CN108645864A - 一种基于机器视觉在机械零部件中的检测方法 - Google Patents

一种基于机器视觉在机械零部件中的检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108645864A
CN108645864A CN201810434331.4A CN201810434331A CN108645864A CN 108645864 A CN108645864 A CN 108645864A CN 201810434331 A CN201810434331 A CN 201810434331A CN 108645864 A CN108645864 A CN 108645864A
Authority
CN
China
Prior art keywords
component
resistance
camera
detected
machine
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
CN201810434331.4A
Other languages
English (en)
Inventor
肖上
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.)
Wuxi Jiuxiao Technology Co Ltd
Original Assignee
Wuxi Jiuxiao Technology Co Ltd
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 Wuxi Jiuxiao Technology Co Ltd filed Critical Wuxi Jiuxiao Technology Co Ltd
Priority to CN201810434331.4A priority Critical patent/CN108645864A/zh
Publication of CN108645864A publication Critical patent/CN108645864A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan 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
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan 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
    • G01N2021/8887—Scan 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 based on image processing techniques

Landscapes

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

Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉在机械零部件中的检测方法，包括底板、立柱、横梁和线阵相机，立柱固定在底板左右两侧，横梁固定安装在两根立柱顶端之间，左侧立柱中部垂直设置相机固定柱，相机固定柱一端伸入待检测部件内腔，待检测部件为中空结构，相机固定柱一端固定安装有第一线阵相机，待检测部件右端固定在夹环内，夹环外侧中部固定连接旋转轴，旋转轴连接设置在电机固定架上的旋转电机，电机固定架安装在底板上，横梁下端安装有第二线阵相机，横梁上端还安装有监控终端，本发明结构原理简单，智能化程度高，能够实现对机械零部件外壁和内壁外观的检测，检测精度高。

Description

一种基于机器视觉在机械零部件中的检测方法
技术领域
本发明涉及零部件检测技术领域，具体为一种基于机器视觉在机械零部件中的检测方法。
背景技术
外观检测系统主要用于快速识别样品的外观缺陷，如凹坑、裂纹、翘曲、缝隙、污渍、沙粒、毛刺、气泡、颜色不均匀等，被检测样品可以是透明体也可以是不透明体；以往的产品外观检测一般是才用肉眼识别的方式，因此有可能人为因素导致衡量标准不统一，以及长时间检测由于视觉疲劳会出现误判的情况。随着计算机技术以及光、机、电等技术的深度配合，具备了快速、准确的检测特点。
目前的机械零部件外观检测通过人工检测或相机直接拍摄来进行检测，两种检测方式均效率低下，而且精度低，因此，有必要进行改进。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于机器视觉在机械零部件中的检测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于机器视觉在机械零部件中的检测方法，包括底板、立柱、横梁和第一线阵相机、第二线阵相机，所述立柱固定在底板左右两侧，所述横梁固定安装在两根立柱顶端之间，所述左侧立柱中部垂直设置相机固定柱，所述相机固定柱一端伸入待检测部件内腔，所述待检测部件为中空结构，所述相机固定柱一端固定安装有第一线阵相机，所述待检测部件右端固定在夹环内，所述夹环外侧中部固定连接旋转轴，所述旋转轴连接设置在电机固定架上的旋转电机，所述电机固定架安装在底板上，所述横梁下端安装有第二线阵相机，所述横梁上端还安装有监控终端；所述底板上端面还设有LED光源，所述LED光源包括有两条条形光源，两条形光源平行放置，两者之间距离为10-15cm，距离待检测部件5-8cm；两条条形光源均电连接标准线性光源模拟电流控制器。
优选的，所述横梁内侧安装有相机支架和转接板，所述相机支架上纵向设置有槽道，所述转接板一端与相机支架的槽道上的螺栓固定连接，另一端固定连接第二线性相机。
优选的，所述监控终端上设有显示屏，所述监控终端内部设有主控芯片、图像采集优化模块、存储模块、报警模块、电机驱动模块和光源驱动模块，所述图像采集优化模块输入端分别连接第一线性相机和第二线阵相机，输出端连接主控芯片，所述主控芯片分别连接存储模块和报警模块，所述主控芯片通过电机驱动模块连接旋转电机，所述主控芯片通过光源驱动模块连接LED光源。
优选的，所述图像采集优化模块包括运算放大器A和运算放大器B，所述运算放大器A正极输入端分别连接电阻B一端和电容B一端，电容B另一端接地；所述电阻B另一端连接电阻A一端，电阻A另一端连接信号输入端，所述运算放大器A负极输入端分别连接电容A一端和输出端，所述电容A另一端连接电阻A和电阻B之间的节点；所述运算放大器A输出端连接电阻C一端，所述电阻C另一端分别连接电阻D一端和运算放大器B正极输入端，所述电阻D另一端接地，所述运算放大器B负极输入端分别连接电阻E一端和电阻F一端，电阻E另一端接地，电阻F另一端连接运算放大器B输出端和信号输出端。
优选的，检测方法包括如下步骤：
A、首先通过调节转接板来调节第二线性相机与待检测部件之间的距离；
B、之后启动旋转电机，旋转电机旋转带动待检测部件旋转；同时启动第一线性相、第二线阵相机和LED光源；
C、待检测部件在旋转过程中，第一线性相机、第二线阵相机分别对待检测部件的内壁外观和外壁外观图像进行线性拍摄，同时将拍摄的图像进行优化放大；
D、优化放大后的图像实时在监控终端的显示屏上进行显示，便于工作人员判断。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
（1）本发明结构原理简单，智能化程度高，能够实现对机械零部件外壁和内壁外观的检测，检测精度高；采用两组线阵相机， 能够大大提高拍摄图像的分辨率。
（2）本发明采用的图像采集优化模块抗干扰能力强，实现对模拟信号的优化；能够缩短信号传输距离，降低故障率，提高了信号传输效率；进一步提高了图像的采集精度。
附图说明
图1为本发明结构示意图；
图2为本发明控制原理框图；
图3为本发明图像采集优化模块原理图。
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。
请参阅图1-3，本发明提供一种技术方案：一种基于机器视觉在机械零部件中的检测方法，包括底板1、立柱2、横梁3和第一线阵相机4、第二线阵相机5，所述立柱2固定在底板1左右两侧，所述横梁3固定安装在两根立柱2顶端之间，所述左侧立柱2中部垂直设置相机固定柱6，所述相机固定柱6一端伸入待检测部件7内腔，所述待检测部件7为中空结构，所述相机固定柱6一端固定安装有第一线阵相机4，所述待检测部件7右端固定在夹环8内，所述夹环8外侧中部固定连接旋转轴9，所述旋转轴9连接设置在电机固定架10上的旋转电机11，所述电机固定架10安装在底板1上，所述横梁3下端安装有第二线阵相机5，所述横梁3上端还安装有监控终端12；所述底板1上端面还设有LED光源13，所述LED光源13包括有两条条形光源14，两条形光源14平行放置，两者之间距离为10-15cm，距离待检测部件5-8cm；两条条形光源14均电连接标准线性光源模拟电流控制器15。
本发明中，横梁3内侧安装有相机支架16和转接板17，所述相机支架16上纵向设置有槽道18，所述转接板17一端与相机支架16的槽道18上的螺栓固定连接，另一端固定连接第二线性相机5。
本发明中，监控终端12上设有显示屏19，所述监控终端12内部设有主控芯片20、图像采集优化模块21、存储模块22、报警模块23、电机驱动模块24和光源驱动模块25，所述图像采集优化模块21输入端分别连接第一线性相机4和第二线阵相机5，输出端连接主控芯片20，所述主控芯片20分别连接存储模块22和报警模块23，所述主控芯片20通过电机驱动模块24连接旋转电机11，所述主控芯片20通过光源驱动模块25连接LED光源13。
本发明中，图像采集优化模块21包括运算放大器A1c和运算放大器B2c，所述运算放大器A1c正极输入端分别连接电阻B2a一端和电容B2b一端，电容B2b另一端接地；所述电阻B2a另一端连接电阻A1a一端，电阻A1a另一端连接信号输入端，所述运算放大器A1c负极输入端分别连接电容A1b一端和输出端，所述电容A1b另一端连接电阻A1a和电阻B2a之间的节点；所述运算放大器A1c输出端连接电阻C3a一端，所述电阻C3a另一端分别连接电阻D4a一端和运算放大器B2c正极输入端，所述电阻D4a另一端接地，所述运算放大器B2c负极输入端分别连接电阻E5a一端和电阻F6a一端，电阻E5a另一端接地，电阻F6a另一端连接运算放大器B2c输出端和信号输出端。本发明采用的图像采集优化模块抗干扰能力强，实现对模拟信号的优化；能够缩短信号传输距离，降低故障率，提高了信号传输效率；进一步提高了图像的采集精度.
工作原理：本发明的检测方法包括如下步骤：
A、首先通过调节转接板来调节第二线性相机与待检测部件之间的距离；
B、之后启动旋转电机，旋转电机旋转带动待检测部件旋转；同时启动第一线性相、第二线阵相机和LED光源；
C、待检测部件在旋转过程中，第一线性相机、第二线阵相机分别对待检测部件的内壁外观和外壁外观图像进行线性拍摄，同时将拍摄的图像进行优化放大；
D、优化放大后的图像实时在监控终端的显示屏上进行显示，便于工作人员判断。
综上所述，本发明结构原理简单，智能化程度高，能够实现对机械零部件外壁和内壁外观的检测，检测精度高；采用两组线阵相机， 能够大大提高拍摄图像的分辨率。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (5)

1.一种基于机器视觉在机械零部件中的检测方法，包括底板（1）、立柱（2）、横梁（3）和第一线阵相机（4）、第二线阵相机（5），其特征在于：所述立柱（2）固定在底板（1）左右两侧，所述横梁（3）固定安装在两根立柱（2）顶端之间，所述左侧立柱（2）中部垂直设置相机固定柱（6），所述相机固定柱（6）一端伸入待检测部件（7）内腔，所述待检测部件（7）为中空结构，所述相机固定柱（6）一端固定安装有第一线阵相机（4），所述待检测部件（7）右端固定在夹环（8）内，所述夹环（8）外侧中部固定连接旋转轴（9），所述旋转轴（9）连接设置在电机固定架（10）上的旋转电机（11），所述电机固定架（10）安装在底板（1）上，所述横梁（3）下端安装有第二线阵相机（5），所述横梁（3）上端还安装有监控终端（12）；所述底板（1）上端面还设有LED光源（13），所述LED光源（13）包括有两条条形光源（14），两条形光源（14）平行放置，两者之间距离为10-15cm，距离待检测部件5-8cm；两条条形光源（14）均电连接标准线性光源模拟电流控制器（15）。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉在机械零部件中的检测方法，其特征在于：所述横梁（3）内侧安装有相机支架（16）和转接板（17），所述相机支架（16）上纵向设置有槽道（18），所述转接板（17）一端与相机支架（16）的槽道（18）上的螺栓固定连接，另一端固定连接第二线性相机（5）。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉在机械零部件中的检测方法，其特征在于：所述监控终端（12）上设有显示屏（19），所述监控终端（12）内部设有主控芯片（20）、图像采集优化模块（21）、存储模块（22）、报警模块（23）、电机驱动模块（24）和光源驱动模块（25），所述图像采集优化模块（21）输入端分别连接第一线性相机（4）和第二线阵相机（5），输出端连接主控芯片（20），所述主控芯片（20）分别连接存储模块（22）和报警模块（23），所述主控芯片（20）通过电机驱动模块（24）连接旋转电机（11），所述主控芯片（20）通过光源驱动模块（25）连接LED光源（13）。
4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉在机械零部件中的检测方法，其特征在于：所述图像采集优化模块（21）包括运算放大器A(1c)和运算放大器B(2c)，所述运算放大器A(1c)正极输入端分别连接电阻B(2a)一端和电容B(2b)一端，电容B(2b)另一端接地；所述电阻B(2a)另一端连接电阻A(1a)一端，电阻A(1a)另一端连接信号输入端，所述运算放大器A(1c)负极输入端分别连接电容A(1b)一端和输出端，所述电容A(1b)另一端连接电阻A(1a)和电阻B(2a)之间的节点；所述运算放大器A(1c)输出端连接电阻C(3a)一端，所述电阻C(3a)另一端分别连接电阻D(4a)一端和运算放大器B(2c)正极输入端，所述电阻D(4a)另一端接地，所述运算放大器B(2c)负极输入端分别连接电阻E(5a)一端和电阻F(6a)一端，电阻E(5a)另一端接地，电阻F(6a)另一端连接运算放大器B(2c)输出端和信号输出端。
5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉在机械零部件中的检测方法，其特征在于：检测方法包括如下步骤：
A、首先通过调节转接板来调节第二线性相机与待检测部件之间的距离；
B、之后启动旋转电机，旋转电机旋转带动待检测部件旋转；同时启动第一线性相、第二线阵相机和LED光源；
C、待检测部件在旋转过程中，第一线性相机、第二线阵相机分别对待检测部件的内壁外观和外壁外观图像进行线性拍摄，同时将拍摄的图像进行优化放大；
D、优化放大后的图像实时在监控终端的显示屏上进行显示，便于工作人员判断。
CN201810434331.4A 2018-05-08 2018-05-08 一种基于机器视觉在机械零部件中的检测方法 Pending CN108645864A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810434331.4A CN108645864A (zh) 2018-05-08 2018-05-08 一种基于机器视觉在机械零部件中的检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810434331.4A CN108645864A (zh) 2018-05-08 2018-05-08 一种基于机器视觉在机械零部件中的检测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108645864A true CN108645864A (zh) 2018-10-12

Family

ID=63749595

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810434331.4A Pending CN108645864A (zh) 2018-05-08 2018-05-08 一种基于机器视觉在机械零部件中的检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108645864A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109507208A (zh) * 2018-10-26 2019-03-22 白仕啟 一种电子元器件视觉检测装置
CN110118783A (zh) * 2019-05-18 2019-08-13 福建福顺半导体制造有限公司 一种芯片外观检测装置
CN112630221A (zh) * 2020-12-27 2021-04-09 苏州富纳智能科技有限公司 一种工业视觉实训设备用轴向执行机构
CN114758969A (zh) * 2022-04-18 2022-07-15 无锡九霄科技有限公司 晶圆片背面视觉检测结构、检测方法和相关设备
CN116577342A (zh) * 2023-07-07 2023-08-11 杭州鄂达精密机电科技有限公司 一种工件视觉全检机系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101400990A (zh) * 2006-03-16 2009-04-01 日本碍子株式会社 蜂窝结构体的外壁检测方法
JP2009250738A (ja) * 2008-04-04 2009-10-29 Bridgestone Corp 中空体内面の検査方法および装置
CN101900690A (zh) * 2010-07-26 2010-12-01 长春理工大学 汽车制动缸主孔内壁自动检测仪
CN203422326U (zh) * 2013-07-26 2014-02-05 上海岩土工程勘察设计研究院有限公司 一种空心桩孔内摄像装置
CN104181171A (zh) * 2014-08-08 2014-12-03 明泰信科精密仪器科技（苏州）有限公司 对圆孔工件的内外壁进行图像拍摄的方法和装置
CN105021629A (zh) * 2015-07-28 2015-11-04 武汉艾可瑞特自动化有限公司 一种玻璃瓶的在线图像检测系统
CN107138891A (zh) * 2017-07-14 2017-09-08 上海骄成机电设备有限公司 一种高效率超声波金属焊接焊头齿纹加工装置
CN206876780U (zh) * 2017-04-21 2018-01-12 邱焜 一种节能变频器在线监测装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101400990A (zh) * 2006-03-16 2009-04-01 日本碍子株式会社 蜂窝结构体的外壁检测方法
JP2009250738A (ja) * 2008-04-04 2009-10-29 Bridgestone Corp 中空体内面の検査方法および装置
CN101900690A (zh) * 2010-07-26 2010-12-01 长春理工大学 汽车制动缸主孔内壁自动检测仪
CN203422326U (zh) * 2013-07-26 2014-02-05 上海岩土工程勘察设计研究院有限公司 一种空心桩孔内摄像装置
CN104181171A (zh) * 2014-08-08 2014-12-03 明泰信科精密仪器科技（苏州）有限公司 对圆孔工件的内外壁进行图像拍摄的方法和装置
CN105021629A (zh) * 2015-07-28 2015-11-04 武汉艾可瑞特自动化有限公司 一种玻璃瓶的在线图像检测系统
CN206876780U (zh) * 2017-04-21 2018-01-12 邱焜 一种节能变频器在线监测装置
CN107138891A (zh) * 2017-07-14 2017-09-08 上海骄成机电设备有限公司 一种高效率超声波金属焊接焊头齿纹加工装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
袁冬琴: "《电工电子技术》", 30 September 2015, 上海交通大学出版社 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109507208A (zh) * 2018-10-26 2019-03-22 白仕啟 一种电子元器件视觉检测装置
CN110118783A (zh) * 2019-05-18 2019-08-13 福建福顺半导体制造有限公司 一种芯片外观检测装置
CN112630221A (zh) * 2020-12-27 2021-04-09 苏州富纳智能科技有限公司 一种工业视觉实训设备用轴向执行机构
CN114758969A (zh) * 2022-04-18 2022-07-15 无锡九霄科技有限公司 晶圆片背面视觉检测结构、检测方法和相关设备
CN114758969B (zh) * 2022-04-18 2023-09-12 无锡九霄科技有限公司 晶圆片背面视觉检测结构、检测方法和相关设备
CN116577342A (zh) * 2023-07-07 2023-08-11 杭州鄂达精密机电科技有限公司 一种工件视觉全检机系统
CN116577342B (zh) * 2023-07-07 2023-10-31 杭州鄂达精密机电科技有限公司 一种工件视觉全检机系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108645864A (zh) 一种基于机器视觉在机械零部件中的检测方法
CN103163150B (zh) 一种线缆表面缺陷在线检测装置及方法
CN108872244A (zh) 一种基于线性相机的轴类部件外观检测方法
CN1545622A (zh) 检查装置用传感器和检查装置
CN105548203A (zh) 多引脚元件针脚的视觉检测方法及装置
CN204287496U (zh) α、β表面污染检测仪自动检定/校准/检测装置
CN204984698U (zh) 一种基于机器视觉技术的火花塞测量装置
CN107238955A (zh) 液晶模组屏检测系统
CN113188633A (zh) 一种基于机器视觉的液面检测和测量方法
CN203572635U (zh) 一种车灯影像自动配光检测装置
CN106334678A (zh) 一种基于视觉检测的柔性生产线
CN106391493A (zh) 一种基于视觉检测的柔性生产线的工作方法
CN108663372A (zh) 一种基于线阵相机的内窥式腔体零部件外观检测方法
CN108896576A (zh) 一种基于面阵相机的内窥式腔体零部件外观检测方法
CN108052099A (zh) 一种嵌入式自动驾驶汽车用自动驾驶系统
CN108956280B (zh) 一种发动机缸体硬度自动化测试设备
CN110954857A (zh) 一种智能检测设备
CN213903347U (zh) 一种贴片表观在线检测设备
CN109374637A (zh) 一种汽车覆盖件表面质量检测系统及方法
CN104950487A (zh) 液晶模组用粒子检测方法和装置
CN110823909B (zh) 多光源补偿弹簧缺陷检测系统及检测方法
CN115078523A (zh) 一种面向于磁性材料检测的磁场成像装置
CN112762865A (zh) 一种背钻孔检测设备和方法
CN205280116U (zh) 一种具旋转平台的不合格产品检测装置
CN205280595U (zh) 一种具单摄像头的不合格产品检测装置

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
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20181012