CN106767518A - 一种基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测装置与方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测装置与方法；其装置包括传送装置、采集装置和计算机三个部分；所述传送装置包括传送导轨、电机、运动控制卡、光电传感器以及基座；所述采集装置包括光源控制器、线激光发生器、CCD相机和图像采集卡，图像采集卡用于从CCD相机获取图像；计算机通过数据线分别与传感器、图像采集卡以及运动控制卡连接，完成对检测装置的控制和检测算法的实现。本发明还提供了一种基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测方法，通过在线重构手机外壳三维轮廓，与标准手机外壳轮廓进行比较来判断有无缺陷；本发明能实时在线检测手机外壳的凹陷、凸起以及轮廓变形等缺陷，具有快速、高效、稳定、智能的特点。

Description

一种基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测装置与方法

技术领域

本发明涉及自动检测领域，尤其涉及一种基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测装置与方法。

背景技术

近年来，随着社会和科技水平的不断进步，智能手机的消费量不断提高，这对智能手机的零配件生产提出了新的要求。手机外壳作为智能手机的重要配件不仅起着保护作用，还在一定程度上决定了手机的美观程度，然而其在生产过程中有时会产生凹陷、凸起、异物、以及轮廓变形等缺陷，这将严重影响手机外观以及装配质量，必须在生产过程中对手机外壳进行筛选和检测。

传统的手机外壳质量检测多依靠于人工，然而人工检测效率低、成本高，因此急需一种自动化检测方案。近年来随着科技水平的进步，出现了基于机器视觉的手机外壳质量检测方法，如发明专利CN102218406A。该方法使用多个CCD相机对手机外壳的各个表面进行拍摄，通过图像处理识别出手机外壳表面的划痕、毛刺、异色等缺陷。此方法不仅需要复杂的模式识别算法而且结构复杂，需要协同多个CCD相机工作，计算量巨大，此外由于仅采用CCD相机进行检测的局限性，该方法不能得到手机外壳的三维轮廓，故针对一些不明显的轮廓变形无法进行有效的检测，容易造成漏检。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点和不足，提供一种简单灵活、快速稳定的基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测装置与方法，不仅能实时在线重构手机外壳的轮廓，并能自动检测其有无凹陷、凸起以及轮廓变形等缺陷，适用于在线大批量工业生产应用。

本发明通过下述技术方案实现：

一种基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测装置，包括传送装置、采集装置和计算机三个部分；

所述传送装置包括传送导轨、电机、运动控制卡、光电传感器和用于承载手机外壳的若干基座，所述光电传感器固定设置在所述传送导轨一侧，所述基座固定间隔依次安放在传送导轨上，所述传送导轨由运动控制卡控制电机带动；

所述采集装置包括光源控制器、线激光发生器、CCD相机和图像采集卡，所述光源控制器用于控制线激光发生器发射线激光，图像采集卡用于从CCD相机获取图像；

所述计算机分别与光电传感器、图像采集卡以及运动控制卡信号连接，用于对整个检测装置的控制，并从CCD相机获取图像，结合光电传感器获取的基座的位置和速度信息实时在线重构手机外壳三维轮廓，与标准手机外壳轮廓进行比较，判断其有无缺陷，从而完成手机外壳的质量在线检测。

进一步地，所述手机外壳承载基座水平安放在传送导轨上，由传送导轨带动水平匀速向前运动，所述基座与手机外壳相对固定并且保持水平，两者的相对位置与姿态不会因为传送导轨的运动而发生改变。

进一步地，所述光电传感器安装在传送导轨的特定位置上，当基座运动到该位置时，光电传感器向计算机发送检测信号，由该检测信号同时触发计算机开始记录基座的速度和位置信息以及开始采集CCD相机的图像，当其检测到基座完整经过该位置时，光电传感器再次向计算机发送信号，停止位置和速度信息采集以及图像采集。

进一步地，所述线激光发生器和CCD相机以一定角度安装在特定位置，设透镜焦距为f，激光光点O到透镜距离为l，O的像点P到透镜距离为d，激光光轴与CCD相机光轴的夹角为α，CCD相机光轴与成像平面的夹角为β，则其应满足以下条件：

进一步地，所述线激光发生器由光源控制器控制发射线激光，所述线激光始终垂直照射于基座上的手机外壳，光条清晰明亮，能完整覆盖手机外壳。

进一步地，所述CCD相机为高分辨率、高帧率面阵相机，两个相机以一定角度对称安装在线激光发生器两侧，用于完整、清晰地获取手机外壳上的光条信息，并经图像采集卡传输给计算机。

进一步地，所述计算机为高性能计算机，通过数据线接收来自光电传感器的信号、来自CCD相机的图像信息、以及来自基座的位置和速度信息，结合图像信息以及位置和速度信息实时计算得到手机外壳的三维轮廓，并将计算得到的手机外壳三维轮廓与标准手机外壳轮廓进行比较，检测其是否有缺陷，如有缺陷则对其进行智能分类。

一种基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测方法，采用所述基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测装置实现，其包括以下步骤：

步骤1、将手机外壳依次安放在基座上，基座以固定间隔依次安放在传送导轨上；调整线激光发生器和CCD相机的姿态，使线激光垂直投射于水平面，两个CCD相机与水平面呈预定夹角对称安装在线激光发生器两侧，能完整拍摄光条信息；记录CCD相机的位置和姿态参数；

步骤2、计算机给运动控制卡发送指令，运动控制卡控制电机带动传送导轨，使基座水平向前匀速运动；光电传感器检测到基座开始到达预定位置时给计算机发送信号，计算机控制图像采集卡开始从CCD相机采集图像并且记录基座的位置和速度信息；光电传感器检测到基座完整经过预定位置时给计算发送信号，计算机控制图像采集卡停止从CCD相机采集图像并停止记录基座的位置和速度信息；

步骤3、计算机接收来自CCD相机的图像数据、来自基座的位置和速度信息；计算机结合图像信息以及位置和速度信息实时计算得到手机外壳的三维轮廓；接着将计算得到的手机外壳三维轮廓与标准手机外壳轮廓进行比较，判断手机外壳是否有缺陷，如有缺陷则对其进行智能分类；

步骤4、所述计算机完成一个手机外壳检测后，继续循环步骤二、步骤三，形成流水线检测。

进一步地，步骤3中所述将计算得到的手机外壳三维轮廓与标准手机外壳轮廓进行比较，判断手机外壳是否有缺陷，如有缺陷则对其进行智能分类的步骤具体包括：

步骤31、将被测手机外壳实时重构得到的三维模型与系统给定的标准手机外壳三维模型进行对比，采用最小风险贝叶斯分类器对其实现二分类，即实现有缺陷的手机外壳和无缺陷的手机外壳分类；

步骤32、若检测出手机外壳有缺陷，则继续提取出其缺陷特征，采用支持向量机分类器实现缺陷的多分类，即实现手机外壳的凹陷、凸起以及轮廓变形的缺陷种类分类。

本发明提出了通过线激光扫描来实现手机外壳质量在线检测的装置与方法，解决和克服了现有技术的缺点和不足，能快速、准确地检测出手机外壳的凹陷、凸起以及轮廓变形等缺陷，具体优点包括：

1能实时在线重构手机外壳三维轮廓，解决普通机器视觉检测难以对一些不明显的轮廓变形进行有效检测的问题。

2可以调节传送导轨运行速度，实现高效合理地在线检测。

3针对不同的手机外壳，可设计不同的承载基座，调整线激光发生器与CCD相机的安装位置，实现对不同手机外壳灵活多变的检测。

4检测过程中采用两个CCD相机获取光条信息综合处理，减小测量盲区，避免镜面反射给测量带来影响，提高手机外壳的三维重构精度。

5通过将重构的手机外壳三维轮廓与标准轮廓进行对比，能准确的检测出手机外壳缺陷，并对其进行智能分类，同时设定一个可调检测标准，避免误检和漏检。

附图说明

图1是本发明实施例的手机外壳质量在线检测装置总示意框图。

图2是本发明实施例的手机外壳质量在线检测装置结构示意图。

图3是图2中线激光发生器与CCD相机的安装示意图以及线激光扫描原理图。

图4是图3中激光光轴、CCD相机光轴、透镜所在平面以及像平面之间的位置关系图。

图中标号说明如下：

1-传送导轨；2-左CCD相机；3-线激光发生器；4-右CCD相机；5-手机外壳承载基座；6-光电传感器；7-手机外壳；8-光源控制器；9-图像采集卡；10-计算机；11-运动控制卡；12-电机。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明作进一步具体详细描述。

实施例

如图1至2所示，一种基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测装置，包括传送装置、采集装置和计算机三个部分；所述传送装置由传送导轨1、电机12、运动控制卡11、光电传感器6以及用于承载手机外壳的基座5构成，所述光电传感器6固定设置在所述传送导轨1一侧，所述基座5固定间隔依次安放在传送导轨1上，传送导轨1由运动控制卡11控制电机12带动；所述采集装置由光源控制器8、线激光发生器3、CCD相机2、4和图像采集卡9构成，光源控制器8用于控制线激光发生器3发射线激光，图像采集卡9用于从CCD相机2、4获取图像；计算机10通过数据线分别与光电传感器6、图像采集卡9以及运动控制卡11连接，完成对整个检测装置的控制，并从CCD相机2、4获取图像，结合基座5的位置和速度信息实时在线重构手机外壳三维轮廓，与标准手机外壳轮廓进行比较，判断其有无缺陷，从而完成手机外壳的质量在线检测。

所述手机外壳承载基座5水平安放在传送导轨1上，由传送导轨1带动水平匀速向前运动，基座5与手机外壳7相对固定并且保持水平，两者的相对位置与姿态不会因为传送导轨1的运动而发生改变。

所述光电传感器6安装在传送导轨1的特定位置上，当到基座5运动开始运动到该位置时，光电传感器6向计算机发送检测信号，由该检测信号同时触发计算机10开始记录基座5的速度和位置信息以及开始采集CCD相机2、4的图像，当其检测到基座5完整经过该位置时，光电传感器6再次向计算机10发送信号，停止位置和速度信息采集以及图像采集。

如图3和图4所示，所述线激光发生器3和CCD相机2、4以一定角度安装在特定位置，设透镜焦距为f，激光光点O到透镜距离为l，O的像点P到透镜距离为d，激光光轴与CCD相机光轴的夹角为α，CCD相机光轴与成像平面的夹角为β，则其应满足以下条件：

所述线激光发生器3由光源控制器8控制发射线激光，其始终垂直照射于基座5上的手机外壳7，光条清晰明亮，能完整覆盖手机外壳7。

所述CCD相机2、4为高分辨率、高帧率面阵相机，两个相机以一定角度对称安装在线激光发生器3两侧，能完整、清晰地获取手机外壳7上的光条信息，并经图像采集卡9传输给计算机10。

所述计算机10为高性能计算机，其通过数据线分别与光电传感器6、图像采集卡9以及运动控制卡11连接，完成对整个检测装置的控制；接收来自光电传感器6的信号、来自CCD相机2、4的图像信息、以及来自基座5的位置和速度信息；计算机10结合图像信息以及位置和速度信息实时计算得到手机外壳7的三维轮廓；计算机10将计算得到的手机外壳三维轮廓与标准手机外壳轮廓进行比较，检测其是否有缺陷，如有缺陷则对其进行智能分类。

一种基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测方法，其包括如下步骤：

步骤1、将手机外壳7依次安放在基座5上，基座5以固定间隔依次安放在传送导轨1上；调整线激光发生器3和CCD相机2、4的姿态，使线激光垂直投射于水平面，两个CCD相机2、4与水平面呈预定夹角对称安装在线激光发生器3两侧，能完整拍摄光条信息；记录CCD相机2、4的位置和姿态参数；

步骤2、计算机10给运动控制卡11发送指令，运动控制卡11控制电机10带动传送导轨1，使基座5水平向前匀速运动；光电传感器6检测到基座5开始到达预定位置时给计算机10发送信号，计算机10控制图像采集卡9开始从CCD相机2、4采集图像并且记录基座5的位置和速度信息；光电传感器6检测到基座5完整经过预定位置时给计算10发送信号，计算机10控制图像采集卡9停止从CCD相机2、4采集图像并停止记录基座5的位置和速度信息；

步骤3、计算机10接收来自CCD相机2、4的图像数据、来自基座5的位置和速度信息；计算机10结合图像信息以及位置和速度信息实时计算得到手机外壳7的三维轮廓；计算机10将计算得到手机外壳三维轮廓与标准手机外壳轮廓进行比较，判断手机外壳7是否有缺陷，如有缺陷则对其进行智能分类；

步骤4、计算机10完成一个手机外壳检测后，继续循环步骤二、步骤三，形成流水线检测。

本实施例基于光学三角原理的线激光扫描法，为了更好理解其原理，结合图3和图4对其进行说明。如图，假设O为激光光轴与CCD相机光轴的交点，l为激光光点O到透镜距离，d为O的像点P到透镜距离，α为激光光轴与CCD相机光轴的夹角，O₁为手机外壳上的光点，P₁为O₁的像点，x为手机外壳上的光点相对于基准面的高度，y为像点P与P₁的距离，则根据透镜成像原理有：

式中l，d，α都是系统参数，为固定值，故可以由y值计算出x的值，这样便可获取手机外壳上被这条激光线覆盖的所有点的高度信息，经传送导轨带动手机外壳实现扫描运动，这样便可获取整个手机外壳上所有点的高度信息，计算机结合上述高度信息以及手机外壳的运动速度和位置信息便可实时重构出手机外壳的三维轮廓。

针对手机外壳的质量检测及缺陷分类，其实现方法为：

步骤31、将被测手机外壳实时重构得到的三维模型与系统给定的标准手机外壳三维模型进行对比，采用最小风险贝叶斯分类器对其实现二分类，即实现有缺陷的手机外壳和无缺陷的手机外壳分类；

步骤32、若检测出手机外壳有缺陷，则继续提取出其缺陷特征，采用支持向量机分类器实现缺陷的多分类，即实现手机外壳的凹陷、凸起以及轮廓变形的缺陷种类分类。

本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他任何未背离本发明精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测装置，其特征在于，包括传送装置、采集装置和计算机三个部分；

所述传送装置包括传送导轨(1)、电机(12)、运动控制卡(11)、光电传感器(6)和用于承载手机外壳的若干基座(5)，所述光电传感器(6)固定设置在所述传送导轨(1)一侧，所述基座(5)固定间隔依次安放在传送导轨(1)上，所述传送导轨(1)由运动控制卡(11)控制电机(12)带动；

所述采集装置包括光源控制器(8)、线激光发生器(3)、CCD相机(2、4)和图像采集卡(9)，所述光源控制器(8)用于控制线激光发生器(3)发射线激光，图像采集卡(9)用于从CCD相机(2、4)获取图像；

所述计算机(10)分别与光电传感器(6)、图像采集卡(9)以及运动控制卡(11)信号连接，用于对整个检测装置的控制，并从CCD相机(2、4)获取图像，结合光电传感器(6)获取的基座(5)的位置和速度信息实时在线重构手机外壳三维轮廓，与标准手机外壳轮廓进行比较，判断其有无缺陷，从而完成手机外壳的质量在线检测。

2.根据权利要求1所述的基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测装置，其特征在于，所述手机外壳承载基座(5)水平安放在传送导轨(1)上，由传送导轨(1)带动水平匀速向前运动，所述基座(5)与手机外壳(7)相对固定并且保持水平。

3.根据权利要求1所述的基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测装置，其特征在于，所述光电传感器(6)安装在传送导轨(1)的特定位置上，当基座(5)运动到该位置时，光电传感器(6)向计算机发送检测信号，由该检测信号同时触发计算机(10)开始记录基座(5)的速度和位置信息以及开始采集CCD相机(2、4)的图像，当其检测到基座(5)完整经过该位置时，光电传感器(6)再次向计算机(10)发送信号，停止位置和速度信息采集以及图像采集。

4.根据权利要求1所述的基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测装置，其特征在于，所述线激光发生器(3)和CCD相机(2、4)以一定角度安装在特定位置，设透镜焦距为f，激光光点O到透镜距离为l，O的像点P到透镜距离为d，激光光轴与CCD相机光轴的夹角为α，CCD相机光轴与成像平面的夹角为β，则其应满足以下条件：

$\frac{1}{l}+\frac{1}{d}=\frac{1}{f},$

$\frac{d}{l}=\frac{tan\mathrm{\α}}{\tan \mathrm{\β}}.$

5.根据权利要求1或4所述的基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测装置，其特征在于，所述线激光发生器(3)由光源控制器(8)控制发射线激光，所述线激光始终垂直照射于基座(5)上的手机外壳(7)，光条清晰明亮，能完整覆盖手机外壳(7)。

6.根据权利要求1或4所述的基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测装置，其特征在于，所述CCD相机(2、4)为高分辨率、高帧率面阵相机，两个相机以一定角度对称安装在线激光发生器(3)两侧，用于完整、清晰地获取手机外壳(7)上的光条信息，并经图像采集卡(9)传输给计算机(10)。

7.根据权利要求1所述的基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测装置，其特征在于，所述计算机(10)为高性能计算机，通过数据线接收来自光电传感器(6)的信号、来自CCD相机(2、4)的图像信息、以及来自基座(5)的位置和速度信息，结合图像信息以及位置和速度信息实时计算得到手机外壳(7)的三维轮廓，并将计算得到的手机外壳三维轮廓与标准手机外壳轮廓进行比较，检测其是否有缺陷，如有缺陷则对其进行智能分类。

8.一种基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测方法，其特征在于，采用权利要求1至7所述基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测装置实现，其包括以下步骤：

步骤1、将手机外壳(7)依次安放在基座(5)上，基座(5)以固定间隔依次安放在传送导轨(1)上；调整线激光发生器(3)和CCD相机(2、4)的姿态，使线激光垂直投射于水平面，两个CCD相机(2、4)与水平面呈预定夹角对称安装在线激光发生器(3)两侧，能完整拍摄光条信息；记录CCD相机(2、4)的位置和姿态参数；

步骤2、计算机(10)给运动控制卡(11)发送指令，运动控制卡(11)控制电机(10)带动传送导轨(1)，使基座(5)水平向前匀速运动；光电传感器(6)检测到基座(5)开始到达预定位置时给计算机(10)发送信号，计算机(10)控制图像采集卡(9)开始从CCD相机(2、4)采集图像并且记录基座(5)的位置和速度信息；光电传感器(6)检测到基座(5)完整经过预定位置时给计算(10)发送信号，计算机(10)控制图像采集卡(9)停止从CCD相机(2、4)采集图像并停止记录基座(5)的位置和速度信息；

步骤3、计算机(10)接收来自CCD相机(2、4)的图像数据、来自基座(5)的位置和速度信息；计算机(10)结合图像信息以及位置和速度信息实时计算得到手机外壳(7)的三维轮廓；接着将计算得到的手机外壳三维轮廓与标准手机外壳轮廓进行比较，判断手机外壳(7)是否有缺陷，如有缺陷则对其进行智能分类；

步骤4、所述计算机(10)完成一个手机外壳检测后，继续循环步骤二、步骤三，形成流水线检测。

9.根据权利要求8所述的基于线激光扫描的手机外壳质量在线检测方法，其特征在于：步骤3中所述将计算得到的手机外壳三维轮廓与标准手机外壳轮廓进行比较，判断手机外壳(7)是否有缺陷，如有缺陷则对其进行智能分类的步骤具体包括：

步骤31、将被测手机外壳实时重构得到的三维模型与系统给定的标准手机外壳三维模型进行对比，采用最小风险贝叶斯分类器对其实现二分类，即实现有缺陷的手机外壳和无缺陷的手机外壳分类；

步骤32、若检测出手机外壳有缺陷，则继续提取出其缺陷特征，采用支持向量机分类器实现缺陷的多分类，即实现手机外壳的凹陷、凸起以及轮廓变形的缺陷种类分类。