CN105136819A - 空调外观轮廓检测方法 - Google Patents

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张俊峰
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Guangzhou Supersonic Automation Technology Co Ltd
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Abstract

本发明涉及空调外观轮廓检测方法,包括如下步骤:对标准空调工件建立模块轮廓特征;对待检测空调工件建立轮廓特征;判断标准空调工件的模板轮廓特征和待检测空调工件的轮廓特征的相似度是否达到预设值且满足目标个数,若是,则认定待检测空调工件外观合格,否则,认定待检测空调工件外观不合格。本发明无需人工对空调的外观进行手动检测,避免了人工检测所带来的主观误差以及仪器测量自身带来的系统误差,实现了自动化检测,通过将待检测工件与标准工件相比,具有高精度检测保证,测量方法效率高。

Description

空调外观轮廓检测方法
技术领域
本发明涉及外观缺陷检测技术领域,尤其涉及空调外观轮廓检测方法。
背景技术
随着工业技术的迅猛发展,机械装置的自动化程度越来越高,在这过程中也对生产制造中的工件精度要求越来越高。
目前检测空调等产品的外观时,只能依靠人的感性检测外观质量判断是否合格,对产品外观的质量管控工作带来诸多影响,受检测者的主观影响较大,较难有统一的标准,容易出现失误。在现有的检测空调外观的方法中,由于用于检测的照明灯具规格不统一、安装角度、高度没有标准要求,不便于检测出外观有损坏的空调,导致空调的外观检验检出率低。
发明内容
针对上述技术问题,本发明的目的在于提供一种空调外观轮廓检测方法,其检测快速方便,准确率高。
为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
空调外观轮廓检测方法,包括如下步骤:
步骤一:对标准空调工件建立模块轮廓特征;
步骤二:对待检测空调工件建立轮廓特征;
步骤三:判断标准空调工件的模板轮廓特征和待检测空调工件的轮廓特征的相似度是否达到预设值且满足目标个数,若是,则认定待检测空调工件外观合格,否则,认定待检测空调工件外观不合格。
优选的,所述步骤一包括如下子步骤:
步骤1.1:获取标准空调工件的第一灰度图片,并在该第一灰度图片上选取一搜索区域;
步骤1.2:在搜索区域中对比相邻像素之间的对比度,当对比度大于第一预设值时形成模板轮廓特征;
步骤1.3:对模板轮廓特征进行预设的第一角度范围变化,获取一系列的模块轮廓特征;
步骤1.4:保存系列的模板轮廓特征。
进一步优选的,所述第一预设值为40,所述预设的第一角度范围为±0.5°。
优选的,所述步骤二包括如下子步骤:
步骤2.1:获取待检测空调工件的第二灰度图片,并在该第二灰度图片上选取一搜索区域;
步骤2.2:在搜索区域中对比相邻像素之间的对比度,当对比度大于第二预设值时形成轮廓特征;
步骤2.3:对轮廓特征进行预设的第二角度范围变化,获取一系列的轮廓特征;
步骤2.4:保存系列的轮廓特征。
进一步优选的,所述第二预设值为20,所述预设的第二角度范围为±0.5°。
优选的,步骤三中所述预设值为75%,目标个数为1。
相比现有技术,本发明的有益效果在于:
本发明无需人工对空调的外观进行手动检测,避免了人工检测所带来的主观误差以及仪器测量自身带来的系统误差,实现了自动化检测,通过将待检测工件与标准工件相比,具有高精度检测保证,测量方法效率高。
附图说明
图1为本发明的工作流程图。
具体实施方式
下面,结合附图以及具体实施方式,对本发明做进一步描述:
参见图1,本发明提供了一种空调外观轮廓检测方法,需要一标准空调工件作为参照,具体步骤如下:
S1:对标准空调工件建立模块轮廓特征;
S2:对待检测空调工件建立轮廓特征;
S3:判断标准空调工件的模板轮廓特征和待检测空调工件的轮廓特征的相似度是否达到预设值且满足目标个数,若是,则认定待检测空调工件外观合格,否则,认定待检测空调工件外观不合格。目标个数的作用是衡量空调工件是否匹配合格的必要条件,目标个数即为要寻找的轮廓特征个数,可以为1个,两者相似度的预设值为75%,即当标准空调工件的模板轮廓特征和待检测空调工件的轮廓特征的相似度达到75%并且目标个数满足1的情况下,即为合格,如果不合格,则选择其他空调工件重新开始测量。
其中,步骤S1和步骤S2的建立过程类似,在S1步骤中,包括子步骤如下:
S1.1:获取标准空调工件的第一灰度图片,并在该第一灰度图片上选取一搜索区域;获取标准空调工件的第一灰度图片通过拍照获取,初步拍照的图片不一定是黑白的灰度图片,但为方便后续处理,最终将拍照所得图片处理为灰度图片;
S1.2:在搜索区域中对比相邻像素之间的对比度,当对比度大于第一预设值时形成模板轮廓特征;此步骤中的对比方式采用halcon算法进行对比度参数处理,当对比度大于第一预设值,则形成轮廓点,将多个轮廓点连接形成模板轮廓特征;关于对比度的第一预设值根据显示屏像素不同等其他实际情况可自行调节设置,本实施例中的该第一预设值优选为40;
S1.3:对模板轮廓特征进行预设的第一角度范围变化,获取一系列的模块轮廓特征;该预设的第一角度范围为±0.5°;对模板轮廓特征进行预设的第一角度范围变化得到一系列的轮廓特征,即在某个角度值的一定范围内,一系列的模块轮廓特征就是很多个轮廓,如圆、直线、圆弧等;
S1.4:保存系列的模板轮廓特征。
S2步骤包括如下子步骤:
S2.1:获取待检测空调工件的第二灰度图片,并在该第二灰度图片上选取一搜索区域;同样的,获取第二灰度图片的方式通过拍照取得;
S2.2:在搜索区域中对比相邻像素之间的对比度,当对比度大于第二预设值时形成轮廓特征;在此步骤中,同样采用halcon算法进行对比度参数处理,该第二预设值优选为20;
S2.3:对轮廓特征进行预设的第二角度范围变化,获取一系列的轮廓特征;该预设的第二角度范围为±0.5°;
S2.4:保存系列的轮廓特征。
通过本发明上述的检测方法,能够保证检测效率和检测精度,避免人工测量误差。
对本领域的技术人员来说,可根据以上描述的技术方案以及构思,做出其它各种相应的改变以及形变,而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (6)

1.空调外观轮廓检测方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一:对标准空调工件建立模块轮廓特征;
步骤二:对待检测空调工件建立轮廓特征;
步骤三:判断标准空调工件的模板轮廓特征和待检测空调工件的轮廓特征的相似度是否达到预设值且满足目标个数,若是,则认定待检测空调工件外观合格,否则,认定待检测空调工件外观不合格。
2.如权利要求1所述的空调外观轮廓检测方法,其特征在于,所述步骤一包括如下子步骤:
步骤1.1:获取标准空调工件的第一灰度图片,并在该第一灰度图片上选取一搜索区域;
步骤1.2:在搜索区域中对比相邻像素之间的对比度,当对比度大于第一预设值时形成模板轮廓特征;
步骤1.3:对模板轮廓特征进行预设的第一角度范围变化,获取一系列的模块轮廓特征;
步骤1.4:保存系列的模板轮廓特征。
3.如权利要求2所述的空调外观轮廓检测方法,其特征在于,所述第一预设值为40,所述预设的第一角度范围为±0.5°。
4.如权利要求1所述的空调外观轮廓检测方法,其特征在于,所述步骤二包括如下子步骤:
步骤2.1:获取待检测空调工件的第二灰度图片,并在该第二灰度图片上选取一搜索区域;
步骤2.2:在搜索区域中对比相邻像素之间的对比度,当对比度大于第二预设值时形成轮廓特征;
步骤2.3:对轮廓特征进行预设的第二角度范围变化,获取一系列的轮廓特征;
步骤2.4:保存系列的轮廓特征。
5.如权利要求4所述的空调外观轮廓检测方法,其特征在于,所述第二预设值为20,所述预设的第二角度范围为±0.5°。
6.如权利要求1所述的空调外观轮廓检测方法,其特征在于,步骤三中所述预设值为75%,目标个数为1。
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