CN106091922A - 一种对工件进行检测的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种对工件进行自动化检测的方法及装置，方法包括：机械手到指定位置抓取待检测工件，并将其送到工业相机的拍摄视野范围内，保持待检测工件在机械手上，并使待检测工件上的中心圆孔所在的平面与工业相机的成像平面平行；工业相机采集待检测工件的图像，并对图像进行特征提取后，与事先存储在数据库中的模板图像进行匹配，然后判定待检测工件是否合格，如果合格，机械手将待检测工件放到合格品放置区，如不合格，机械手将待检测工件放到不合格品放置区；机械手重新回到指定位置准备抓取待检测工件。实施本发明的对工件进行自动化检测的方法及装置，具有以下有益效果：检测效率和精度较高、节省检测时间。

Description

一种对工件进行检测的方法及装置

技术领域

本发明涉及工件检测领域，特别涉及一种对工件进行检测的方法及装置。

背景技术

对于金属零部件的检测包括孔径、尺寸等的检测，传统的检测方式是直接用游标卡尺、环规、塞规等传统测量工具进行测量，测量过程全程都需要人工参与，花费时间较长，测试效率较低，对检测人员也有较高要求，为了达到拍摄图片的较高清晰度，另外需要从多个角度去拍摄、获取多个角度的图像数据，要求检测人员具备一定的摄影技能。在需要大批量出货的情况下，单台机器只能靠人工去串行检测，要想在有限的时间内输出大量的合格品，情况则会显得更加糟糕。对于需要批量检测的情况，单靠人工去检测，时间和效率根本无法保证。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述人工检测效率较低、花费时间较长的缺陷，提供一种检测效率和精度较高、节省检测时间的对工件进行检测的方法及装置。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种对工件进行检测的方法，应用于自动化机器视觉检测平台，所述自动化机器视觉检测平台设有机械手和工业相机；所述工件设有中心圆孔和周边小圆孔，所述方法包括如下步骤：

A)所述机械手到指定位置抓取待检测工件，并将其送到所述工业相机的拍摄视野范围内，保持所述待检测工件在所述机械手上，并使所述待检测工件上的中心圆孔所在的平面与所述工业相机的成像平面平行；

B)所述工业相机采集所述待检测工件的第一图像，获取所述第一图像中的中心圆孔的位置和直径；

C)对所述第一图像进行特征提取，并与事先存储在数据库中的标准类型模板图像进行匹配，识别出所述待检测工件的工件类型，并返回最佳旋转角度；

D)根据所述第一图像中的中心圆孔的位置，控制所述机械手将所述待检测工件移动到与所述标准类型模板图像相同的位置，并控制所述机械手对所述待检测工件绕其中心圆孔的轴线做旋转，使所述待检测工件保持与所述标准类型模板图像具有相同的旋转角度，并控制所述工业相机重新采集所述待检测工件的第二图像；

E)从所述数据库中获取与识别到的工件类型相对应的数据，对所述第二图像做所述周边小圆孔的局部处理和轮廓跟踪，并运用亚像素处理技术对所述周边小圆孔做精细定位和直径的计算；

F)将所述第二图像与灰度模板图像做相减运算并取绝对值后得到第三图像，检测所述第三图像是否有大于第一设定阈值的峰值，如是，确认所述待检测工件存在缺陷，并控制所述机械手将所述待检测工件放到不合格品放置区，返回步骤A)；否则，执行步骤G)；

G)将所述待检测工件的所有的圆孔参数与从所述数据库中获取的数据进行对比，判断是否发现所述待检测工件的圆孔参数超出公差范围，如是，认为所述待检测工件为不合格品，控制所述机械手将所述待检测工件放到所述不合格品放置区并返回步骤A)；否则，执行步骤H)；

H)所述机械手将所述待检测工件绕着水平轴旋转180度，重复执行所述步骤B)至G)；

I)控制所述机械手将所述待检测工件倾斜，使所述待检测工件的平面与所述工业相机的平面保持45度角；

J)控制所述工业相机采集所述待检测工件的第四图像，并将所述第四图像与当前工件类型对应的倾斜模板图像做相减运算后取绝对值得到第五图像；

K)检测所述第五图像中设定图像区域是否有大于第二设定阈值的峰值，如是，认为所述待检测工件是存在缺陷的，控制所述机械手将所述待检测工件放到所述不合格品放置区并返回步骤A)；否则，控制所述机械手将所述待检测工件绕其中心圆孔轴线旋转22.5度，执行步骤L)；

L)重复执行所述步骤J)和K)设定次数，如果重复执行所述设定次数后都没有发现缺陷，认为所述待检测工件是合格品，控制所述机械手将所述待检测工件放到合格品放置区，返回步骤A)。

在本发明所述的对工件进行自动化检测的方法中，所述步骤C)进一步包括：

C1)对所述第一图像进行特征提取；提取的特征包括所述周边小圆孔相对于中心圆孔的位置度和尺寸；

C2)将提取的特征与事先存储在数据库中的标准类型模板图像进行匹配，将匹配度最高且不低于第三设定阈值的标准类型模板图像作为所述待检测工件的工件类型，并返回最佳旋转角度。

在本发明所述的对工件进行自动化检测的方法中，从所述数据库中获取的数据包括外形尺寸、所述中心圆孔的大小以及所述周围小圆孔相对于所述中心圆孔的位置度。

在本发明所述的对工件进行自动化检测的方法中，从所述局部处理包括部直方图分析、局部分水岭变换和局部拉氏变换。

在本发明所述的对工件进行自动化检测的方法中，所述设定次数为16次。

本发明还涉及一种实现上述对工件进行自动化检测的方法的装置，包括：

抓取单元：用于使所述机械手到指定位置抓取待检测工件，并将其送到所述工业相机的拍摄视野范围内，保持所述待检测工件在所述机械手上，并使所述待检测工件上的中心圆孔所在的平面与所述工业相机的成像平面平行；

图像采集获取单元：用于使所述工业相机采集所述待检测工件的第一图像，获取所述第一图像中的中心圆孔的位置和直径；

特征提取匹配单元：用于对所述第一图像进行特征提取，并与事先存储在数据库中的标准类型模板图像进行匹配，识别出所述待检测工件的工件类型，并返回最佳旋转角度；

移动旋转单元：用于根据所述第一图像中的中心圆孔的位置，控制所述机械手将所述待检测工件移动到与所述标准类型模板图像相同的位置，并控制所述机械手对所述待检测工件绕其中心圆孔的轴线做旋转，使所述待检测工件保持与所述标准类型模板图像具有相同的旋转角度，并控制所述工业相机重新采集所述待检测工件的第二图像；

跟踪定位计算单元：用于从所述数据库中获取与识别到的工件类型相对应的数据，对所述第二图像做所述周边小圆孔的局部处理和轮廓跟踪，并运用亚像素处理技术对所述周边小圆孔做精细定位和直径的计算；

第一检测单元：用于将所述第二图像与灰度模板图像做相减运算并取绝对值后得到第三图像，检测所述第三图像是否有大于第一设定阈值的峰值，如是，确认所述待检测工件存在缺陷，并控制所述机械手将所述待检测工件放到不合格品放置区；否则，进行后续数据的对比；

对比单元：用于将所述待检测工件的所有的圆孔参数与从所述数据库中获取的数据进行对比，判断是否发现所述待检测工件的圆孔参数超出公差范围，如是，认为所述待检测工件为不合格品，控制所述机械手将所述待检测工件放到所述不合格品放置区；否则，进行所述待检测工件的旋转；

水平旋转单元：用于所述机械手将所述待检测工件绕着水平轴旋转180度；

倾斜单元：用于控制所述机械手将所述待检测工件倾斜，使所述待检测工件的平面与所述工业相机的平面保持45度角；

图像采集运算单元：用于控制所述工业相机采集所述待检测工件的第四图像，并将所述第四图像与当前工件类型对应的倾斜模板图像做相减运算后取绝对值得到第五图像；

第二检测单元：用于检测所述第五图像中设定图像区域是否有大于第二设定阈值的峰值，如是，认为所述待检测工件是存在缺陷的，控制所述机械手将所述待检测工件放到所述不合格品放置区；否则，控制所述机械手将所述待检测工件绕其中心圆孔轴线旋转22.5度；

合格品检测单元：用于在重复执行所述设定次数后都没有发现缺陷，认为所述待检测工件是合格品，控制所述机械手将所述待检测工件放到合格品放置区。

在本发明所述的装置中，所述特征提取匹配单元进一步包括：

特征提取模块：用于对所述第一图像进行特征提取；提取的特征包括所述周边小圆孔相对于中心圆孔的位置度和尺寸；

匹配模块：用于将提取的特征与事先存储在数据库中的标准类型模板图像进行匹配，将匹配度最高且不低于第三设定阈值的标准类型模板图像作为所述待检测工件的工件类型，并返回最佳旋转角度。

在本发明所述的装置中，从所述数据库中获取的数据包括外形尺寸、所述中心圆孔的大小以及所述周围小圆孔相对于所述中心圆孔的位置度。

在本发明所述的装置中，所述局部处理包括部直方图分析、局部分水岭变换和局部拉氏变换。

在本发明所述的装置中，所述设定次数为16次。

实施本发明的对工件进行检测的方法及装置，具有以下有益效果：由于采用工业相机自动拍摄来代替人工拍摄，使用机械手代替人工实现待检测工件的摆放，使用机械手和工业相机组合的方式实现流水线检测，也就是用机器代替人眼来做测量和判断，这样可提高生产的产品质量和生产线自动化程度，所以其检测效率和精度较高、节省检测时间。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明对工件进行检测的方法及装置一个实施例中方法的流程图；

图2为所述实施例中对第一图像进行特征提取，并与事先存储在数据库中的标准类型模板图像进行匹配，识别出待检测工件的工件类型的具体流程图；

图3为所述实施例中装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明对工件进行自动化检测的方法及装置实施例中，该对工件进行自动化检测的方法的流程图如图1所示。该对工件进行自动化检测的方法应用于自动化机器视觉检测平台，该动化机器视觉检测平台设有机械手和工业相机(图中未示出)；工件设有中心圆孔和周边小圆孔，该对工件进行自动化检测的方法包括如下步骤：

步骤S001机械手到指定位置抓取待检测工件，并将其送到工业相机的拍摄视野范围内，保持待检测工件在机械手上，并使待检测工件上的中心圆孔所在的平面与工业相机的成像平面平行：本步骤中，机械手到指定位置抓取待检测工件，并将该待检测工件送到工业相机的拍摄视野范围内，保持待检测工件在机械手上，并使待检测工件上的中心圆孔所在的平面与工业相机的成像平面平行。值得一提的是，本实施例中，工业相机采用500万像素黑白相机加大视野远心镜头(0.1mm精度)负责整个待检测工件的拍摄，其拍摄精度较高。在本实施例的一些情况下，工业相机可以使用3D扫描仪或者投影仪或者激光扫描仪带代替，机械手可以使用传送带+PLC来实现。

步骤S002工业相机采集待检测工件的第一图像，获取第一图像中的中心圆孔的位置和直径：本步骤中，工业相机采集待检测工件的第一图像，也就是采集待检测工件的当前图像，获取第一图像中的中心圆孔的位置(具体是中心圆孔的圆心位置)和该中心圆孔的直径。上述中心圆孔的位置就是待检测工件的位置。值得一提的是，在该对工件进行自动化检测的方法中，需要对待检测工件进行多次图像采集，本实施例中，为了进行区分，将不同的图像分别用第一图像、第二图像、第三图像、第四图像和第五图像进行区分。

步骤S003对第一图像进行特征提取，并与事先存储在数据库中的标准类型模板图像进行匹配，识别出待检测工件的工件类型，并返回最佳旋转角度：本实施例中，每种类型的工件在检测前先建立标准类型模板图像并存储在数据库中。本步骤中，对第一图像进行特征提取，并将提取的特征与事先存储在数据库中的标准类型模板图像进行匹配，识别出待检测工件的工件类型，并返回最佳旋转角度(即第一图像相对于类型模板图像转动的角度)。上述提取的特征是相对于中心圆孔圆心的特征，如待测工件上周边小圆孔相对于中心圆孔的位置度和尺寸等。值得一提的是，标准类型模板图像为二值图像。

步骤S004根据第一图像中的中心圆孔的位置，控制机械手将待检测工件移动到与标准类型模板图像相同的位置，并控制机械手对待检测工件绕其中心圆孔的轴线做旋转，使待检测工件保持与标准类型模板图像具有相同的旋转角度，并控制工业相机重新采集待检测工件的第二图像：本步骤中，根据第一图像中的中心圆孔的位置(即待检测工件的位置)，控制控制机械手移动待检测工件，使待检测工件具有与标准类型模板图像相同的位置(相对于工业相机成像中心)，根据上述步骤S003得到的第一图像相对于标准类型模板图像的旋转角度，控制对待检测工件绕其中心圆孔的轴线做旋转，使待检测工件保持与标准类型模板图像具有相同的旋转角度，并控制工业相机重新采集待检测工件的第二图像。

步骤S005从数据库中获取与识别到的工件类型相对应的数据，对第二图像做周边小圆孔的局部处理和轮廓跟踪，并运用亚像素处理技术对周边小圆孔做精细定位和直径的计算：本步骤中，根据上述步骤S003中识别到的待检测工件的工件类型，从数据库中获取该工件类型的数据，根据该工件类型的数据，对第二图像做周边小圆孔的局部处理和轮廓跟踪，并运用亚像素处理技术对周边小圆孔做精细定位和直径的计算。其中，从数据库中获取的上述工件类型的数据包括外形外形尺寸、中心圆孔的大小以及周围小圆孔相对于中心圆孔的位置度等数据，当然，还可以包括其他一些数据。当对第二图像做周边小圆孔的局部处理时，可以是局部直方图分析、局部分水岭变换和局部拉氏变换等。

步骤S006将第二图像与灰度模板图像做相减运算并取绝对值后得到第三图像，检测第三图像是否有大于第一设定阈值的峰值：本实施例中，每一种类型的模板都有一个用当前工业相机拍摄的灰度模板图像。本步骤中，将第二图像与灰度模板图像做相减运算并取绝对值后得到第三图像，然后检测第三图像是否有大于第一设定阈值的峰值，如果判断的结果为是，则执行步骤S007；否则，执行步骤S008。值得一提的是，灰度模板图像就是灰度图像。灰度模板图像是用工业相机实际采集的图像。

步骤S007确认待检测工件存在缺陷，并控制机械手将待检测工件放到不合格品放置区：如果上述步骤S006的判断结果为是，则执行本步骤。本步骤中，确认待检测工件存在缺陷，并控制机械手将待检测工件放到不合格品放置区，执行完本步骤，返回步骤S001。上述步骤S002至步骤S007完成了待检测工件当前平面的圆孔参数的获取。

步骤S008将待检测工件的所有的圆孔参数与从数据库中获取的数据进行对比，判断是否发现待检测工件的圆孔参数超出公差范围：如果上述步骤S006的判断结果为否，则执行本步骤。本步骤中，将待检测工件的所有的圆孔参数与从数据库中获取的数据进行对比，判断是否发现待检测工件的圆孔参数超出公差范围，如果判断的结果为是，则执行步骤S009；否则，执行步骤S010。

步骤S009认为待检测工件为不合格品，控制机械手将待检测工件放到不合格品放置区：如果上述步骤S008的判断结果为是，则执行本步骤。本步骤中，认为待检测工件为不合格品，控制机械手将待检测工件放到不合格品放置区，执行完本步骤，返回步骤S001。

步骤S010机械手将待检测工件绕着水平轴旋转180度：如果上述步骤S008的判断结果为否，则执行本步骤。本步骤中，机械手将待检测工件绕着水平轴旋转180度，然后重复执行步骤S002至步骤S009。

步骤S011控制机械手将待检测工件倾斜，使待检测工件的平面与工业相机的平面保持45度角：本步骤中，控制机械手将待检测工件倾斜，使待检测工件的平面与工业相机的平面保持45度角。

步骤S012控制工业相机采集待检测工件的第四图像，并将第四图像与当前工件类型对应的倾斜模板图像做相减运算后取绝对值得到第五图像：本实施例中，每一种类型的工件都会有一个倾斜模板图像。本步骤中，控制工业相机采集待检测工件的第四图像，并将采集到的第四图像与当前工件类型对应的倾斜模板图像做相减运算后取绝对值得到第五图像。

步骤S013检测第五图像中设定图像区域是否有大于第二设定阈值的峰值：本步骤中，检测第五图像中设定图像区域是否有大于第二设定阈值的峰值，如有，则执行步骤S014；否则，执行步骤S015。

步骤S014认为待检测工件是存在缺陷的，控制机械手将待检测工件放到不合格品放置区：如果上述步骤S013检测的结果为是，则执行本步骤。本步骤中，认为待检测工件是存在缺陷的，控制机械手将待检测工件放到不合格品放置区，执行完本步骤，返回步骤S001。

步骤S015控制机械手将待检测工件绕其中心圆孔轴线旋转22.5度：如果上述步骤S013的检测结果为否，则执行本步骤。本步骤中，控制机械手将待检测工件绕其中心圆孔轴线旋转22.5度。执行完本步骤，执行步骤S016。

步骤S016重复执行步骤S012和S015设定次数，如果重复执行设定次数后都没有发现缺陷，认为待检测工件是合格品，控制机械手将待检测工件放到合格品放置区：本步骤中，重复执行步骤S012和S015设定次数，如果重复执行设定次数后都没有发现缺陷，则认为待检测工件是合格品，控制机械手将待检测工件放到合格品放置区。本实施例中，设定次数为16次，当然，在本实施例的一些情况下，设定次数还可以为其他数值。

在本发明的对工件进行自动化检测的方法中，由于采用工业相机自动拍摄来代替人工拍摄，使用机械手代替人工实现待检测工件的摆放，使用机械手和工业相机组合的方式实现流水线检测，也就是用机器代替人眼来做测量和判断，尤其是在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人眼难以满足要求的场合，需采用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度，所以其检测效率和精度较高、节省检测时间。

对于本实施例而言，上述步骤S003还可以进一步细化，其细化后的流程图如图2所示。图2中，该步骤S003进一步包括：

步骤S31对第一图像进行特征提取：本步骤中，对第一图像进行特征提取。提取的特征包括周边小圆孔相对于中心圆孔的位置度和尺寸等。

步骤S32将提取的特征与事先存储在数据库中的标准类型模板图像进行匹配，将匹配度最高且不低于第三设定阈值的标准类型模板图像作为待检测工件的工件类型，并返回最佳旋转角度：将提取的特征与事先存储在数据库中的标准类型模板图像进行匹配，根据匹配度的高低，识别所检测的工件是哪种类型的工件，具体的，是将匹配度最高且不低于第三设定阈值的标准类型模板图像作为待检测工件的工件类型，并返回最佳旋转角度。例如：待检测工件的图像与标准类型模板10的匹配度最高并且匹配度不低于第三设定阈值，则认为待检测工件为第10种类型的工件，如果最高匹配度低于第三设定阈值，则认为该待检测工件还没有建立模板，停止检测并且通知用户。

本实施例还涉及一种实现上述对工件进行自动化检测的方法的装置，其结构示意图如图3所示，图3中，该装置包括抓取单元1、图像采集获取单元2、特征提取匹配单元3、移动旋转单元4、跟踪定位计算单元5、第一检测单元6、对比单元7、水平旋转单元8、倾斜单元9、图像采集运算单元10、第二检测单元11和合格品检测单元12；其中，抓取单元1用于使机械手到指定位置抓取待检测工件，并将其送到工业相机的拍摄视野范围内，保持待检测工件在机械手上，并使待检测工件上的中心圆孔所在的平面与工业相机的成像平面平行；图像采集获取单元2用于使工业相机采集待检测工件的第一图像，获取第一图像中的中心圆孔的位置和直径；特征提取匹配单元3用于对第一图像进行特征提取，并与事先存储在数据库中的标准类型模板图像进行匹配，识别出待检测工件的工件类型，并返回最佳旋转角度。

本实施例中，移动旋转单元4用于根据第一图像中的中心圆孔的位置，控制机械手将待检测工件移动到与标准类型模板图像相同的位置，并控制机械手对待检测工件绕其中心圆孔的轴线做旋转，使待检测工件保持与标准类型模板图像具有相同的旋转角度，并控制工业相机重新采集待检测工件的第二图像；跟踪定位计算单元5用于从数据库中获取与识别到的工件类型相对应的数据，对第二图像做周边小圆孔的局部处理和轮廓跟踪，并运用亚像素处理技术对周边小圆孔做精细定位和直径的计算；从数据中获取的数据包括外形尺寸、中心圆孔的大小以及周围小圆孔相对于所述中心圆孔的位置度。局部处理包括部直方图分析、局部分水岭变换和局部拉氏变换。

本实施例中，第一检测单元6用于将第二图像与灰度模板图像做相减运算并取绝对值后得到第三图像，检测第三图像是否有大于第一设定阈值的峰值，如是，确认待检测工件存在缺陷，并控制机械手将待检测工件放到不合格品放置区；否则，进行后续数据的对比。对比单元7用于将待检测工件的所有的圆孔参数与从数据库中获取的数据进行对比，判断是否发现待检测工件的圆孔参数超出公差范围，如是，则认为待检测工件为不合格品，控制机械手将待检测工件放到不合格品放置区；否则，进行待检测工件的旋转；水平旋转单元8用于机械手将待检测工件绕着水平轴旋转180度；倾斜单元9用于控制机械手将所述待检测工件倾斜，使待检测工件的平面与工业相机的平面保持45度角。

本实施例中，图像采集运算单元10用于控制工业相机采集待检测工件的第四图像，并将第四图像与当前工件类型对应的倾斜模板图像做相减运算后取绝对值得到第五图像；第二检测单元11用于检测第五图像中设定图像区域是否有大于第二设定阈值的峰值，如是，认为待检测工件是存在缺陷的，控制机械手将待检测工件放到不合格品放置区；否则，控制机械手将待检测工件绕其中心圆孔轴线旋转22.5度；合格品检测单元12用于在重复执行设定次数后都没有发现缺陷，认为待检测工件是合格品，控制机械手将待检测工件放到合格品放置区，该设定次数为16次，当然，在本实施例的一些情况下，设定次数也可以为其他值。

在本发明的装置中，由于采用工业相机自动拍摄来代替人工拍摄，使用机械手代替人工实现待检测工件的摆放，使用机械手和工业相机组合的方式实现流水线检测，也就是用机器代替人眼来做测量和判断，尤其是在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人眼难以满足要求的场合，需采用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度，所以其检测效率和精度较高、节省检测时间。

本实施例中，特征提取匹配单元3进一步包括特征提取模块31和匹配模块32；其中，特征提取模块31用于对第一图像进行特征提取；提取的特征包括所述周边小圆孔相对于中心圆孔的位置度和尺寸；匹配模块32用于将提取的特征与事先存储在数据库中的标准类型模板图像进行匹配，将匹配度最高且不低于第三设定阈值的标准类型模板图像作为待检测工件的工件类型，并返回最佳旋转角度。

总之，在本实施例中，测试精度高，测试时间短，平均每个图像曝光时间为0.1s，平均每个图像的处理时间0.4s，对于一个待检测工件，正反两面+侧面+中心大圆内壁的拍摄，总共拍摄19个图像，工业相机曝光总时间为9*0.10＝0.9s，机械手控制待检测工件动作次数为10次；机械手\运动系统的速度只要达到500mm/9s＝55.6mm/s，图像处理的总时间为为10*0.4＝4s。检测效率和精度较高、节省检测时间。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种对工件进行自动化检测的方法，其特征在于，应用于自动化机器视觉检测平台，所述自动化机器视觉检测平台设有机械手和工业相机；所述工件设有中心圆孔和周边小圆孔，所述方法包括如下步骤：

A)所述机械手到指定位置抓取待检测工件，并将其送到所述工业相机的拍摄视野范围内，保持所述待检测工件在所述机械手上，并使所述待检测工件上的中心圆孔所在的平面与所述工业相机的成像平面平行；

B)所述工业相机采集所述待检测工件的第一图像，获取所述第一图像中的中心圆孔的位置和直径；

C)对所述第一图像进行特征提取，并与事先存储在数据库中的标准类型模板图像进行匹配，识别出所述待检测工件的工件类型，并返回最佳旋转角度；

D)根据所述第一图像中的中心圆孔的位置，控制所述机械手将所述待检测工件移动到与所述标准类型模板图像相同的位置，并控制所述机械手对所述待检测工件绕其中心圆孔的轴线做旋转，使所述待检测工件保持与所述标准类型模板图像具有相同的旋转角度，并控制所述工业相机重新采集所述待检测工件的第二图像；

E)从所述数据库中获取与识别到的工件类型相对应的数据，对所述第二图像做所述周边小圆孔的局部处理和轮廓跟踪，并运用亚像素处理技术对所述周边小圆孔做精细定位和直径的计算；

F)将所述第二图像与灰度模板图像做相减运算并取绝对值后得到第三图像，检测所述第三图像是否有大于第一设定阈值的峰值，如是，确认所述待检测工件存在缺陷，并控制所述机械手将所述待检测工件放到不合格品放置区，返回步骤A)；否则，执行步骤G)；

G)将所述待检测工件的所有的圆孔参数与从所述数据库中获取的数据进行对比，判断是否发现所述待检测工件的圆孔参数超出公差范围，如是，认为所述待检测工件为不合格品，控制所述机械手将所述待检测工件放到所述不合格品放置区并返回步骤A)；否则，执行步骤H)；

H)所述机械手将所述待检测工件绕着水平轴旋转180度，重复执行所述步骤B)至G)；

I)控制所述机械手将所述待检测工件倾斜，使所述待检测工件的平面与所述工业相机的平面保持45度角；

J)控制所述工业相机采集所述待检测工件的第四图像，并将所述第四图像与当前工件类型对应的倾斜模板图像做相减运算后取绝对值得到第五图像；

K)检测所述第五图像中设定图像区域是否有大于第二设定阈值的峰值，如是，认为所述待检测工件是存在缺陷的，控制所述机械手将所述待检测工件放到所述不合格品放置区并返回步骤A)；否则，控制所述机械手将所述待检测工件绕其中心圆孔轴线旋转22.5度，执行步骤L)；

L)重复执行所述步骤J)和K)设定次数，如果重复执行所述设定次数后都没有发现缺陷，认为所述待检测工件是合格品，控制所述机械手将所述待检测工件放到合格品放置区，返回步骤A)。

2.根据权利要求1所述的对工件进行自动化检测的方法，其特征在于，所述步骤C)进一步包括：

C1)对所述第一图像进行特征提取；提取的特征包括所述周边小圆孔相对于中心圆孔的位置度和尺寸；

C2)将提取的特征与事先存储在数据库中的标准类型模板图像进行匹配，将匹配度最高且不低于第三设定阈值的标准类型模板图像作为所述待检测工件的工件类型，并返回最佳旋转角度。

3.根据权利要求1或2所述的对工件进行自动化检测的方法，其特征在于，从所述数据库中获取的数据包括外形尺寸、所述中心圆孔的大小以及所述周围小圆孔相对于所述中心圆孔的位置度。

4.根据权利要求1或2所述的对工件进行自动化检测的方法，其特征在于，所述局部处理包括部直方图分析、局部分水岭变换和局部拉氏变换。

5.根据权利要求1或2所述的对工件进行自动化检测的方法，其特征在于，所述设定次数为16次。

6.一种实现如权利要求1所述的对工件进行自动化检测的方法的装置，其特征在于，包括：

抓取单元：用于使所述机械手到指定位置抓取待检测工件，并将其送到所述工业相机的拍摄视野范围内，保持所述待检测工件在所述机械手上，并使所述待检测工件上的中心圆孔所在的平面与所述工业相机的成像平面平行；

图像采集获取单元：用于使所述工业相机采集所述待检测工件的第一图像，获取所述第一图像中的中心圆孔的位置和直径；

特征提取匹配单元：用于对所述第一图像进行特征提取，并与事先存储在数据库中的标准类型模板图像进行匹配，识别出所述待检测工件的工件类型，并返回最佳旋转角度；

移动旋转单元：用于根据所述第一图像中的中心圆孔的位置，控制所述机械手将所述待检测工件移动到与所述标准类型模板图像相同的位置，并控制所述机械手对所述待检测工件绕其中心圆孔的轴线做旋转，使所述待检测工件保持与所述标准类型模板图像具有相同的旋转角度，并控制所述工业相机重新采集所述待检测工件的第二图像；

跟踪定位计算单元：用于从所述数据库中获取与识别到的工件类型相对应的数据，对所述第二图像做所述周边小圆孔的局部处理和轮廓跟踪，并运用亚像素处理技术对所述周边小圆孔做精细定位和直径的计算；

第一检测单元：用于将所述第二图像与灰度模板图像做相减运算并取绝对值后得到第三图像，检测所述第三图像是否有大于第一设定阈值的峰值，如是，确认所述待检测工件存在缺陷，并控制所述机械手将所述待检测工件放到不合格品放置区；否则，进行后续数据的对比；

对比单元：用于将所述待检测工件的所有的圆孔参数与从所述数据库中获取的数据进行对比，判断是否发现所述待检测工件的圆孔参数超出公差范围，如是，认为所述待检测工件为不合格品，控制所述机械手将所述待检测工件放到所述不合格品放置区；否则，进行所述待检测工件的旋转；

水平旋转单元：用于所述机械手将所述待检测工件绕着水平轴旋转180度；

倾斜单元：用于控制所述机械手将所述待检测工件倾斜，使所述待检测工件的平面与所述工业相机的平面保持45度角；

图像采集运算单元：用于控制所述工业相机采集所述待检测工件的第四图像，并将所述第四图像与当前工件类型对应的倾斜模板图像做相减运算后取绝对值得到第五图像；

第二检测单元：用于检测所述第五图像中设定图像区域是否有大于第二设定阈值的峰值，如是，认为所述待检测工件是存在缺陷的，控制所述机械手将所述待检测工件放到所述不合格品放置区；否则，控制所述机械手将所述待检测工件绕其中心圆孔轴线旋转22.5度；

合格品检测单元：用于在重复执行所述设定次数后都没有发现缺陷，认为所述待检测工件是合格品，控制所述机械手将所述待检测工件放到合格品放置区。

7.根据权利要求6或7所述的实现如权利要求1所述的对工件进行自动化检测的方法的装置，其特征在于，所述特征提取匹配单元进一步包括：

特征提取模块：用于对所述第一图像进行特征提取；提取的特征包括所述周边小圆孔相对于中心圆孔的位置度和尺寸；

匹配模块：用于将提取的特征与事先存储在数据库中的标准类型模板图像进行匹配，将匹配度最高且不低于第三设定阈值的标准类型模板图像作为所述待检测工件的工件类型，并返回最佳旋转角度。

8.根据权利要求6或7所述的实现如权利要求1所述的对工件进行自动化检测的方法的装置，其特征在于，从所述数据库中获取的数据包括外形尺寸、所述中心圆孔的大小以及所述周围小圆孔相对于所述中心圆孔的位置度。

9.根据权利要求6或7所述的实现如权利要求1所述的对工件进行自动化检测的方法的装置，其特征在于，所述局部处理包括部直方图分析、局部分水岭变换和局部拉氏变换。

10.根据权利要求6或7所述的实现如权利要求1所述的对工件进行自动化检测的方法的装置，其特征在于，所述设定次数为16次。