CN106040600B - 柱形零件的自动分选方法 - Google Patents

柱形零件的自动分选方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种工件检测方法，具体涉及一种柱形零件的自动分选方法，拍摄滚动的柱形工件时，三号相机的曝光时间在300～1200微秒左右，三号相机的光源产生光的波长为620nm～760nm，步骤4中，采用匀速运动的推板推动柱形工件在斜面上滚动，步骤3中，柱形工件放入回收系统的直径回收箱，步骤5中，柱形工件放入回收系统的高度回收箱，步骤6中，柱形工件放入回收系统的表面缺陷回收箱。本发明的目的在于提供检验柱形工件较为简单的分选方法。

Description

柱形零件的自动分选方法
技术领域
本发明涉及一种工件检测方法，具体涉及一种柱形零件的自动分选方法。
背景技术
零件加工行业中，其中一个不可缺少的环节就是检测零件是否合格。零件合格的标准包括：是否有外观缺陷、是否有尺寸(外形尺寸)的缺陷。而外观缺陷又包括：铸造缺陷(气泡、端面不平等)、磨损缺陷、生锈等；零件不合格主要由于生产工艺、生产环境和人为因素等造成。
理论上要检测工件，至少要对工件的六个面进行拍摄，才可能对工件有较为完整的检测。现有技术中采用图像识别技术辨别工件是否合格的技术已较为常见。通常现有技术中，图像识别是从多个角度采集零件的表面信息，这意味着需要设置多个相机从多个角度拍摄工件，或者使用自动化设备翻转工件，然后拍摄工件的各个面，以上两种情况检验的方式所需设备和流程均较为复杂。目前尚无一种简单的，适用于柱形工件的自动检验和分选方法。
发明内容
本发明的目的在于提供检验柱形工件较为简单的分选方法。
本发明提供基础方案是：柱形零件的自动分选方法，步骤1，通过一号相机获取静止柱形工件一个底面的图像，通过二号相机获取静止柱形工件的另一个底面的图像，步骤2，对底面的图像处理并抽出图像的轮廓，计算出底面图像的轮廓直径，步骤3，以底面图像的轮廓直径与设定的标准直径比较，将比较结果超出设定的公差值的柱形工件放入回收系统中，步骤4，通过三号相机从柱形工件的上方在不同时间对滚动的柱形工件的侧面拍摄图像，对每次拍摄的图像做阈值分割，得到矩形待检测区域，步骤5，矩形待检测区域的其中一边为柱形工件的高度，将高度与设定高度比较，比较结果超出公差值则认为是高度不合格，任意一矩形待检测区域的高度不合格时，将该柱形工件放入回收系统，步骤6，检测任意一矩形待检测区域内有缺陷的边缘信息时，将该柱形工件放入回收系统，其中，一号相机、二号相机以及三号相机均采用ccd相机，步骤4中拍摄滚动的柱形工件时，三号相机的曝光时间在300～1200微秒，三号相机的光源产生光的波长为620nm～760nm，步骤4中，采用匀速运动的推板推动柱形工件在斜面上滚动，步骤3中，柱形工件放入回收系统的直径回收箱，步骤5中，柱形工件放入回收系统的高度回收箱，步骤6中，柱形工件放入回收系统的表面缺陷回收箱。
工作原理：一号相机和二号相机分别拍的柱形工件的底面图像，然后通过图像识别技术识别底面的直径，将检测的实际直径与预先设定的值进行比较，误差值在公差范围内，则进入下一个检测步骤，如果超出公差范围则送入直径回收箱内；然后通过匀速运动的推板推动柱形工件滚动，为了防止柱形工件在滚动的过程中与推板脱离，将柱形工件的滚动的面设置为斜面，使柱形工件在重力的作用下与推板相贴合，并保持匀速滚动状态；三号相机从柱形工件的上方在不同的时间拍摄滚动中的柱形工件，就使三号相机在不动的状态下拍摄整个柱形工件的侧面图像，对每次拍摄的图像做阈值分割，得到矩形待检测区域。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，对靠近工件顶部的一部分的图像进行分析。
矩形待检测区域的其中一边为柱形工件的高度，将该高度与设定高度比较，比较结果超出公差值则认为是柱形工件的高度不合格，任意一矩形待检测区域的高度不合格时，则说明工件有一部分的高度有不合格，然后就将该柱形工件放入回收系统，
直径检测和高度检测都没有问题时，进入下一步检测柱形工件的表面缺陷，检测任意一矩形待检测区域内有缺陷的边缘信息时，则说明工件侧面有一部分有凹凸，然后将该柱形工件放入回收系统，
在进行阈值分割后的矩形待检测区内如果发现有边缘信息，说明该部分反射的光源和其他部分不同，在材质相同的情况下，证明这部分的表面有不平整的情况。因此发现有边缘信息时将柱形工件放入回收系统中。
基础方案的有益效果是：1.本方案中使用的相机数量较少，但通过利用柱形工件形状特性，让柱形工件滚动，并对滚动中的柱形工件进行拍摄，便可实现了对柱形工件全方位的检测，本方法相比其它采用图像识别检测工件的检测方法更为简单。
2.三号相机需要对滚动中的柱形工件进行拍摄，因此拍摄时曝光时间较短，曝光时间必须控制在800～1200微秒，否则拍摄的图像上会有模糊的重影。由于拍摄时曝光时间短，为了保证图像的质量就必须加大光的强度，因此三号相机拍摄时采用波长在620nm～760nm的红色光源曝光，红色光相对于常规ccd相机使用蓝色光的强度更高，进而保证三号相机的拍摄质量。
3.本方法在回收不合格柱形工件时分阶段回收，柱形工件直径不合格的放入直径回收箱中，高度不合格的放入高度回收箱中，表面不合格的放入表面缺陷回收箱中。便于后续对不合格的柱形工件进行有针对性的再加工，提高了不合格的柱形工件再加工的效率。
方案二：为基础方案的优选，一号相机拍摄与二号相机在不同时间拍摄静止柱形工件的图像。有益效果：一号相机与二号相机拍摄时都会开启光源，如果同时两相机开启光源同时拍摄，彼此之间会形成干扰。
方案三：为基础方案的优选，一号相机与二号相机均采用环形光源。有益效果：环形光源采用LED阵列成圆锥状以斜角照射在被测物体表面，通过漫反射方式照亮一小片区域，该光源可以突出显示被测物体边缘和高度的变化，突出原本难以看清的部分。
方案四：为基础方案的优选，在步骤3、步骤5以及步骤6中均由推动柱形工件滚动的推板触发回收系统的感应器，然后由回收系统的机械推杆将检测不合格柱形工件推入相应的回收箱中。有益效果：采用推板触发感应器，虽然触发式控制机械推杆结构较为简单，但该机构具有反应速度快、制造成本低以及故障率低的优点。
方案五：为基础方案的优选，步骤4三号相机采用圆顶光源。有益效果：因为柱形工件在拍摄中会持续的滚动，采用常规的光源，会使柱形工件在滚动的过程中会产生阴影，因此一般的光源不适用于高精度的图像检测。而圆顶光源是一种高均匀性的光源，由高亮度贴片LED发出的光经过球面漫反射后形成均匀的光线，无影效果好，照射面积大，均匀性高，非常适用于本方法。
方案六：为基础方案的优选，步骤4中，三号相机拍摄8～16次图像。有益效果：理论上拍摄次数越多，效果越佳，但考虑到数据处理量和能源消耗的问题，8～16次是一个较优值。
方案七：为基础方案的优选，三号相机拍摄时的曝光时间为450～550微秒。有益效果：450～550微秒是较优值。
方案八：为基础方案的优选，通过整列机构将柱形工件调整后送入凹槽。有益效果：通过整列机构将柱形工件调整到合适摆放位置后送入凹槽中静止，方便一号相机与二号相机的拍摄，
方案九：为基础方案的优选，所述步骤4中，采用传送带带动推板。有益效果：传送带能够带动推板循环旋转的推动柱形工件，且在运转的过程中各个推板的速度是一致的。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明：
图1为柱形零件的自动分选装置的结构示意图。
图2为图1的侧视图。
具体实施方式
说明书附图中的附图标记包括：导板10、传送带11、推板12、缝隙111、凹槽13、一号相机21、二号相机22、三号相机23、机械推杆31、连接板4、柱形工件5、直径回收箱61、高度回收箱62、表面缺陷回收箱63、架体70、稳定板8。
结合附图1所示的柱形零件的自动分选方法，一号相机21、二号相机22以及三号相机23均采用ccd相机，一号相机与二号相机均采用环形光源，三号相机采用圆顶光源。步骤1，通过一号相机21与二号相机22在不同的时间拍摄柱形工件5的两个底面的图像，步骤2，对拍摄的底面的图像处理并抽出图像的轮廓，计算出底面图像的轮廓直径，步骤3，以底面图像的轮廓直径与设定的标准直径比较，将比较结果超出设定的公差值的柱形工件5放入回收系统的直径回收箱61中，步骤4，如图2所示，采用匀速运动的推板12推动柱形工件5在斜面13上滚动，通过三号相机23从柱形工件5的上方在不同时间对滚动的柱形工件5的侧面拍摄图像，三号相机23拍摄时的曝光时间为500nm，对一个柱形工件5拍摄16张图像，对每次拍摄的图像做阈值分割，得到一个矩形待检测区域，如图1所示，步骤5，矩形待检测区域的其中一边为柱形工件5的高度，将高度与设定高度比较，比较结果超出公差值则认为是该柱形工件5高度不合格，任意一矩形待检测区域的高度不合格时，将该柱形工件放入回收系统的高度回收箱62，步骤6，检测任意一矩形待检测区域，在进行阈值分割后的矩形待检测区内如果发现有边缘信息，则将该柱形工件5放入回收系统的表面缺陷回收箱63。在步骤3、步骤5以及步骤6中均由推动柱形工件5滚动的推板12触发回收系统的感应器，然后由回收系统的机械推杆31将检测不合格柱形工件5推入相应的回收箱中。如图2所示，在步骤1前，通过整列机构将柱形工件调整后送入凹槽13。步骤4中，采用将多块推板12固定在传送带11上的方式使所有推板12间的速度相等且匀速运动。
配合该方法所设计的柱形零件的自动分选装置，如图1所示，包括架体70，送料系统、检测系统以及回收系统，其中，如图2所示，送料系统包括连接板4、导板10以及传送带11，导板10连接连接板4，导板10近连接板4一侧具有容纳柱形工件5的凹槽13，如图1所示，导板10上开有条形缝隙111，传送带11位于导板10下方，传送带11上固定有推板12，推板12穿过条形缝隙111延伸至导板10以上，检查系统包括一号相机21二号相机22以及三号相机23，一号相机21与二号相机22设置于凹槽13的两侧，三号相机23位于导板10的上方。如图2所示，导板10呈倾斜状，导板10靠近连接板4一侧较低、另一侧较高。
如图1所示，回收系统包括推动机构、感应器与回收箱，推动机构机械推杆31，感应器设置于机械推杆31上，传送带11上固定有与推板12一一对应设置的触发板，触发板能触发感应器，回收箱与推动板一一对应设置。如图2所示，连接板4连接振动盘，连接板4两侧均固定有侧挡板，侧挡板平行且距离等于柱形工件5的高度。在图1中，一号相机21与二号相机22的光源为环形光源，三号相机23的为圆顶光源。图2中，导板10上覆盖有摩擦布，摩擦布能使导板表面的摩擦系数增加。增大柱形工件5与导板10间的摩擦力，导板10上具有与柱形工件5高度相适应的导向槽。传送带11的内侧设有稳定板8。
以上所述的仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。

Claims (9)

1.柱形零件的自动分选方法，
步骤1，通过一号相机获取静止柱形工件一个底面的图像，通过二号相机获取静止柱形工件的另一个底面的图像，
步骤2，对底面的图像处理并抽出图像的轮廓，计算出底面图像的轮廓直径，
步骤3，以底面图像的轮廓直径与设定的标准直径比较，将比较结果超出设定的公差值的柱形工件放入回收系统中，
步骤4，通过三号相机从柱形工件的上方在不同时间对滚动的柱形工件的侧面拍摄图像，拍摄整个柱形工件的侧面图像，对每次拍摄的图像做阈值分割，得到矩形待检测区域，
步骤5，矩形待检测区域的其中一边为柱形工件的高度，将高度与设定高度比较，比较结果超出公差值则认为是高度不合格，任意一矩形待检测区域的高度不合格时，将该柱形工件放入回收系统，
步骤6，检测任意一矩形待检测区域内有缺陷的边缘信息时，将该柱形工件放入回收系统，
其特征在于，所述一号相机、二号相机以及三号相机均采用ccd相机，所述步骤4中拍摄滚动的柱形工件时，三号相机的曝光时间在300～1200微秒，三号相机的光源产生光的波长为620nm～760nm，
所述步骤4中，采用匀速运动的推板推动柱形工件在斜面上滚动，将柱形工件的滚动的面设置为斜面，使柱形工件在重力的作用下与推板相贴合，并保持匀速滚动状态，
所述步骤3中，柱形工件放入回收系统的直径回收箱，
所述步骤5中，柱形工件放入回收系统的高度回收箱，
所述步骤6中，柱形工件放入回收系统的表面缺陷回收箱。
2.如权利要求1所述的柱形零件的自动分选方法，其特征在于，在步骤1中，一号相机拍摄与二号相机在不同时间拍摄静止柱形工件的图像。
3.如权利要求1所述的柱形零件的自动分选方法，其特征在于，在步骤1中，一号相机与二号相机均采用环形光源。
4.如权利要求1所述的柱形零件的自动分选方法，其特征在于，在步骤3、步骤5以及步骤6中均由推动柱形工件滚动的推板触发回收系统的感应器，然后由回收系统的机械推杆将检测不合格柱形工件推入相应的回收箱中。
5.如权利要求1所述的柱形零件的自动分选方法，其特征在于，步骤4三号相机采用圆顶光源。
6.如权利要求1所述的柱形零件的自动分选方法，其特征在于，步骤4中，三号相机拍摄8～16次图像。
7.如权利要求1所述的柱形零件的自动分选方法，其特征在于，步骤4中，三号相机拍摄时的曝光时间为450～550微秒。
8.如权利要求1所述的柱形零件的自动分选方法，其特征在于，在步骤1前，通过整列机构将柱形工件调整后送入凹槽。
9.如权利要求1所述的柱形零件的自动分选方法，其特征在于，所述步骤4中，采用传送带带动推板。
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