CN111157544A - 一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统 - Google Patents

一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统，包括存储模块、拍摄模块和处理器模块，存储模块用于储存各型号汽车大灯外观的标准图像样本，并将各型号汽车大灯的标准图像样本按照汽车型号进行分类储存；拍摄模块包括车辆型号识别拍摄单元和汽车大灯拍摄单元，用于拍摄正在检测的汽车的车架号和汽车大灯的外观，并将拍摄的汽车大灯图片输送给处理器模块；处理器模块根据接收到的车架号图片确定正在检测的汽车的型号，然后将接收到的汽车大灯图片与存储模块中储存的该型号汽车大灯的标准图像样本进行对比；使用本系统进行汽车大灯的外观检测时，检测速度快、准确率高，同时需要的品质检验人员少，节省了人力成本。

Description

一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统
技术领域
本发明涉及汽车大灯外观检测技术领域，特别是涉及一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统。
背景技术
随着人们生活水平的提高，越来越多的家庭选择购买汽车作为代步工具，汽车市场异常火热，同时各汽车厂家之间的竞争也异常激烈。汽车外观的好看与否是大多数汽车消费者首先考虑的条件，汽车外观严重影响着汽车的销量。为了保证出厂的汽车具有良好的外观表现，汽车在出厂前需要对汽车的外观进行缺陷检测，如检查汽车的车门、车盖、后备箱盖等表面否有凹陷、划痕等，检测汽车玻璃、汽车各个灯具表面是否有磨皮、划痕等，其中最难检查的部位是汽车大灯，因其材质透明，使用人眼很难检查出其外观缺陷，而且人眼特别容易疲劳，会对检测工人造成较为严重的眼睛疲劳损伤，而且对汽车大灯的外观缺陷检验效率低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统，旨在改善通过人工对汽车大灯的外观进行检测时会对检测工人造成较为严重的眼睛疲劳损伤，而且对汽车大灯的外观缺陷检验效率低的问题。
本发明是这样实现的：一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统，包括：
存储模块，用于储存各型号汽车大灯外观的标准图像样本，并将各型号汽车大灯的标准图像样本按照汽车型号进行分类储存；
拍摄模块，包括车辆型号识别拍摄单元和汽车大灯拍摄单元，其中车辆型号识别拍摄单元用于拍摄正在检测的汽车的车架号，并将车架号图片输送给处理器模块；汽车大灯拍摄单元用于对汽车大灯进行外观拍摄，并将拍摄的汽车大灯图片输送给处理器模块；
处理器模块，用于接收拍摄模块拍摄的汽车大灯图片和车架号图片，根据接收到的车架号图片确定正在检测的汽车的型号，然后将接收到的汽车大灯图片与存储模块中储存的该型号汽车大灯的标准图像样本进行对比，确认汽车大灯外观是否存在缺陷。
进一步的，本系统还包括限位模块，所述限位模块用于对正在检测的汽车的停放位置进行限定，使其与拍摄汽车大灯外观标准图像样本时汽车所在的位置一致。
进一步的，所述限位模块包括车轮道，所述车轮道上设置有可伸缩的挡体。
进一步的，所述车轮道的入口端设置有导向轮道，所述导向轮道呈等腰梯形结构，所述导向轮道的小端宽度与车轮道的宽度相同，且导向轮道的小端与车轮道相连。
进一步的，本系统还包括光线调节模块，所述光线调节模块用于对正在检测的汽车所在位置的光线强度进行限定，使其与拍摄汽车大灯外观标准图像样本时汽车所在位置的光线强度一致。
进一步的，所述光线调节模块包括照明灯和稳压器，所述照明灯和稳压器的输出端相连，且各照明灯相互并联。
进一步的，本系统还包括语音提示模块和报警模块，所述语音提示模块用于根据处理器模块对比的结果进行语音提示，播报汽车大灯外观是否合格，所述报警模块用于汽车大灯外观检测不合格时报警使用。
进一步的，本系统还包括显示模块，所述显示模块用于显示拍摄模块拍摄到的检测图像和与被检测汽车相同型号汽车大灯的标准图像，当处理器模块对比结果不一致时，将汽车大灯外观不一致的位置在检测图像和标准图像上标记出来。
进一步的，所述汽车大灯拍摄单元包括汽车左大灯拍摄单元和汽车右大灯拍摄单元，分别对汽车的左大灯和汽车的右大灯进行外观拍摄。
进一步的，本系统另外还包括反馈输入模块，用于对处理器模块对比处理的结果进行正确性反馈，数据分析模块根据用户的反馈结果进行AI学习和系统优化。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、使用本系统进行汽车大灯的外观检测时，不会出现人工检测中出现的对检测工人造成较为严重的眼睛疲劳损伤的问题，而且而且本系统的检测速度快、准确率高，同时需要的品质检验人员少，节省了人力成本。
2、设置有限位模块，限位模块对正在检测的汽车的停放位置进行限定，使得接受检测的汽车和拍摄准备图像样本时的汽车与拍摄模块之间的相对位置相同，保证了两次拍摄图像的一致性，提高了处理器模块进行图像对比时的准确性。
3、设置有光线调节模块，光线调节模块用于对正在检测的汽车所在位置的光线强度进行限定，使其与拍摄汽车大灯外观标准图像样本时汽车所在位置的光线强度一致，消除了接受检测的汽车拍摄图像时与拍摄准备图像样本时环境光线亮度不同造成的影响，进一步提高了处理器模块进行图像对比时的准确性。
4、设置有显示模块，显示模块用于显示拍摄模块拍摄到的检测图像和与被检测汽车相同型号汽车大灯的标准图像，当处理器模块对比结果不一致时，将汽车大灯外观不一致的位置在检测图像和标准图像上标记出来，工作人员根据图像上的标记进行人工复测，方便工作人员进行进行针对性的人工复测，减轻了工作人员进行复测时的工作量，提高了工作人员进行人工复测的效率。
5、设置有反馈输入模块，用于对处理器模块对比处理的结果进行正确性反馈，数据分析模块根据用户的反馈结果进行AI学习和系统优化，使得本系统后续的对比检测结果更加准确。
附图说明
图1是本发明一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统的结构框图；
图2是本发明一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统的拍摄模块的结构框图；
图3是本发明一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统的光线调节模块的结构框图；
图4是本发明实施例中一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统的限位模块的结构示意图；
图5是本发明实施例中一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统的汽车左大灯拍摄单元和汽车右大灯拍摄单元的位置布置示意图。
图中：1、车轮道；2、挡体；3、导向轮道；4、电动缸；5、动力桩；6、转动升降杆；7、支撑固定桩；8、摄像头。
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1和图2，本发明实施例中，一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统，包括存储模块、拍摄模块和处理器模块，存储模块用于储存各型号汽车大灯外观的标准图像样本，并将各型号汽车大灯的标准图像样本按照汽车型号进行分类储存；拍摄模块包括车辆型号识别拍摄单元和汽车大灯拍摄单元，其中车辆型号识别拍摄单元用于拍摄正在检测的汽车的车架号，并将车架号图片输送给处理器模块；汽车大灯拍摄单元用于对汽车大灯进行外观拍摄，并将拍摄的汽车大灯图片输送给处理器模块；处理器模块用于接收拍摄模块拍摄的汽车大灯图片和车架号图片，根据接收到的车架号图片确定正在检测的汽车的型号，然后将接收到的汽车大灯图片与存储模块中储存的该型号汽车大灯的标准图像样本进行对比，确认汽车大灯外观是否存在缺陷。
本发明的工作原理：车架号又名车辆识别代码，是汽车制造厂为了识别而给一辆车指定的一组字码，车辆识别代码经过排列组合，可以使同一车型的车在30年之内不会发生重号现象，具有对车辆的唯一识别性，因此处理器模块通过对车架号的识别可准确确定正在检测的汽车的型号，然后在存储模块中查询该型号汽车大灯外观的标准图像样本，再将拍摄模块拍摄到的正在检测的汽车大灯外观的图片与标准图像样本一一进行比对，一一比对包括汽车型号一一对应，拍摄所用摄像头也一一对应，通过这种图像识别的对比检测手段，可准确快捷的检测出二者之间的是否有差别，进而判断出汽车大灯外观是否存在缺陷。
所以使用本系统进行汽车大灯的外观检测时，不会出现人工检测中出现的对检测工人造成较为严重的眼睛疲劳损伤的问题，而且而且本系统的检测速度快、准确率高，同时需要的品质检验人员少，节省了人力成本。
请参阅图1和图4，本发明实施例中，本系统还包括限位模块，限位模块用于对正在检测的汽车的停放位置进行限定，使其与拍摄汽车大灯外观标准图像样本时汽车所在的位置一致；限位模块包括车轮道1，车轮道上设置有可伸缩的挡体2，车轮道1上位于挡体2的位置处设置有凹孔，凹孔中竖直设置有电动缸4，挡体2与电动缸4输出轴的顶端相连，汽车驶入车轮道1时，通过电动缸4控制挡体2位于车轮道1中，对汽车进行限位，检测完毕后，通过电动缸4控制挡体2下降至凹孔中，汽车可驶离车轮道；车轮道1的宽度与汽车的轮子的宽度相同，当汽车一侧的两个轮子均驶入车轮道1中同时前轮正好被挡体2挡住后，接受检测的汽车所在的位置与拍摄准备图像样本时汽车所在的位置相同，使得接受检测的汽车和拍摄准备图像样本时的汽车大灯与拍摄模块之间的相对位置相同，保证了两次拍摄图像的一致性，提高了处理器模块进行图像对比时的准确性。
请参阅图4，本发明实施例中，车轮道1的入口端设置有导向轮道3，导向轮道3呈等腰梯形结构，导向轮道3的小端宽度与车轮道1的宽度相同，且导向轮道3的小端与车轮道1相连，导向轮道3的设置使得待检测的汽车可方便准确的驶入车轮道1中。
请参阅图1和图3，本发明实施例中，本系统还包括光线调节模块，光线调节模块用于对正在检测的汽车所在位置的光线强度进行限定，使其与拍摄汽车大灯外观标准图像样本时汽车所在位置的光线强度一致；光线调节模块包括照明灯和稳压器，照明灯和稳压器的输出端相连，且各照明灯相互并联，照明灯选择型号相同且是相同厂家生产的照明灯，稳压器为各照明灯提供稳定的电压，使得各照明灯的输入电压保持不变，使得照明灯的亮度保持不变，消除了接受检测的汽车拍摄图像时与拍摄准备图像样本时环境光线亮度不同造成的影响，进一步提高了处理器模块进行图像对比时的准确性。
请参阅图1，本发明实施例中，本系统还包括语音提示模块和报警模块，语音提示模块用于根据处理器模块对比的结果进行语音提示，播报汽车大灯外观是否合格，报警模块用于汽车大灯外观检测不合格时报警使用；当处理器模块判断正在检测的汽车大灯的外观符合要求时，向语音提示模块发出质量合格信号，语音提示模块播放出表示质量合格的声音，提醒工作人员可以将检测完成的汽车开走入库，同时处理器模块向电动缸4的控制器发出信号，通过电动缸4控制挡体2沉入凹孔中，使得检测完成的汽车能驶离车轮道1；当处理器模块判断正在检测的汽车大灯的外观不符合要求时，向语音提示模块和报警模块发出质量不合格信号，语音提示模块播放出表示质量不合格的声音，同时报警模块发出报警声，提醒工作人员对正在检测的汽车进行汽车大灯外观的人工确认性检查，所以语音提示模块和报警模块具有提醒工作人员系统检测已经完成，并且告知工作人员是否需要进行人工复测的功能。
请参阅图1，本发明实施例中，本系统还包括显示模块，显示模块用于显示拍摄模块拍摄到的检测图像和与被检测汽车相同型号汽车大灯的标准图像，当处理器模块对比结果不一致时，将汽车大灯外观不一致的位置在检测图像和标准图像上标记出来，工作人员根据图像上的标记进行人工复测，方便工作人员进行进行针对性的人工复测，减轻了工作人员进行复测时的工作量，提高了工作人员进行人工复测的效率。
请参阅图1、图2和图5，本发明实施例中，汽车大灯拍摄单元包括汽车左大灯拍摄单元和汽车右大灯拍摄单元，分别对汽车的左大灯和汽车的右大灯进行外观拍摄；每个拍摄单元可根据实际情况进行摄像头8位置和数量的设置，以使得拍摄单元对汽车大灯能进行全面、清晰的拍摄为标准；汽车左大灯拍摄单元和汽车右大灯拍摄单元可这样设置，包括动力桩5、转动升降杆6、支撑固定桩7和摄像头8，动力桩5和支撑固定桩7分别设置于汽车检测处的两侧，摄像头8分成两组安装在转动升降杆6上，每组有三个，分别对汽车大灯的左部中部和右部进行拍摄，转动升降杆6的一端铰接在动力桩5上设置的转轴上，转动升降杆6的另一端置于支撑固定桩7上时，汽车左大灯拍摄单元和汽车右大灯拍摄单元位于检测位置，动力桩5中设置有电机和减速机，减速机的输出端与转轴相连，减速机通过转轴带动转动升降杆6转动；汽车驶入检测位置进行检测，检测完毕后汽车要驶离检测位置，动力桩5中的电机启动，控制转动升降杆6升起，待汽车完全驶离检测位置后，动力桩5中的电机反向启动，控制转动升降杆6落回检测位置；这样设置使得汽车左大灯拍摄单元和汽车右大灯拍摄单元不会影响汽车驶入或驶出检测场地，而且检测时，汽车左大灯拍摄单元和汽车右大灯拍摄单元的摄像头8与正在检测的汽车之间的相对位置和拍摄标准图像样片时汽车左大灯拍摄单元和汽车右大灯拍摄单元的摄像头8和汽车之间的相对位置相同，提高了处理器模块进行图像对比时的准确性。
请参阅图1，本发明实施例中，本系统另外还包括反馈输入模块，用于对处理器模块对比处理的结果进行正确性反馈，数据分析模块根据用户的反馈结果进行AI学习和系统优化，使得本系统后续的对比检测结果更加准确。
以上所述仅为本发明的优选实施方式而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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)

1.一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统，其特征在于，包括：
存储模块，用于储存各型号汽车大灯外观的标准图像样本，并将各型号汽车大灯的标准图像样本按照汽车型号进行分类储存；
拍摄模块，包括车辆型号识别拍摄单元和汽车大灯拍摄单元，其中车辆型号识别拍摄单元用于拍摄正在检测的汽车的车架号，并将车架号图片输送给处理器模块；汽车大灯拍摄单元用于对汽车大灯进行外观拍摄，并将拍摄的汽车大灯图片输送给处理器模块；
处理器模块，用于接收拍摄模块拍摄的汽车大灯图片和车架号图片，根据接收到的车架号图片确定正在检测的汽车的型号，然后将接收到的汽车大灯图片与存储模块中储存的该型号汽车大灯的标准图像样本进行对比，确认汽车大灯外观是否存在缺陷。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统，其特征在于，本系统还包括限位模块，所述限位模块用于对正在检测的汽车的停放位置进行限定，使其与拍摄汽车大灯外观标准图像样本时汽车所在的位置一致。
3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统，其特征在于，所述限位模块包括车轮道，所述车轮道上设置有可伸缩的挡体。
4.根据权利要求3所述的一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统，其特征在于，所述车轮道的入口端设置有导向轮道，所述导向轮道呈等腰梯形结构，所述导向轮道的小端宽度与车轮道的宽度相同，且导向轮道的小端与车轮道相连。
5.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统，其特征在于，本系统还包括光线调节模块，所述光线调节模块用于对正在检测的汽车所在位置的光线强度进行限定，使其与拍摄汽车大灯外观标准图像样本时汽车所在位置的光线强度一致。
6.根据权利要求5所述的一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统，其特征在于，所述光线调节模块包括照明灯和稳压器，所述照明灯和稳压器的输出端相连，且各照明灯相互并联。
7.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统，其特征在于，本系统还包括语音提示模块和报警模块，所述语音提示模块用于根据处理器模块对比的结果进行语音提示，播报汽车大灯外观是否合格，所述报警模块用于汽车大灯外观检测不合格时报警使用。
8.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统，其特征在于，本系统还包括显示模块，所述显示模块用于显示拍摄模块拍摄到的检测图像和与被检测汽车相同型号汽车大灯的标准图像，当处理器模块对比结果不一致时，将汽车大灯外观不一致的位置在检测图像和标准图像上标记出来。
9.根据权利要求1-8任意一项所述的一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统，其特征在于，所述汽车大灯拍摄单元包括汽车左大灯拍摄单元和汽车右大灯拍摄单元，分别对汽车的左大灯和汽车的右大灯进行外观拍摄。
10.根据权利要求9所述的一种基于图像识别的汽车大灯产品质量缺陷检测智能系统，其特征在于，本系统另外还包括反馈输入模块，用于对处理器模块对比处理的结果进行正确性反馈，数据分析模块根据用户的反馈结果进行AI学习和系统优化。
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