CN109373892A - 一种基于机器视觉的辅助划线系统及其运行方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于机器视觉的辅助划线系统，包括工件待加工面和定位面轮廓提取模块、工件初始加工余量检测模块、虚拟划线模块、工件加工余量实时检测模块，系统运行时，工件待加工面和定位面轮廓提取模块先根据来自背景图像和工件图像采集器的背景图像和工件图像信息提取工件待加工面和定位面的图像轮廓并发送给虚拟划线模块，虚拟划线模块再计算工件的初始加工余量并将其发送给虚拟划线模块，随后虚拟划线模块对计算工件的目标成形面进行虚拟划线，随后工件加工余量实时检测模块在工件加工过程中根据实时采集的工件图像计算加工余量，待加工余量为0时工件加工结束。该设计不仅能够高效检测待加工工件的加工余量，而且可实时检测工件的加工状态。
Description
技术领域
本发明属于机械加工制造领域，具体涉及一种基于机器视觉的辅助划线系统及其运行方法，主要用于辅助机械加工。
背景技术
在机械加工领域，为检验工件在加工前的加工余量是否满足加工要求，并为后续加工提供加工到位的参考基准，一般需要在机加工(如铣、镗等)前增加一道“划线”工序。目前常用的划线方法是划线工人通过划针、钢尺、测量仪表(如百分表)及仪表支架辅以千斤顶、等高铁等工装完成手工划线。这些划线方法存在以下缺点：
(1)需要人工操作、读数、划线，一般划线工序占机加工总工时的10％～20％，效率低下；
(2)划线精度依赖于测量工具和划线平台的校准精度，且依赖工人的操作经验，存在偶然性，容易发生质量问题。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术存在的效率低下且无法保证划线质量的问题，提供一种能够高效检测待加工工件的加工余量、且可实时检测工件加工状态的基于机器视觉的辅助划线系统及其运行方法。
为实现以上目的，本发明提供了以下技术方案：
一种基于机器视觉的辅助划线系统，包括背景图像和工件图像采集器、数据处理器，所述数据处理器包括工件待加工面和定位面轮廓提取模块、工件初始加工余量检测模块、虚拟划线模块、工件加工余量实时检测模块，所述工件待加工面和定位面轮廓提取模块的输入端与背景图像和工件图像采集器的输出端信号连接，工件待加工面和定位面轮廓提取模块的输出端依次通过工件初始加工余量检测模块、虚拟划线模块与工艺系统的输入端信号连接，所述工件加工余量实时检测模块的输入端与背景图像和工件图像采集器、虚拟划线模块的输出端信号连接，工件加工余量实时检测模块的输出端与工艺系统的输入端信号连接。
所述数据处理器还包括警示模块，所述警示模块的输入端与工件加工余量实时检测模块的输出端信号连接，警示模块的输出端与工艺系统的输入端信号连接。
所述数据处理器还包括与背景图像和工件图像采集器信号连接的图像标定模块。
所述虚拟划线模块、工件加工余量实时检测模块的输出端均通过接口模块与工艺系统的输入端信号连接。
一种基于机器视觉的辅助划线系统的运行方法，依次包括以下步骤：
图像采集、所述背景图像和工件图像采集器于装夹工件前采集背景图像，装夹工件后再采集工件图像，并将背景图像和工件图像信息发送给工件待加工面和定位面轮廓提取模块；
轮廓提取、所述工件待加工面和定位面轮廓提取模块根据接收的背景图像和工件图像信息提取工件待加工面和定位面的图像轮廓并发送给虚拟划线模块；
初始加工余量检测、所述虚拟划线模块根据接收的图像轮廓信息计算工件的初始加工余量并将其发送给虚拟划线模块，其中，所述工件的初始加工余量为工件的初始加工面和定位面之间的距离H(y)的最小值减去工件的成形尺寸得到的值；
虚拟划线、所述虚拟划线模块先判断工件的初始加工余量是否小于设定值，若不小于，则计算工件的目标成形面，并对该目标成形面进行虚拟划线后发送给工艺系统；
加工余量实时检测、在工件加工过程中，所述背景图像和工件图像采集器实时采集工件图像并将其发送给工件加工余量实时检测模块，随后工件加工余量实时检测模块实时计算加工余量并反馈给工艺系统，当工件加工余量实时检测模块计算得到加工余量为0时，工艺系统控制工件加工结束，其中，所述加工余量为工件的实时加工面与目标成形面之间的距离。
所述轮廓提取步骤利用图像差分算法提取工件待加工面和定位面的图像轮廓：
D(x，y)＝f(x，y)-fb(x，y)
上式中，f(x，y)为工件图像，fb(x，y)为背景图像，D(x，y)为差分后的工件图像。
所述初始加工余量检测步骤中，
H(y)＝Ymax(x)-Ymin(x)，(x＝1,2，…xmax)
上式中，Ymax(x)、Ymin(x)分别为待加工面法向数值、基准面法向数值，x为遍历定位面方向的像素点。
所述初始加工余量检测步骤还包括对H(y)进行滤波处理的操作。
所述数据处理模块还包括警示模块，所述警示模块的输入端与工件加工余量实时检测模块的输出端信号连接，警示模块的输出端与工艺系统的输入端信号连接；
所述加工余量实时检测步骤中，当工件加工余量实时检测模块实时计算加工余量接近0时，警示模块将减小加工余量的命令传送给工艺系统。
所述数据处理模块还包括与背景图像和工件图像采集器信号连接的图像标定模块；
所述使用方法还包括图像标定步骤，该步骤位于图像采集步骤之前；
所述图像标定步骤是指：图像标定模块26对背景图像和工件图像采集器进行标定，建立像素坐标与实际坐标的对应关系。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明一种基于机器视觉的辅助划线系统中数据处理器包括工件待加工面和定位面轮廓提取模块、工件初始加工余量检测模块、虚拟划线模块、工件加工余量实时检测模块，工件待加工面和定位面轮廓提取模块的输入端与背景图像和工件图像采集器的输出端信号连接，输出端依次通过工件初始加工余量检测模块、虚拟划线模块与工艺系统的输入端信号连接，工件加工余量实时检测模块的输入端与背景图像和工件图像采集器、虚拟划线模块的输出端信号连接，输出端与工艺系统的输入端信号连接，在工件加工之前，工件初始加工余量检测模块会自动计算出被测工件的加工余量，根据以上计算数据能够反馈出工件的加工姿态，为工件的装夹校正提供准确的数据，便于工艺系统通过装夹平台自动调整工件加工姿势，在工件加工的过程中，工件加工余量实时检测模块会实时计算加工余量，即实时监测工件的加工状态，可有效避免加工不到位或超差的发生。因此，本发明不仅能够高效检测待加工工件的加工余量，实现辅助划线，而且可实时检测工件的加工状态。
附图说明
图1为本发明的结构原理图；
图中：背景图像和工件图像采集器1、数据处理器2、工件待加工面和定位面轮廓提取模块21、工件初始加工余量检测模块22、虚拟划线模块23、工件加工余量实时检测模块24、警示模块25、图像标定模块26、工艺系统3、接口模块4。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明作进一步说明。
参见图1，一种基于机器视觉的辅助划线系统，包括背景图像和工件图像采集器1、数据处理器2，所述数据处理器2包括工件待加工面和定位面轮廓提取模块21、工件初始加工余量检测模块22、虚拟划线模块23、工件加工余量实时检测模块24，所述工件待加工面和定位面轮廓提取模块21的输入端与背景图像和工件图像采集器1的输出端信号连接，工件待加工面和定位面轮廓提取模块21的输出端依次通过工件初始加工余量检测模块22、虚拟划线模块23与工艺系统3的输入端信号连接，所述工件加工余量实时检测模块24的输入端与背景图像和工件图像采集器1、虚拟划线模块23的输出端信号连接，工件加工余量实时检测模块24的输出端与工艺系统3的输入端信号连接。
所述数据处理器2还包括警示模块25，所述警示模块25的输入端与工件加工余量实时检测模块24的输出端信号连接，警示模块25的输出端与工艺系统3的输入端信号连接。
所述数据处理器2还包括与背景图像和工件图像采集器1信号连接的图像标定模块26。
所述虚拟划线模块23、工件加工余量实时检测模块24的输出端均通过接口模块4与工艺系统3的输入端信号连接。
一种基于机器视觉的辅助划线系统的运行方法，依次包括以下步骤：
图像采集、所述背景图像和工件图像采集器1于装夹工件前采集背景图像，装夹工件后再采集工件图像，并将背景图像和工件图像信息发送给工件待加工面和定位面轮廓提取模块21；
轮廓提取、所述工件待加工面和定位面轮廓提取模块21根据接收的背景图像和工件图像信息提取工件待加工面和定位面的图像轮廓并发送给虚拟划线模块23；
初始加工余量检测、所述虚拟划线模块23根据接收的图像轮廓信息计算工件的初始加工余量并将其发送给虚拟划线模块23，其中，所述工件的初始加工余量为工件的初始加工面和定位面之间的距离H(y)的最小值减去工件的成形尺寸得到的值；
虚拟划线、所述虚拟划线模块23先判断工件的初始加工余量是否小于设定值，若不小于，则计算工件的目标成形面，并对该目标成形面进行虚拟划线后发送给工艺系统3；
加工余量实时检测、在工件加工过程中，所述背景图像和工件图像采集器1实时采集工件图像并将其发送给工件加工余量实时检测模块24，随后工件加工余量实时检测模块24实时计算加工余量并反馈给工艺系统3，当工件加工余量实时检测模块24计算得到加工余量为0时，工艺系统3控制工件加工结束，其中，所述加工余量为工件的实时加工面与目标成形面之间的距离。
所述轮廓提取步骤利用图像差分算法提取工件待加工面和定位面的图像轮廓：
D(x，y)＝f(x，y)-fb(x，y)
上式中，f(x，y)为工件图像，fb(x，y)为背景图像，D(x，y)为差分后的工件图像。
所述初始加工余量检测步骤中，
H(y)＝Ymax(x)-Ymin(x)，(x＝1,2，…xmax)
上式中，Ymax(x)、Ymin(x)分别为待加工面法向数值、基准面法向数值，x为遍历定位面方向的像素点。
所述初始加工余量检测步骤还包括对H(y)进行滤波处理的操作。
所述数据处理模块2还包括警示模块25，所述警示模块25的输入端与工件加工余量实时检测模块24的输出端信号连接，警示模块25的输出端与工艺系统3的输入端信号连接；
所述加工余量实时检测步骤中，当工件加工余量实时检测模块24实时计算加工余量接近0时，警示模块25将减小加工余量的命令传送给工艺系统3。
所述数据处理模块2还包括与背景图像和工件图像采集器1信号连接的图像标定模块26；
所述使用方法还包括图像标定步骤，该步骤位于图像采集步骤之前；
所述图像标定步骤是指：图像标定模块26对背景图像和工件图像采集器1进行标定，建立像素坐标与实际坐标的对应关系。
本发明的原理说明如下：
本发明所述系统不需要人工操作，效率高，安全性得到保证，且能提供工件的加工质量，避免因人为失误带来的超差。
本发明所述背景图像和工件图像采集器1可以由工业相机、镜头组成。根据实际加工需求，工业相机和镜头可以选择不同的分辨率，如10万像素的图像采集模块可以采集边长为1000像素的正方形图像。要求所采集的图像需要包含工件的外形，便于数据处理模块能够提取待测工件的外形。
虚拟划线步骤中，所述目标成形面是以工件定位面为基准，加上工件的成形尺寸来确定。
所述初始加工余量检测步骤中，对H(y)进行滤波处理的操作可提高容差率。
实施例1：
参见图1，一种基于机器视觉的辅助划线系统，包括背景图像和工件图像采集器1、数据处理器2，所述数据处理器2包括工件待加工面和定位面轮廓提取模块21、工件初始加工余量检测模块22、虚拟划线模块23、工件加工余量实时检测模块24、警示模块25、与背景图像和工件图像采集器1信号连接的图像标定模块26，所述工件待加工面和定位面轮廓提取模块21的输入端与背景图像和工件图像采集器1的输出端信号连接，工件待加工面和定位面轮廓提取模块21的输出端依次通过工件初始加工余量检测模块22、虚拟划线模块23、接口模块4与工艺系统3的输入端信号连接，所述工件加工余量实时检测模块24的输入端与背景图像和工件图像采集器1、虚拟划线模块23的输出端信号连接，工件加工余量实时检测模块24的输出端依次通过警示模块25、接口模块4与工艺系统3的输入端信号连接。
一种基于机器视觉的辅助划线系统的使用方法，依次包括以下步骤：
图像标定、所述图像标定模块26对背景图像和工件图像采集器1进行标定，建立像素坐标与实际坐标的对应关系；
图像采集、标定后的背景图像和工件图像采集器1于装夹工件前采集背景图像，装夹工件后再采集工件图像，并将背景图像和工件图像信息发送给工件待加工面和定位面轮廓提取模块21；
轮廓提取、所述工件待加工面和定位面轮廓提取模块21根据接收的背景图像和工件图像信息利用图像差分算法提取工件待加工面和定位面的图像轮廓并发送给虚拟划线模块23：
D(x，y)＝f(x，y)-fb(x，y)
上式中，f(x，y)为工件图像，fb(x，y)为背景图像，D(x，y)为差分后的工件图像；
初始加工余量检测、所述虚拟划线模块23根据接收的图像轮廓信息先计算出工件的初始加工面和定位面之间的距离H(y)，并对H(y)进行滤波处理，再计算工件的初始加工余量并将其发送给虚拟划线模块23，其中，所述工件的初始加工余量为H(y)的最小值减去工件的成形尺寸得到的值，
H(y)＝Ymax(x)-Ymin(x)，(x＝1,2，…xmax)
上式中，Ymax(x)、Ymin(x)分别为待加工面法向数值、基准面法向数值，x为遍历定位面方向的像素点；
虚拟划线、所述虚拟划线模块23先判断工件的初始加工余量是否小于设定值，若不小于，则计算工件的目标成形面，并对该目标成形面进行虚拟划线后发送给工艺系统3；
加工余量实时检测、在工件加工过程中，所述背景图像和工件图像采集器1实时采集工件图像并将其发送给工件加工余量实时检测模块24，随后工件加工余量实时检测模块24实时计算加工余量并反馈给工艺系统3，待工件加工余量实时检测模块24实时计算加工余量接近0时，警示模块25将减小加工余量的命令传送给工艺系统3，当工件加工余量实时检测模块24计算得到加工余量为0时，工艺系统3控制工件加工结束，其中，所述加工余量为工件的实时加工面与目标成形面之间的距离。
Claims (10)
1.一种基于机器视觉的辅助划线系统，其特征在于：
所述辅助划线系统包括背景图像和工件图像采集器(1)、数据处理器(2)，所述数据处理器(2)包括工件待加工面和定位面轮廓提取模块(21)、工件初始加工余量检测模块(22)、虚拟划线模块(23)、工件加工余量实时检测模块(24)，所述工件待加工面和定位面轮廓提取模块(21)的输入端与背景图像和工件图像采集器(1)的输出端信号连接，工件待加工面和定位面轮廓提取模块(21)的输出端依次通过工件初始加工余量检测模块(22)、虚拟划线模块(23)与工艺系统(3)的输入端信号连接，所述工件加工余量实时检测模块(24)的输入端与背景图像和工件图像采集器(1)、虚拟划线模块(23)的输出端信号连接，工件加工余量实时检测模块(24)的输出端与工艺系统(3)的输入端信号连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的辅助划线系统，其特征在于：所述数据处理器(2)还包括警示模块(25)，所述警示模块(25)的输入端与工件加工余量实时检测模块(24)的输出端信号连接，警示模块(25)的输出端与工艺系统(3)的输入端信号连接。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于机器视觉的辅助划线系统，其特征在于：所述数据处理器(2)还包括与背景图像和工件图像采集器(1)信号连接的图像标定模块(26)。
4.根据权利要求1或2所述的一种基于机器视觉的辅助划线系统，其特征在于：所述虚拟划线模块(23)、工件加工余量实时检测模块(24)的输出端均通过接口模块(4)与工艺系统(3)的输入端信号连接。
5.一种权利要求1所述的基于机器视觉的辅助划线系统的运行方法，其特征在于：
所述运行方法依次包括以下步骤：
图像采集、所述背景图像和工件图像采集器(1)于装夹工件前采集背景图像，装夹工件后再采集工件图像，并将背景图像和工件图像信息发送给工件待加工面和定位面轮廓提取模块(21)；
轮廓提取、所述工件待加工面和定位面轮廓提取模块(21)根据接收的背景图像和工件图像信息提取工件待加工面和定位面的图像轮廓并发送给虚拟划线模块(23)；
初始加工余量检测、所述虚拟划线模块(23)根据接收的图像轮廓信息计算工件的初始加工余量并将其发送给虚拟划线模块(23)，其中，所述工件的初始加工余量为工件的初始加工面和定位面之间的距离H(y)的最小值减去工件的成形尺寸得到的值；
虚拟划线、所述虚拟划线模块(23)先判断工件的初始加工余量是否小于设定值，若不小于，则计算工件的目标成形面，并对该目标成形面进行虚拟划线后发送给工艺系统(3)；
加工余量实时检测、在工件加工过程中，所述背景图像和工件图像采集器(1)实时采集工件图像并将其发送给工件加工余量实时检测模块(24)，随后工件加工余量实时检测模块(24)实时计算加工余量并反馈给工艺系统(3)，当工件加工余量实时检测模块(24)计算得到加工余量为0时，工艺系统(3)控制工件加工结束，其中，所述加工余量为工件的实时加工面与目标成形面之间的距离。
6.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉的辅助划线系统的运行方法，其特征在于：
所述轮廓提取步骤利用图像差分算法提取工件待加工面和定位面的图像轮廓：
D(x，y)＝f(x，y)-fb(x，y)
上式中，f(x，y)为工件图像，fb(x，y)为背景图像，D(x，y)为差分后的工件图像。
7.根据权利要求5或6所述的一种基于机器视觉的辅助划线系统的运行方法，其特征在于：
所述初始加工余量检测步骤中，
H(y)＝Ymax(x)-Ymin(x)，(x＝1,2，…xmax)
上式中，Ymax(x)、Ymin(x)分别为待加工面法向数值、基准面法向数值，x为遍历定位面方向的像素点。
8.根据权利要求5或6所述的一种基于机器视觉的辅助划线系统的运行方法，其特征在于：
所述初始加工余量检测步骤还包括对H(y)进行滤波处理的操作。
9.根据权利要求5或6所述的一种基于机器视觉的辅助划线系统的运行方法，其特征在于：
所述数据处理模块(2)还包括警示模块(25)，所述警示模块(25)的输入端与工件加工余量实时检测模块(24)的输出端信号连接，警示模块(25)的输出端与工艺系统(3)的输入端信号连接；
所述加工余量实时检测步骤中，当工件加工余量实时检测模块(24)实时计算加工余量接近0时，警示模块(25)将减小加工余量的命令传送给工艺系统(3)。
10.根据权利要求5或6所述的一种基于机器视觉的辅助划线系统的运行方法，其特征在于：
所述数据处理模块(2)还包括与背景图像和工件图像采集器(1)信号连接的图像标定模块(26)；
所述使用方法还包括图像标定步骤，该步骤位于图像采集步骤之前；
所述图像标定步骤是指：图像标定模块(26)对背景图像和工件图像采集器(1)进行标定，建立像素坐标与实际坐标的对应关系。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| 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 | ||
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Application publication date: 20190222 |