精沖零部件缺陷智能在線檢測方法、系統(tǒng)及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及精沖零部件檢測領(lǐng)域，尤其涉及一種精沖零部件缺陷智能在線檢測方法、系統(tǒng)及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]近幾年來，隨著精沖技術(shù)的發(fā)展，在機械、汽車、電子、航空航天等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。尤其是在汽車領(lǐng)域，一輛橋車上精沖零件就高達200到300個，特別是汽車上一些關(guān)鍵的部件比如無級變速器，它包括的精沖零件就有30多個。精沖零件能在汽車行業(yè)上得到廣泛應(yīng)用，得益于它能降低生產(chǎn)成品、節(jié)約能耗、提高效率等優(yōu)點。
[0003]如今隨著計算機互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，智能化生產(chǎn)的概念得到了廣泛的普及。精沖零部件在生產(chǎn)過程中，難免會出現(xiàn)不合格的產(chǎn)品。精沖零件斷面特征主要包括塌角、光亮帶、撕裂帶和毛刺。對于理想的精沖零件，希望能獲得100%光亮帶，但是實際生產(chǎn)中很難達到全光亮帶，斷面上容易產(chǎn)生撕裂帶，但是只要撕裂帶控制在一定的比例一下，則也認為是合格產(chǎn)品。以前都是通過工人憑借人眼來觀察判斷零部件表面是否有缺陷，但僅憑肉眼檢測難免會有很多不足之處，比如人眼觀察判斷錯誤率很高，對于細小的缺陷不容易檢測出來，在一些有危險的生產(chǎn)環(huán)境下不能憑肉眼觀測。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于針對現(xiàn)有技術(shù)中現(xiàn)在精沖零件中出現(xiàn)的表面缺陷無法進行高效自動識別的缺陷，提供一種可以代替人眼觀察的精沖零部件缺陷智能在線檢測方法、系統(tǒng)及裝置。
[0005]本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是:
[0006]提供一種精沖零部件缺陷智能在線檢測方法，包括以下步驟:
[0007]S1、將待檢測的精沖零部件放置在傳送帶上，當精沖零部件到達相機拍攝區(qū)域時，觸發(fā)光電開關(guān)，啟動相機進行拍照；
[0008]S2、對零部件圖像進行預處理，對預處理后的圖像利用數(shù)學形態(tài)學邊緣檢測方法進行像素級邊緣檢測，檢測出零部件的表面輪廓，并初步判斷該零部件是否存在缺陷，若否，則刪除該零部件圖像，若是，則將該零部件圖像轉(zhuǎn)移給圖像緩沖區(qū)；
[0009]S3、將圖像緩存區(qū)的圖像提取出來進行后處理并判斷，若無缺陷則直接刪除，若有缺陷則算出缺陷的大小、面積和相應(yīng)的位置，并算出缺陷撕裂帶的最大高度，若缺陷撕裂帶的最大高度超過預設(shè)值，則認為該零部件有缺陷，否則認為該零部件合格。
[0010]本發(fā)明所述的方法中，步驟S2中對零部件圖像進行預處理具體為:
[0011]將彩色的零部件圖像轉(zhuǎn)換成黑白照片，之后對轉(zhuǎn)化后的黑白照片進行標定，再使用圖像分割技術(shù)提取照片中有零部件的部分，再進行中值濾波，去除照片中的噪聲點，
[0012]本發(fā)明所述的方法中，該方法還包括步驟:
[0013]S4、若該零部件有缺陷，則將不合格的零部件數(shù)據(jù)進行保存，存入數(shù)據(jù)庫以便進行后續(xù)研究，若無缺陷則直接刪除照片。
[0014]本發(fā)明所述的方法中，步驟S2中數(shù)學形態(tài)學邊緣檢測方法具體是使用Sobel算子，該算子使用兩組3X3矩陣，分別為橫向和縱向，與預處理后零部件圖像做卷積積分，再進行濾波操作。
[0015]本發(fā)明所述的方法中，步驟S3具體為:
[0016]使用閾值法對圖像緩存區(qū)的圖像進行二值化，經(jīng)中值濾波后，進行數(shù)學形態(tài)學運算提取邊緣；
[0017]對提取的邊緣進行粒子分析，濾除低于閾值的粒子，若有大于閾值的粒子則判定為缺陷；根據(jù)粒子分析的結(jié)果計算缺陷大小、面積和相應(yīng)的位置；
[0018]若存在缺陷撕裂帶，則提取出缺陷撕裂帶的最大高度與零件高度對比，若缺陷撕裂帶的最大高度占零件高度的百分比不超過預設(shè)值時，則認為零件是合格的，否則，認定零件不合格。
[0019]本發(fā)明所述的方法中，步驟SI中，當精沖零部件到達相機拍攝區(qū)域時，光電開關(guān)輸出模擬信號，計算機接收到該模擬信號時會觸發(fā)相機進行拍照。
[0020]本發(fā)明還提供了一種精沖零部件缺陷智能在線檢測處理系統(tǒng)，包括:
[0021]預處理單元，用于對零部件圖像進行預處理；
[0022]邊緣檢測單元，用于對預處理后的圖像利用數(shù)學形態(tài)學邊緣檢測方法進行像素級邊緣檢測，檢測出零部件的表面輪廓；
[0023]初步判斷單元，用于根據(jù)檢測出零部件的表面輪廓初步判斷該零部件是否存在缺陷，若否，則刪除該零部件圖像，若是，則將該零部件圖像轉(zhuǎn)移給圖像緩沖區(qū)；
[0024]后處理單元，用于將圖像緩存區(qū)的圖像提取出來進行后處理；
[0025]最終判斷單元，用于根據(jù)后處理的結(jié)果進行判斷，若無缺陷則直接刪除，若有缺陷則算出缺陷的大小、面積和相應(yīng)的位置，并算出缺陷撕裂帶的最大高度，若缺陷撕裂帶的最大高度超過預設(shè)值，則認為該零部件有缺陷，否則認為該零部件合格。
[0026]本發(fā)明所述的系統(tǒng)中，該系統(tǒng)還包括:
[0027]數(shù)據(jù)存儲單元，用于若該零部件有缺陷，則將不合格的零部件數(shù)據(jù)進行保存，存入數(shù)據(jù)庫以便進行后續(xù)研究，若無缺陷則直接刪除照片。
[0028]本發(fā)明所述的系統(tǒng)中，邊緣檢測單元中數(shù)學形態(tài)學邊緣檢測具體是使用Sobel算子，該算子使用兩組3X3矩陣，分別為橫向和縱向，與預處理后零部件圖像做卷積積分，再進行濾波操作。
[0029]本發(fā)明還提供了一種精沖零部件缺陷智能在線檢測裝置，包括:
[0030]傳送帶，用于放置將待檢測的精沖零部件；
[0031]光源，用于為工業(yè)相機提供恒定的光照條件。
[0032]工業(yè)相機，用于拍攝待檢測的精沖零部件照片。
[0033]光電觸發(fā)開關(guān)，與工業(yè)相機連接，用于當精沖零部件傳來時，觸發(fā)工業(yè)相機進行拍昭.
[0034]精沖零部件缺陷智能在線檢測處理系統(tǒng)，該系統(tǒng)為上述實施例的任一項所述的系統(tǒng)。
[0035]本發(fā)明產(chǎn)生的有益效果是:本發(fā)明利用計算機模擬人眼的視覺功能，從精沖零件圖像中提取信息，進行分析和處理，最后得出結(jié)論和信息。本發(fā)明可取代傳統(tǒng)的依靠人的視覺功能的檢測精沖零部件的方法，提高生產(chǎn)效率，可以在一些危險環(huán)境下工作，檢測精度高，機器視覺易于實現(xiàn)信息集成，是計算機集成制造的基礎(chǔ)。
【附圖說明】
[0036]下面將結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明作進一步說明，附圖中:
[0037]圖1是本發(fā)明實施例精沖零部件缺陷智能在線檢測裝置結(jié)構(gòu)示意圖；
[0038]圖2是本發(fā)明實施例精沖零部件缺陷智能在線檢測處理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0039]圖3是本發(fā)明精沖零部件缺陷智能在線檢測方法流程圖；
[0040]圖4是標定后提取圖像感興趣區(qū)域；
[0041]圖5是預處理階段輪廓提取圖；
[0042]圖6是數(shù)學形態(tài)學邊緣檢測提取精沖零部件輪廓；
[0043]圖7是圖像后處理中進行粒子分析的示意圖。
【具體實施方式】
[0044]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應(yīng)當理解，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0045]本發(fā)明通過對精沖零件拍照，提取零件表面信息，替代了傳統(tǒng)的靠人的視覺來檢測零件表面缺陷，大大提高了生產(chǎn)效率和生產(chǎn)線的自動化程度，另外此套視覺在線檢測系統(tǒng)易于實現(xiàn)信息化集成，便于進行數(shù)據(jù)處理，是計算機集成制造的基礎(chǔ)。
[0046](I)如圖1所示，整套在線檢測裝置包括以下幾個設(shè)備:
[0047]傳送帶，用于放置將待檢測的精沖零部件；
[0048]光源:為相機提供恒定的光照條件。
[0049]工業(yè)相機:包括CXD傳感器和鏡頭，功能是拍攝精沖零部件照片。其中鏡頭主要用于調(diào)整合適的鏡頭參數(shù)如焦距、光圈系數(shù)、最大相對孔徑等。
[0050]光電開關(guān):光電開關(guān)的主要作用是當精沖零部件傳來時，觸發(fā)相機進行拍照。
[0051]精沖零部件缺陷智能在線檢測處理系統(tǒng):用來完成圖像的采集、圖像的處理和分析以及結(jié)果的保存。在下面實施例中會詳細描述。該檢測處理系統(tǒng)可通過計算機軟件來實現(xiàn)。
[0052](2)裝置的技術(shù)要求
[0053]本裝置可針對許多常見的精沖零件，比如汽車變速箱撥叉、法蘭盤等。此外，整套裝置需滿足工業(yè)上連續(xù)生產(chǎn)的要求，保證在生產(chǎn)過程中不出錯，保證裝置的流暢運行。
[0054]其中，如圖2所示，上述實施例中的精沖零部件缺陷智能在線檢測處理系統(tǒng)具體包括:
[0055]預處理單元，用于對零部件圖像進行預處理；
[0056]邊緣檢測單元，用于對預處理后的圖像利用數(shù)學形態(tài)學邊緣檢測方法進行像素級邊緣檢測，檢測出零部件的表面輪廓；
[0057]初步判斷單元，用于根據(jù)檢測出零部件的表面輪廓初步判斷該零部件是否存在缺陷，若否，則刪除該零部件圖像，若是，則將該零部件圖像轉(zhuǎn)移給圖像緩沖區(qū)；
[0058]后處理單元，用于將圖像緩存區(qū)的圖像提取出來進行后處理；
[0059]最終判斷單元，用于根據(jù)后處理的結(jié)果進行判斷，若無缺陷則直接刪除，若有缺陷則算出缺陷的大小、面積和相應(yīng)的位置，并算出缺陷撕裂帶的最大高度，若缺陷撕裂帶的最大高度超過預設(shè)值，則認為該零部件有缺陷，否則認為該零部件合格。
[0060]該系統(tǒng)還包括數(shù)據(jù)存儲單元，用于若該零部件有缺陷，則將不合格的零部件數(shù)據(jù)進行保存，存入數(shù)據(jù)庫以便進行后續(xù)研究，若無缺陷則直接刪除照片。
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