CN111366584A - 基于视觉识别的报废汽车可回收零部件损伤分类方法及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于视觉识别的报废汽车可回收零部件损伤分类方法及设备,包括:采集汽车各零部件作为样本零部件图像,对样本零部件图像进行特征提取并建立零部件模板库,同时采集各样本零部件重量信息,建立零部件重量库;对待检测零部件进行超声波清洗,清洗完毕放入传送带送往检测区域,判断待检测零部件是否到达检测区域,并且判断零部件的属性;对待检测零部件进行图像采集和特征提取,将提取结果与零部件模板库对应样本进行外观对比,并生成外观差异值;根据外观差异值确定零部件损伤等级;对不同损伤等级的零部件输送至对应的置放区域,完成损伤零部件的分类。本发明,可以对零部件损伤进行分类,提高了分类效率。
Description
技术领域
本发明涉及汽车零件回收检测技术领域,具体为一种基于视觉识别的报废汽车可回收零部件损伤分类方法及设备。
背景技术
目前,随着经济的发展,汽车成为越来越多个人或家庭消费品。随着人均汽车保有量的不断增长,报废的汽车数量也在不断扩大。由于报废汽车的一些零部件是可以回收简单加工后予以再利用。而因为报废汽车零件损伤不同,需要先对零部件外观进行检测并分类,以便能够回收品质较好的零部件。现有技术中采用人工回收效率低,因此,有必要采用合适的方式收集这些汽车零部件金属予以分类处理,便于更好地针对报废汽车零部件回收利用。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于视觉识别的报废汽车可回收零部件损伤分类方法及设备,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:
一种基于视觉识别的报废汽车可回收零部件损伤分类方法,包括如下步骤:
步骤1:采集汽车各零部件作为样本零部件图像,对样本零部件图像进行特征提取并建立零部件模板库,同时采集各样本零部件重量信息,建立零部件重量库;
步骤2:对待检测零部件进行超声波清洗,清洗完毕放入传送带送往检测区域,判断待检测零部件是否到达检测区域,并且判断零部件的属性,具体包括损伤图形形状、面积、深度以及形变程度;
步骤3:对待检测零部件进行图像采集和特征提取,将提取结果与零部件模板库对应样本进行外观对比,并生成外观差异值;
步骤4:根据外观差异值确定零部件损伤等级;
步骤5:对不同损伤等级的零部件输送至对应的置放区域,完成损伤零部件的分类。
优选的,步骤2中,清洗后的待检测零部件首先逐次逐个经过称重区,称重完毕并做记录,然后再送入到传送带初始端。
优选的,步骤3中,提取结果与零部件模板库对应样进行外观对比的方法是:根据称重区称取的待检测零部件重量,然后与部件重量库进行对比,根据零部件模板库,映射与之相匹配的样本零部件图像。
优选的,步骤3中,在特征提取过程时加入补偿光,以提高图像采集的封边效果。
优选的,步骤1中和步骤3中的样本零部件和待检测零部件的图像采集条件和特征提取方式均相同。
未解决上述技术问题,本发明还提供一种基于视觉识别的报废汽车可回收零部件损伤分类设备,包括,称重设备、传送带、零件盛放箱、图像采集设备、上位机以及机械手,所述称重设备的一侧设置有推件设备,另一端设有斜通道,该斜通道的底端延伸到传送带的初始端正上方,所述图像采集设备位于传送带检测区的正上方,且可上下运动,所述机械手设于传送带尾端的侧面,同时在该传送带尾端靠近机械手处还设有零件盛放箱,所述零件盛放箱有多个,分别对应放置不同等级的待检测零部件,所述上位机控制连接称重设备、传送带、图像采集设备以及机械手。
优选的,所述推件设备包括电动推杆以及与该电动推杆末端固连的推板,所述电动推杆与上位机连接,所述推板滑动设于称重设备上。
优选的,所述图像采集设备通过图像采集模块与上位机连接,该图像采集设备采用CCD摄像机,并且通过驱动电机进行上下运动,该驱动电机与上位机连接。
优选的,位于传送带检测区的正上方还设有补偿光源,该检测区与图像采集设备垂直交汇处设置有与上位机连接的第一光电传感器,靠近机械手处的传送带还设置有与上位机连接的第二光电传感器。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明,对待检测的零部件进行清洗,以提高图像采集和特征提取的有效性,同时通过设置了驱动电机,可以带动图像采集设备上下运动,这样可以调节图像采集设备对待检测零部件的焦距,以提高CCD摄像机工作时的分辨率进而实现提高图像质量。
本发明,首先对汽车各零件进行图像特征提取并建立零部件模板库,以此作为基准图像,然后对报废汽车的损伤零部件进行逐个逐次进行图像采集和特征提取,并将提取结果与零部件模板库对应样本进行外观对比,并生成外观差异值,根据外观差异值确定零部件损伤等级,再通过机械手进行分类最后回收,提高了分类效率。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图;
图2为本发明的结构示意图。
图中:1称重设备、2传送带、3零件盛放箱、4倾斜通道、5电动推杆、6推板、7图像采集设备、8图像采集模块、9上位机、10补偿光源、11第一光电传感器、12机械手、13驱动电机、14第二光电传感器。
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1~2,本发明提供一种技术方案:
一种基于视觉识别的报废汽车可回收零部件损伤分类方法,包括如下步骤:
步骤1:采集汽车各零部件作为样本零部件图像,对样本零部件图像进行特征提取并建立零部件模板库,同时采集各样本零部件重量信息,建立零部件重量库;在本零部件图像使用图像采集设备:CD摄像机在样本零部件正上方,采集俯拍面以及侧面图像,然后通过图像采集模块对图像进行处理,从而形成立零部件模板库,将此立零部件模板库录入到上位机,作为后面采集待检测零部件图像对比的基准图像;同时也采集每个本零部件重量信息;
步骤2:对待检测零部件进行超声波清洗,清洗完毕放入传送带送往检测区域,判断待检测零部件是否到达检测区域,并且判断零部件的属性,具体包括损伤图形形状、面积、深度以及形变程度;清洗后的待检测零部件首先逐次逐个经过称重区,称重完毕并做记录,然后再送入到传送带初始端,此过程中,为了便于在图像采集设备采集待检测零部件图像并处理后,上传到上位机并通过与零部件模板库中比对,知道该待检测零部件具体是属于哪一块零部件,以便于从零部件模板库中调取相应的样本零部件图像,需要先对进入到检测区域的待检测部件进行称重处理,根据零件的重量数值,这样可以判断处该待检测零件属于哪一块,继而上位机可以准确的从零部件模板库中调取出相关的本零部件图像,并与图像采集设备采集的图像进行对比;
步骤3:对待检测零部件进行图像采集和特征提取,将提取结果与零部件模板库对应样进行外观对比,并生成外观差异值;根据图像采集设备采集的图像信息,形成提取结果S1,再通过上位机调取零部件模板库中的样本零部件图像的结果S2(预先录入上位机中)进行比对,由此得出S1损伤图形形状:S2损伤图形形状的数值(图形相似度比,等于1时为同样图形),S1损伤图形面积:S2损伤图形面积的数值(损伤面积比),S1损伤图形损伤深度:S2损伤图形损伤深度(损伤口深度比),以及S1损伤图形损伤形变:S2损伤图形损伤形变的数值(面积比)。
步骤4:根据外观差异值确定零部件损伤等级;件损伤等级是在上位机中预设预先设定的范围值,即损伤零件能够使用的最低临界值,为S1:S2即图形相似度比、损伤面积比、损伤口深度比、面积比的阈值;
步骤5:对不同损伤等级的零部件输送至对应的置放区域,完成损伤零部件的分类;上位机根据S1:S2寻找属于预先设定的范围值,控制机械手将零件放入相应的零件盛放箱内。
步骤3中,提取结果与零部件模板库对应样进行外观对比的方法是:根据称重区称取的待检测零部件重量,然后与部件重量库进行对比,根据零部件模板库,映射与之相匹配的样本零部件图像。
步骤3中,在特征提取过程时加入补偿光,以提高图像采集的封边效果。
步骤1中和步骤3中的样本零部件和待检测零部件的图像采集条件和特征提取方式均相同。
一种基于视觉识别的报废汽车可回收零部件损伤分类设备,包括,称重设备1、传送带2、零件盛放箱3、图像采集设备7、上位机9以及机械手12,述称重设备1的一侧设置有推件设备,另一端设有倾斜通道4,该倾斜通道4的底端延伸到传送带2的初始端正上方,所述图像采集设备7位于传送带2检测区的正上方,且可上下运动,所述机械手12设于传送带2尾端的侧面,同时在该传送带2尾端靠近机械手12处还设有零件盛放箱3,所述上位机9控制连接称重设备1、传送带2、图像采集设备7以及机械手12。
所述推件设备包括电动推杆5以及与该电动推杆5末端固连的推板6,所述电动推杆5与上位机9连接,所述推板6滑动设于称重设备1上。
所述图像采集设备7通过图像采集模块8与上位机9连接,该图像采集设备7采用CCD摄像机,并且通过驱动电机13进行上下运动,该驱动电机13与上位机9连接。
位于传送带2检测区的正上方还设有补偿光源10,该检测区与图像采集设备7垂直交汇处设置有与上位机9连接的第一光电传感器11,靠近机械手12处的传送带2还设置有与上位机9连接的第二光电传感器14。
本发明中,如图2所示,首先,将报废汽车的零部件拆卸,作为待检测零部件,然后分别分批进行超声波清洗,洗去表面的污渍、油渍,以便于后面图像采集设备7进行图像采集和特征处理,清洗完毕后,将待检测零部件逐次逐个放到称重区进行称重,此时称重设备1将称重信息上传到上位机9,上位机9根据重量信息,从零部件模板库调取与之对应的样本零部件图像。称重完毕,上位机控制推件设备动作:电动推杆5连同推板6从左侧推向右侧,将待检测零部件由称重设备1上推向倾斜通道4,并滑到底部落入到传送带2的初始端,在传送带2的作用下向右运动,直至进入到检测区域,此时通过第一光电传感器11检测到位,上位机9控制图像采集设备7以及图像采集模块8进行图像采集和特征处理,将提取结果与从零部件模板库对应样本进行外观对比,形成外观差异值,即图形相似度比、损伤面积比、损伤口深度比、面积比,并根据上位机9中预先存入的范围值,判断确定零部件损伤等级,然后当待检测零部件运动到第二光电传感器14处,将给上位机9一个触发信号,将控制多自由度的机械手12对待检测零部进行抓取,然后放入到对应等级标号的零件盛放箱3内,将不同等级的待检测零部件放置,实现损伤的零部件分类和回收。本发明中,通过设置了驱动电机13,可以带动图像采集设备7上下运动,这样可以调节图像采集设备7对待检测零部件的焦距,以提高CCD摄像机工作时的分辨率进而实现提高图像质量。
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 (9)
1.一种基于视觉识别的报废汽车可回收零部件损伤分类方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤1:采集汽车各零部件作为样本零部件图像,对样本零部件图像进行特征提取并建立零部件模板库,同时采集各样本零部件重量信息,建立零部件重量库;
步骤2:对待检测零部件进行超声波清洗,清洗完毕放入传送带送往检测区域,判断待检测零部件是否到达检测区域,并且判断零部件的属性,具体包括损伤图形形状、面积、深度以及形变程度;
步骤3:对待检测零部件进行图像采集和特征提取,将提取结果与零部件模板库对应样本进行外观对比,并生成外观差异值;
步骤4:根据外观差异值确定零部件损伤等级;
步骤5:对不同损伤等级的零部件输送至对应的置放区域,完成损伤零部件的分类。
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉识别的报废汽车可回收零部件损伤分类方法,其特征在于,步骤2中,清洗后的待检测零部件首先逐次逐个经过称重区,称重完毕并做记录,然后再送入到传送带初始端。
3.根据权利要求2所述的一种基于视觉识别的报废汽车可回收零部件损伤分类方法,其特征在于,步骤3中,提取结果与零部件模板库对应样进行外观对比的方法是:根据称重区称取的待检测零部件重量,然后与部件重量库进行对比,根据零部件模板库,映射与之相匹配的样本零部件图像。
4.根据权利要求1所述的一种基于视觉识别的报废汽车可回收零部件损伤分类方法,其特征在于,步骤3中,在特征提取过程时加入补偿光,以提高图像采集的封边效果。
5.根据权利要求1所述的一种基于视觉识别的报废汽车可回收零部件损伤分类方法,其特征在于,步骤1中和步骤3中的样本零部件和待检测零部件的图像采集条件和特征提取方式均相同。
6.一种基于视觉识别的报废汽车可回收零部件损伤分类设备,包括,称重设备(1)、传送带(2)、零件盛放箱(3)、图像采集设备(7)、上位机(9)以及机械手(12),其特征在于,所述称重设备(1)的一侧设置有推件设备,另一端设有倾斜通道(4),该倾斜通道(4)的底端延伸到传送带(2)的初始端正上方,所述图像采集设备(7)位于传送带(2)检测区的正上方,且可上下运动,所述机械手(12)设于传送带(2)尾端的侧面,同时在该传送带(2)尾端靠近机械手(12)处还设有零件盛放箱(3),所述零件盛放箱(3)有多个,分别对应放置不同等级的待检测零部件,所述上位机(9)控制连接称重设备(1)、传送带(2)、图像采集设备(7)以及机械手(12)。
7.根据权利要求6所述的一种基于视觉识别的报废汽车可回收零部件损伤分类设备,其特征在于,所述推件设备包括电动推杆(5)以及与该电动推杆(5)末端固连的推板(6),所述电动推杆(5)与上位机(9)连接,所述推板(6)滑动设于称重设备(1)上。
8.根据权利要求6所述的一种基于视觉识别的报废汽车可回收零部件损伤分类设备,其特征在于,所述图像采集设备(7)通过图像采集模块(8)与上位机(9)连接,该图像采集设备(7)采用CCD摄像机,并且通过驱动电机(13)进行上下运动,该驱动电机(13)与上位机(9)连接。
9.根据权利要求6所述的一种基于视觉识别的报废汽车可回收零部件损伤分类系统,其特征在于,位于传送带(2)检测区的正上方还设有补偿光源(10),该检测区与图像采集设备(7)垂直交汇处设置有与上位机(9)连接的第一光电传感器(11),靠近机械手(12)处的传送带(2)还设置有与上位机(9)连接的第二光电传感器(14)。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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