng)屬于本發(fā)明所附權(quán)利要求的保護(hù)范圍。