CN107703148A - 一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统及其检测方法 - Google Patents

一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统及其检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107703148A
CN107703148A CN201710937043.6A CN201710937043A CN107703148A CN 107703148 A CN107703148 A CN 107703148A CN 201710937043 A CN201710937043 A CN 201710937043A CN 107703148 A CN107703148 A CN 107703148A
Authority
CN
China
Prior art keywords
cable strand
image
module
cable
detection
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710937043.6A
Other languages
English (en)
Inventor
万金建
李泽滔
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guizhou University
Original Assignee
Guizhou University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guizhou University filed Critical Guizhou University
Priority to CN201710937043.6A priority Critical patent/CN107703148A/zh
Publication of CN107703148A publication Critical patent/CN107703148A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8854Grading and classifying of flaws
    • G01N2021/888Marking defects

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统及其检测方法,包括图像采集模块、图像处理与辨识模块和标记定位模块,图像处理与辨识模块的信号接收端连接图像采集模块,控制端连接标记定位模块,图像处理与辨识模块用于对采集到的图像进行处理、辨识和尺寸检测,图像采集模块用于电缆绞线图像在线采集,标记定位模块用于对不合格电缆绞线进行定位和标记;本发明能够快速实现电缆绞线的在线质量检测和缺陷标记,大大提高检测效率,避免人工影响,误差大大降低,检测更精确,避免检测导致的生产进度受到影响,检测无需人工和设备接触电缆绞线,避免损伤电缆绞线和刮伤手掌,操作更加安全。

Description

一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统及其检测方法
技术领域
本发明属于电缆绞线质量检测技术领域,具体涉及一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统及其检测方法。
背景技术
现有的电缆绞线质量检测是通过人工用千分尺来检测和视觉检测,这种接触式的人工检测需要停止传送电缆绞线进行检测,存在效率低下、误差大、检测不精确以及影响生产进度的问题,甚至还会损伤电缆绞线以及刮伤手掌。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:提供一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统及其检测方法,能够实现在线检测,检测效率大大提高,误差大大降低,检测更精确,避免影响生产进度以及损伤电缆绞线和刮伤手掌,以解决现有技术中存在的问题。
本发明采取的技术方案为:一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统,包括图像采集模块、图像处理与辨识模块和标记定位模块,图像处理与辨识模块的信号接收端连接图像采集模块,控制端连接标记定位模块,图像处理与辨识模块用于对采集到的图像进行处理、辨识和尺寸检测,图像采集模块用于电缆绞线图像在线采集,标记定位模块用于对不合格电缆绞线进行定位和标记。
优选的,上述图像处理与辨识模块采用控制计算机PC。
优选的,上述图像采集模块包括工业相机和与工业相机相连的图像采集卡,图形采集卡连接到图像处理与辨识模块的信号接收端,工业相机采用三个,三个工业相机周向间隔均匀地布置在被检电缆绞线一周。
优选的,上述标记定位模块包括PLC控制器和与PLC控制器连接的定位执行装置。
优选的,上述定位执行装置包括画笔,画笔连接到伸缩杆上,伸缩杆尾端垂直连接到摇摆轴上,摇摆轴连接到摇摆电机,摇摆电机安装在滑动座上,滑动座通过滑块导轨副连接到固定台上,滑动座还连接有驱动滑动座沿着电缆绞线移动方向的驱动机构。
优选的,上述驱动机构包括丝杠丝母副和丝杠驱动电机,丝杠丝母副的丝母固定连接在丝母座上,丝母座固定连接在滑动座上,与丝母相配合的丝杠两端通过轴承座连接在固定台上,丝杠一端伸出轴承座后连接到丝杠驱动电机,丝杠驱动电机固定连接在固定台上。
优选的,上述伸缩杆包括导向杆和导向筒,导向杆自由端部设置弹性夹持部,另一端伸入到导向筒中并固定连接有压缩弹簧一端,压缩弹簧另一端固定连接在导向筒内底端,弹性夹持部包括开口的对称弹性的两夹持片,两夹持片构成的夹持面直径小于画笔外径。
优选的,上述三个工业相机均匀安装在安装环上,安装环通过支撑架固定连接在固定台上,安装环分为分离的上半部和下半部,上半部一端通过铰轴连接到下半部,另一端贴合后通过螺栓固定连接。
优选的,上述螺栓连接一端的上半部接触面设置有限位凸条,螺栓连接一端的下半部接触面设置有与限位凸条相嵌的限位凹槽。
优选的,上述一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统的检测方法,该方法包括下步骤:
(1)控制计算机启动后,运行该系统,图像采集模块中三个工业相机在线采集电缆绞线图像,每个工业相机采集完一帧图像后,立即传到各自对应的图像采集卡;
(2)图像采集卡将接收到的高质量电缆绞线图像立即传送到图像处理与辨识模块,也就是控制计算机PC;
(3)在辨识之前,需要对工业相机进行标定,也就是矫正相机径向畸变,通过图像采集系统采集到合格电缆绞线,控制计算机PC通过对合格电缆绞线图像进行处理,求得径向畸变矫正系数和一个像素尺寸大小,并以此作为标准;
(4)工业相机完成后,就可以对以后的电缆做在线辨识与检测了,控制计算机PC接收到来自图像采集模块的电缆绞线图像后,立即经行图像径向畸变矫正;
(5)控制计算机PC对电缆绞线图像经行径向畸变矫正之后,然后对矫正后的电缆绞线图像经行外观质量检测和尺寸检测;
(6)图像处理与辨识模块控制计算机PC对电缆绞线图像进行辨识与检测后,若不合格则向PLC发送控制命令;
(7)PLC接收到控制计算机PC发送对的控制命令;就会立即则驱动执行机构对电缆绞线经行定位和标记。
优选的,上述步骤(6)中图像处理与辨识模块的辨识与检测方法:
(1)首先要对工业相机进行标定和像素尺寸的标定,通过图像采集系统采集到合格电缆绞线,控制计算机PC通过对合格电缆绞线图像经行处理,求得径向畸变矫正系数和一个像素尺寸大小,并以此作为标准;
(2)先用取合格电缆绞线非纹理部分像素值的平均值avg_pixel,然后对电缆绞线的螺旋纹理进行自适应阈值分割、轮廓提取处理,然后将电缆绞线的螺旋纹理设置为avg_pixel,后续的辨识与检测就相当于辨识和检测一个“铝棒”的表面特征;
(3)通过对采集到的图像分别进行直径方向像素个数的统计,求得电缆绞线的尺寸大小;
(4)在均匀的同轴光源环境下,“铝棒”不会反光,其表面的缺陷的位置会呈现出与合格“铝棒”明显不同的像素值,像素值设置一个阈值来辨识和检测“铝棒”;
(5)控制计算机PC辨识和检测完电缆绞线图像后,若不合格,则向PLC发送控制信号;
(6)若合格,则继续经行下一帧图像的辨识与检测。
本发明的有益效果:与现有技术相比,本发明的效果如下:
(1)本发明通过图像采集模块、图像处理与辨识模块和标记定位模块,能够快速实现电缆绞线的在线质量检测和缺陷标记,大大提高检测效率,避免人工影响,误差大大降低,检测更精确,避免检测导致的生产进度受到影响,检测无需人工和设备接触电缆绞线,避免损伤电缆绞线和刮伤手掌,操作更加安全,本发明还具有结构简单、成本低、控制方便快捷的特点;
(2)本发明通过三个工业相机安装在电缆一周,能够实现电缆一周的质量检测,一次实现电缆表面的同时检测,检测更更精确;
(3)本发明通过可伸缩的画笔,在作标记时,通过移动和摇摆画笔,标记出缺陷处,实现快速的电缆绞线的表面的标记,结构简单,弹性伸缩的画笔,能够标记的范围宽,实现标记处标记更明显,也避免画笔硬碰硬损坏,采用摇摆轴和导轨滑块副以及驱动机构,实现画笔的快速摇摆和快速沿着电缆移动;
(4)本发明通过导向杆和导向筒构成的伸缩杆,通过伸缩杆连接画笔,能够实现画笔的伸缩,结构简单,成本低,伸缩快速可靠,并采用压缩弹簧,自动复位,实现快速伸缩,采用对称的夹持片,能够方便快捷地安装画笔,弹性开口的夹持片,装拆容易,且调节画笔长短方便,实现不同直径电缆绞线,大大提高画笔的应用范围和利用率;
(5)本发明通过上半部和下半部可分离的三个工业相机安装环,能够试下安装环的快速安装和工业相机的快速装配,大大提高安装效率。
附图说明
图1为控制结构示意图;
图2为图像处理流程示意图;
图3为质量检测装置结构示意图;
图4为质量检测装置侧视结构示意图;
图5为驱动机构连接结构示意图;
图6为画笔连接结构示意图;
图7为弹性夹持片结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体的实施例对本发明进行进一步介绍。
实施例1:如图1-图7所示,一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统,包括图像采集模块、图像处理与辨识模块和标记定位模块,图像处理与辨识模块的信号接收端连接图像采集模块,控制端连接标记定位模块,图像处理与辨识模块用于对采集到的图像进行处理、辨识和尺寸检测,图像采集模块用于电缆绞线图像在线采集,标记定位模块用于对不合格电缆绞线进行定位和标记。
优选的,上述图像处理与辨识模块采用控制计算机PC。
优选的,上述图像采集模块包括工业相机1和与工业相机1相连的图像采集卡,图形采集卡连接到图像处理与辨识模块的信号接收端,工业相机1采用三个,三个工业相机1周向间隔均匀地布置在被检电缆绞线2一周。
优选的,上述标记定位模块包括PLC控制器和与PLC控制器连接的定位执行装置。
优选的,上述定位执行装置包括画笔3,画笔3连接到伸缩杆4上,伸缩杆4尾端垂直连接到摇摆轴5上,摇摆轴5连接到摇摆电机6,摇摆电机6安装在滑动座7上,滑动座7通过滑块导轨副15连接到固定台8上,滑动座7还连接有驱动滑动座7沿着电缆绞线2移动方向的驱动机构,滑块导轨副15采用两对对称安装,滑块导轨副15的滑块16固定连接在滑动座1下侧面,与滑块相配合的导轨17固定连接在固定台8上。
优选的,上述驱动机构包括丝杠丝母副9和丝杠驱动电机14,丝杠丝母副9的丝母10固定连接在丝母座11上,丝母座11固定连接在滑动座7上,与丝母10相配合的丝杠12两端通过轴承座13连接在固定台8上,丝杠12一端伸出轴承座13后连接到丝杠驱动电机14,丝杠驱动电机14固定连接在固定台8上。
优选的,上述伸缩杆4包括导向杆18和导向筒19,导向杆18自由端部设置弹性夹持部20,另一端伸入到导向筒19中并固定连接有压缩弹簧21一端,压缩弹簧21另一端固定连接在导向筒19内底端,弹性夹持部20包括开口的对称弹性的两夹持片22,两夹持片22构成的夹持面直径小于画笔外径,导向杆18上设置有导向销31,导向销31穿过导向筒19侧壁上的导向条形槽32,导向销31的直径略小于导向条形槽32宽度,导向销31可活动地沿着导向槽32来回移动,通过导向销和导向条形槽实现导向杆的限位和导向,导向销31通过螺纹固定连接在导向杆18上。
优选的,上述三个工业相机1均匀安装在安装环23上并采用锁紧螺钉轴向锁紧,安装环23通过支撑架24固定连接在固定台8上,安装环23分为分离的上半部25和下半部26,上半部25一端通过铰轴27连接到下半部26,另一端贴合后通过螺栓28固定连接。
优选的,上述螺栓28连接一端的上半部25接触面设置有限位凸条29,螺栓28连接一端的下半部26接触面设置有与限位凸条29相嵌的限位凹槽30,通过限位凸条和限位凹槽,能够快速实现安装环的对位安装,大大提高安装效率。
优选的,上述一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统的检测方法,该方法包括下步骤:
(1)控制计算机启动后,运行该系统,图像采集模块中三个工业相机在线采集电缆绞线图像,每个工业相机采集完一帧图像后,立即传到各自对应的图像采集卡;
(2)图像采集卡将接收到的高质量电缆绞线图像立即传送到图像处理与辨识模块,也就是控制计算机PC;
(3)在辨识之前,需要对工业相机进行标定,也就是矫正相机径向畸变,通过图像采集系统采集到合格电缆绞线,控制计算机PC通过对合格电缆绞线图像进行处理,求得径向畸变矫正系数和一个像素尺寸大小,并以此作为标准;
(4)工业相机完成后,就可以对以后的电缆做在线辨识与检测了,控制计算机PC接收到来自图像采集模块的电缆绞线图像后,立即经行图像径向畸变矫正;
(5)控制计算机PC对电缆绞线图像经行径向畸变矫正之后,然后对矫正后的电缆绞线图像经行外观质量检测和尺寸检测;
(6)图像处理与辨识模块控制计算机PC对电缆绞线图像进行辨识与检测后,若不合格则向PLC发送控制命令;
(7)PLC接收到控制计算机PC发送对的控制命令;就会立即则驱动执行机构对电缆绞线经行定位和标记。
优选的,上述步骤(6)中图像处理与辨识模块的辨识与检测方法:
(1)首先要对工业相机进行标定和像素尺寸的标定,通过图像采集系统采集到合格电缆绞线,控制计算机PC通过对合格电缆绞线图像经行处理,求得径向畸变矫正系数和一个像素尺寸大小,并以此作为标准;
(2)先用取合格电缆绞线非纹理部分像素值的平均值avg_pixel,然后对电缆绞线的螺旋纹理进行自适应阈值分割、轮廓提取处理,然后将电缆绞线的螺旋纹理设置为avg_pixel,后续的辨识与检测就相当于辨识和检测一个“铝棒”的表面特征;
(3)通过对采集到的图像分别进行直径方向像素个数的统计,求得电缆绞线的尺寸大小;
(4)在均匀的同轴光源环境下,“铝棒”不会反光,其表面的缺陷的位置会呈现出与合格“铝棒”明显不同的像素值,像素值设置一个阈值来辨识和检测“铝棒”;
(5)控制计算机PC辨识和检测完电缆绞线图像后,若不合格,则向PLC发送控制信号;
(6)若合格,则继续经行下一帧图像的辨识与检测。
本发明具有如下有点:
(1)本发明通过图像采集模块、图像处理与辨识模块和标记定位模块,能够快速实现电缆绞线的在线质量检测和缺陷标记,大大提高检测效率,避免人工影响,误差大大降低,检测更精确,避免检测导致的生产进度受到影响,检测无需人工和设备接触电缆绞线,避免损伤电缆绞线和刮伤手掌,操作更加安全,本发明还具有结构简单、成本低、控制方便快捷的特点;
(2)本发明通过三个工业相机安装在电缆一周,能够实现电缆一周的质量检测,一次实现电缆表面的同时检测,检测更更精确;
(3)本发明通过可伸缩的画笔,在作标记时,通过移动和摇摆画笔,标记出缺陷处,实现快速的电缆绞线的表面的标记,结构简单,弹性伸缩的画笔,能够标记的范围宽,实现标记处标记更明显,也避免画笔硬碰硬损坏,采用摇摆轴和导轨滑块副以及驱动机构,实现画笔的快速摇摆和快速沿着电缆移动;
(4)本发明通过导向杆和导向筒构成的伸缩杆,通过伸缩杆连接画笔,能够实现画笔的伸缩,结构简单,成本低,伸缩快速可靠,并采用压缩弹簧,自动复位,实现快速伸缩,采用对称的夹持片,能够方便快捷地安装画笔,弹性开口的夹持片,装拆容易,且调节画笔长短方便,实现不同直径电缆绞线,大大提高画笔的应用范围和利用率;
(5)本发明通过上半部和下半部可分离的三个工业相机安装环,能够试下安装环的快速安装和工业相机的快速装配,大大提高安装效率。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内,因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统,其特征在于:包括图像采集模块、图像处理与辨识模块和标记定位模块,图像处理与辨识模块的信号接收端连接图像采集模块,控制端连接标记定位模块,图像处理与辨识模块用于对采集到的图像进行处理、辨识和尺寸检测,图像采集模块用于电缆绞线图像在线采集,标记定位模块用于对不合格电缆绞线进行定位和标记。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统,其特征在于:图像处理与辨识模块采用控制计算机PC。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统,其特征在于:图像采集模块包括工业相机和与工业相机相连的图像采集卡,图形采集卡连接到图像处理与辨识模块的信号接收端,工业相机采用三个,三个工业相机周向间隔均匀地布置在被检电缆绞线一周。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统,其特征在于:标记定位模块包括PLC控制器和与PLC控制器连接的定位执行装置。
5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统,其特征在于:定位执行装置包括画笔,画笔连接到伸缩杆上,伸缩杆尾端垂直连接到摇摆轴上,摇摆轴连接到摇摆电机,摇摆电机安装在滑动座上,滑动座通过滑块导轨副连接到固定台上,滑动座还连接有驱动滑动座沿着电缆绞线移动方向的驱动机构。
6.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统,其特征在于:驱动机构包括丝杠丝母副和丝杠驱动电机,丝杠丝母副的丝母固定连接在丝母座上,丝母座固定连接在滑动座上,与丝母相配合的丝杠两端通过轴承座连接在固定台上,丝杠一端伸出轴承座后连接到丝杠驱动电机,丝杠驱动电机固定连接在固定台上。
7.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统,其特征在于:伸缩杆包括导向杆和导向筒,导向杆自由端部设置弹性夹持部,另一端伸入到导向筒中并固定连接有压缩弹簧一端,压缩弹簧另一端固定连接在导向筒内底端,弹性夹持部包括开口的对称弹性的两夹持片,两夹持片构成的夹持面直径小于画笔外径。
8.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统,其特征在于:三个工业相机均匀安装在安装环上,安装环通过支撑架固定连接在固定台上,安装环分为分离的上半部和下半部,上半部一端通过铰轴连接到下半部,另一端贴合后通过螺栓固定连接。
9.根据权利要求1-8任一所述的一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统的检测方法,其特征在于:该方法包括下步骤:
(1)控制计算机启动后,运行该系统,图像采集模块中三个工业相机在线采集电缆绞线图像,每个工业相机采集完一帧图像后,立即传到各自对应的图像采集卡;
(2)图像采集卡将接收到的高质量电缆绞线图像立即传送到图像处理与辨识模块,也就是控制计算机PC;
(3)在辨识之前,需要对工业相机进行标定,也就是矫正相机径向畸变,通过图像采集系统采集到合格电缆绞线,控制计算机PC通过对合格电缆绞线图像进行处理,求得径向畸变矫正系数和一个像素尺寸大小,并以此作为标准;
(4)工业相机完成后,就可以对以后的电缆做在线辨识与检测了,控制计算机PC接收到来自图像采集模块的电缆绞线图像后,立即经行图像径向畸变矫正;
(5)控制计算机PC对电缆绞线图像经行径向畸变矫正之后,然后对矫正后的电缆绞线图像经行外观质量检测和尺寸检测;
(6)图像处理与辨识模块控制计算机PC对电缆绞线图像进行辨识与检测后,若不合格则向PLC发送控制命令;
(7)PLC接收到控制计算机PC发送对的控制命令;就会立即则驱动执行机构对电缆绞线经行定位和标记;
根据权利要求10所述的一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统的检测方法,其特征在于:步骤(6)中图像处理与辨识模块的辨识与检测方法:
(1)首先要对工业相机进行标定和像素尺寸的标定,通过图像采集系统采集到合格电缆绞线,控制计算机PC通过对合格电缆绞线图像经行处理,求得径向畸变矫正系数和一个像素尺寸大小,并以此作为标准;
(2)先用取合格电缆绞线非纹理部分像素值的平均值avg_pixel,然后对电缆绞线的螺旋纹理进行自适应阈值分割、轮廓提取处理,然后将电缆绞线的螺旋纹理设置为avg_pixel,后续的辨识与检测就相当于辨识和检测一个“铝棒”的表面特征;
(3)通过对采集到的图像分别进行直径方向像素个数的统计,求得电缆绞线的尺寸大小;
(4)在均匀的同轴光源环境下,“铝棒”不会反光,其表面的缺陷的位置会呈现出与合格“铝棒”明显不同的像素值,像素值设置一个阈值来辨识和检测“铝棒”;
(5)控制计算机PC辨识和检测完电缆绞线图像后,若不合格,则向PLC发送控制信号;
(6)若合格,则继续经行下一帧图像的辨识与检测。
CN201710937043.6A 2017-10-10 2017-10-10 一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统及其检测方法 Pending CN107703148A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710937043.6A CN107703148A (zh) 2017-10-10 2017-10-10 一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统及其检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710937043.6A CN107703148A (zh) 2017-10-10 2017-10-10 一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统及其检测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN107703148A true CN107703148A (zh) 2018-02-16

Family

ID=61184755

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710937043.6A Pending CN107703148A (zh) 2017-10-10 2017-10-10 一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统及其检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107703148A (zh)

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109682828A (zh) * 2019-02-28 2019-04-26 燊赛(上海)智能科技有限公司 一种贴片电子元件封装带检测装置及其工作方法
CN110009603A (zh) * 2019-03-14 2019-07-12 广州供电局有限公司 高压电缆绝缘检测方法及高压电缆维护方法
CN110006345A (zh) * 2019-04-22 2019-07-12 东华大学 一种基于机器视觉的汽车线束在线检测装置与方法
CN110398498A (zh) * 2019-08-27 2019-11-01 贵州大学 一种基于环形漫射光源的电缆线检测系统及其检测方法
CN110441328A (zh) * 2019-09-04 2019-11-12 广东奥普特科技股份有限公司 一种缆绳视觉检测模组
CN112258044A (zh) * 2020-10-23 2021-01-22 上海印钞有限公司 图像判废分析反馈系统
CN112634189A (zh) * 2019-09-24 2021-04-09 广州中国科学院先进技术研究所 一种光缆铠装质量的检测方法
CN112833945A (zh) * 2020-12-31 2021-05-25 协讯电子(吉安)有限公司 一种芯线视觉检测系统
CN112858835A (zh) * 2020-12-31 2021-05-28 河南华能联合电力建设有限公司 一种电缆识别设备及电力施工检修电缆识别方法
CN113406095A (zh) * 2021-07-06 2021-09-17 常州大学 一种具有缓震功能的电缆包层缺陷自主检测设备
CN114705695A (zh) * 2022-05-01 2022-07-05 哈尔滨哈普电气技术有限责任公司 一种高压电缆绝缘带中杂质颗粒物的检测方法
CN115855970A (zh) * 2023-02-21 2023-03-28 攀枝花大宇包装印刷有限公司 一种印刷钢网自动检测设备
CN115931047A (zh) * 2022-12-01 2023-04-07 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种钢芯铝绞线综合健康状态检测系统
CN117059870A (zh) * 2023-10-12 2023-11-14 宁德时代新能源科技股份有限公司 一种电池包紧固系统及其使用方法、电池包的生产方法
CN117372390A (zh) * 2023-10-26 2024-01-09 句容市家天下网络科技有限公司 基于随机选择的电缆达标管理系统
CN117710901A (zh) * 2024-02-02 2024-03-15 鲁能泰山曲阜电缆有限公司 一种基于机器视觉的电缆制造异常检测系统
CN117783128A (zh) * 2023-12-26 2024-03-29 广东荣骏建设工程检测股份有限公司 一种建筑用索体检测系统

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103323457A (zh) * 2013-05-20 2013-09-25 中国农业大学 水果外观缺陷实时在线检测系统及检测方法
CN203675629U (zh) * 2013-12-11 2014-07-02 重庆雷万科技有限公司 微型半喂入式收割机的夹持机构
US20150062328A1 (en) * 2013-09-03 2015-03-05 Thales Transport & Security, Inc. Camera Based Cable Inspection System
CN204354118U (zh) * 2014-12-24 2015-05-27 长沙成进汽车配件有限公司 用于汽车波纹管的不合格品自动标记装置
WO2015120734A1 (zh) * 2014-02-17 2015-08-20 华南理工大学 基于机器视觉的焊接轨迹校正专用测试装置及方法
CN105424720A (zh) * 2015-11-11 2016-03-23 江苏长城电缆有限公司 一种基于图像处理的电缆检测装置及检测方法
CN205889135U (zh) * 2016-08-19 2017-01-18 国网安徽省电力公司检修公司 电缆刻字装置
CN206140489U (zh) * 2016-09-23 2017-05-03 上海新时达电气股份有限公司 绘图机器人
CN106645570A (zh) * 2016-12-09 2017-05-10 北京金风科创风电设备有限公司 风力发电机叶片表面缺陷检测方法及检测装置

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103323457A (zh) * 2013-05-20 2013-09-25 中国农业大学 水果外观缺陷实时在线检测系统及检测方法
US20150062328A1 (en) * 2013-09-03 2015-03-05 Thales Transport & Security, Inc. Camera Based Cable Inspection System
CN203675629U (zh) * 2013-12-11 2014-07-02 重庆雷万科技有限公司 微型半喂入式收割机的夹持机构
WO2015120734A1 (zh) * 2014-02-17 2015-08-20 华南理工大学 基于机器视觉的焊接轨迹校正专用测试装置及方法
CN204354118U (zh) * 2014-12-24 2015-05-27 长沙成进汽车配件有限公司 用于汽车波纹管的不合格品自动标记装置
CN105424720A (zh) * 2015-11-11 2016-03-23 江苏长城电缆有限公司 一种基于图像处理的电缆检测装置及检测方法
CN205889135U (zh) * 2016-08-19 2017-01-18 国网安徽省电力公司检修公司 电缆刻字装置
CN206140489U (zh) * 2016-09-23 2017-05-03 上海新时达电气股份有限公司 绘图机器人
CN106645570A (zh) * 2016-12-09 2017-05-10 北京金风科创风电设备有限公司 风力发电机叶片表面缺陷检测方法及检测装置

Cited By (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109682828A (zh) * 2019-02-28 2019-04-26 燊赛(上海)智能科技有限公司 一种贴片电子元件封装带检测装置及其工作方法
CN110009603A (zh) * 2019-03-14 2019-07-12 广州供电局有限公司 高压电缆绝缘检测方法及高压电缆维护方法
CN110009603B (zh) * 2019-03-14 2021-01-29 广东电网有限责任公司广州供电局 高压电缆绝缘检测方法及高压电缆维护方法
CN110006345A (zh) * 2019-04-22 2019-07-12 东华大学 一种基于机器视觉的汽车线束在线检测装置与方法
CN110006345B (zh) * 2019-04-22 2021-11-02 东华大学 一种基于机器视觉的汽车线束在线检测装置与方法
CN110398498A (zh) * 2019-08-27 2019-11-01 贵州大学 一种基于环形漫射光源的电缆线检测系统及其检测方法
CN110441328A (zh) * 2019-09-04 2019-11-12 广东奥普特科技股份有限公司 一种缆绳视觉检测模组
CN112634189A (zh) * 2019-09-24 2021-04-09 广州中国科学院先进技术研究所 一种光缆铠装质量的检测方法
CN112258044A (zh) * 2020-10-23 2021-01-22 上海印钞有限公司 图像判废分析反馈系统
CN112858835B (zh) * 2020-12-31 2024-03-15 河南华能联合电力建设有限公司 一种电缆识别设备及电力施工检修电缆识别方法
CN112833945A (zh) * 2020-12-31 2021-05-25 协讯电子(吉安)有限公司 一种芯线视觉检测系统
CN112858835A (zh) * 2020-12-31 2021-05-28 河南华能联合电力建设有限公司 一种电缆识别设备及电力施工检修电缆识别方法
CN113406095A (zh) * 2021-07-06 2021-09-17 常州大学 一种具有缓震功能的电缆包层缺陷自主检测设备
CN114705695A (zh) * 2022-05-01 2022-07-05 哈尔滨哈普电气技术有限责任公司 一种高压电缆绝缘带中杂质颗粒物的检测方法
CN115931047A (zh) * 2022-12-01 2023-04-07 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种钢芯铝绞线综合健康状态检测系统
CN115855970A (zh) * 2023-02-21 2023-03-28 攀枝花大宇包装印刷有限公司 一种印刷钢网自动检测设备
CN117059870A (zh) * 2023-10-12 2023-11-14 宁德时代新能源科技股份有限公司 一种电池包紧固系统及其使用方法、电池包的生产方法
CN117372390A (zh) * 2023-10-26 2024-01-09 句容市家天下网络科技有限公司 基于随机选择的电缆达标管理系统
CN117783128A (zh) * 2023-12-26 2024-03-29 广东荣骏建设工程检测股份有限公司 一种建筑用索体检测系统
CN117710901A (zh) * 2024-02-02 2024-03-15 鲁能泰山曲阜电缆有限公司 一种基于机器视觉的电缆制造异常检测系统
CN117710901B (zh) * 2024-02-02 2024-04-26 鲁能泰山曲阜电缆有限公司 一种基于机器视觉的电缆制造异常检测系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107703148A (zh) 一种基于机器视觉的电缆绞线质量检测系统及其检测方法
CN107576669A (zh) 一种用于电缆绞线质量检测的标记画笔驱动装置
CN205300505U (zh) 轮毂法兰孔检测设备
CN105445275B (zh) 电子器件外观检测系统及电子器件外观检测方法
CN107443428A (zh) 一种带视觉识别水平关节机械手及视觉识别方法
CN202974886U (zh) 一种机器视觉罐身卷封缺陷检测系统
CN208574964U (zh) 一种基于机器视觉的自动辨识及分拣烟盒装置
CN205253585U (zh) 一种镜片瑕疵精密检测系统
CN209745832U (zh) 一种单相机多角度检测的印刷产品检测设备
CN208991292U (zh) 一种流水线产品的检测和分拣装置
CN104483320A (zh) 工业脱硝催化剂的数字化缺陷检测装置与检测方法
CN205374331U (zh) 物体表面瑕疵检测装置
CN107703147A (zh) 一种用于电缆绞线质量检测的标记定位装置
CN110205930A (zh) 新型桥梁缆索智能检测机器人
CN111323429A (zh) 一种白酒酒体异物检测设备及检测方法
CN208126938U (zh) 一种用于电缆绞线质量检测的标记画笔结构
CN211292638U (zh) 一种笔管印刷快速自动检测装置
CN205620314U (zh) 电子器件外观检测系统
CN213444551U (zh) 一种fv-aoi检测仪的进料输送装置
CN107545959A (zh) 一种用于电缆绞线质量检测的标记画笔结构
CN112705473A (zh) 一种基于机器视觉的多角度扫描检测装置
CN211877802U (zh) 一种白酒酒体异物检测设备
CN213580627U (zh) 一种橡胶密封圈半自动检测装置
CN115655107A (zh) 一种应用视觉装置的圆柱形电池壳体尺寸检测方法及装置
CN113077414B (zh) 一种钢板表面缺陷检测方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20180216

RJ01 Rejection of invention patent application after publication