CN111389741A - 基于机器视觉的汽车刹车片表面缺陷检测自动分拣系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉的汽车刹车片表面缺陷检测自动分拣系统，包括机器视觉系统，所述机器视觉系统包括相机、镜头和光源，所述机器视觉系统连接有CPU，CPU连接有上位机和分拣手臂，所述上位机包括图像预处理、图像分割、特征提取和模式识别，所述模式识别包括颜色识别、形状识别、纹理识别和多特征融合识别，所述机器视觉系统对待分拣目标图像进行检测并将信息传送到CPU，CPU对接收的信息进行处理。本发明设计合理，便于通过图像采集、处理和识别对刹车片进行检测，并利用检测结果控制分拣手臂动作，将有缺陷的刹车片分拣至不合格区域，将合格的产品进行出厂处理，达到自动分拣的目的，有利于使用。

Description

基于机器视觉的汽车刹车片表面缺陷检测自动分拣系统
技术领域
本发明涉及车刹车片表面缺陷检测自动分拣系统技术领域，尤其涉及一种基于机器视觉的汽车刹车片表面缺陷检测自动分拣系统。
背景技术
汽车所使用的刹车片不仅对材料和尺寸有着严格的要求，而且要严加控制表面缺陷，片表面缺陷主要包括裂纹、破裂、划痕、缺损、压痕和毛刺等，这是影响刹车系统可靠性的主要因素之一，这些缺陷往往是引起制动缓慢、增加制动距离，甚至刹车失灵事故的起因，进而导致汽车追尾、撞车、撞障碍物或撞人事故，导致车辆严重受损、发生着火甚至爆炸的现象，因此在生产过程中需要对刹车片进行检测；
目前在生产过程中，刹车片表面缺陷的传统检测方法通常为目测法，发现问题后用工具显微镜或投影仪复查，但这种方法检测量大，工作强度高，眼睛容易疲劳，所以检测稳定性差且效率低，不能满足使用需求，因此我们提出了基于机器视觉的汽车刹车片表面缺陷检测自动分拣系统用于解决上述问题。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了基于机器视觉的汽车刹车片表面缺陷检测自动分拣系统。
本发明提出的基于机器视觉的汽车刹车片表面缺陷检测自动分拣系统，包括机器视觉系统，所述机器视觉系统包括相机、镜头和光源，所述机器视觉系统连接有CPU，CPU连接有上位机和分拣手臂，所述上位机包括图像预处理、图像分割、特征提取和模式识别，所述模式识别包括颜色识别、形状识别、纹理识别和多特征融合识别。
优选地，所述机器视觉系统对待分拣目标图像进行检测并将信息传送到CPU，CPU对接收的信息进行处理，CPU将信息传送给上位机，上位机通过图像预处理、图像分割、特征提取和模式识别对信息进行处理、分割、提取和识别，识别后将信息传递给CPU，CPU将接收的信息传递给分拣手臂，分拣手臂对检测后的刹车片进行分拣。
优选地，所述相机为三镜头工业相机，三镜头工业相机需要有较宽的景深并且在一定物距范围内图像放大倍率不变，镜头具有平行光的需求，有高影像分辨率以及超低的畸变系数，光源的选择应保障各部分成像效果一致。
优选地，所述图像预处理采用均值滤波、中值滤波算法等完成图像去噪。
优选地，所述模式识别通过编写识别程序，对特定的刹车片合格度进行检测，预采用多特征融合的方法来完成图像模式识别。
优选地，所述分拣手臂为六自由度机械手臂。
与现有的技术相比，本发明的有益效果是：
（1）、通过机器视觉系统、CPU和上位机相配合，相机、镜头和光源的配合对待分拣目标图像进行图像采集，将采集的图像信息传递给CPU对接收的图像信息进行处理，将处理后的信息传递给上位机，利用值滤波、中值滤波算法对图像预处理，利用对数似然函数完成目标与背景的分析，从而完成图像分割，对分割后的图像进行特征提取，预采用多特征融合的方法来完成图像模式识别，首先得到图像的颜色数据、形状数据、纹理数据，依据这些数据分析对应的特征，之后，分别依据颜色、形状、纹理特征对图像进行识别，分别得到识别分值A、识别分值B、识别分值C、识别分值D，再融合这三种特征对图像进行识别，得到多特征融合识别分值，依据四类识别分值进行多分类器的融合，最终得到识别结果；
（2）、通过CPU、上位机和分拣手臂相配合，上位机将识别结果通过CPU传递给分拣手臂，分拣手臂将检测合格的刹车片放置在出厂区域进行出厂处理，将检测不合格的刹车片放置在不合格区域，完成对目标的分拣功能。
本发明设计合理，便于通过图像采集、处理和识别对刹车片进行检测，并利用检测结果控制分拣手臂动作，将有缺陷的刹车片分拣至不合格区域，将合格的产品进行出厂处理，达到自动分拣的目的，有利于使用。
附图说明
图1为本发明提出的基于机器视觉的汽车刹车片表面缺陷检测自动分拣系统的框图；
图2为图1中模式识别的内部连接件框图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步解说。
实施例
参照图1-2，本实施例提出了基于机器视觉的汽车刹车片表面缺陷检测自动分拣系统，包括机器视觉系统，机器视觉系统包括相机、镜头和光源，机器视觉系统连接有CPU，CPU连接有上位机和分拣手臂，上位机包括图像预处理、图像分割、特征提取和模式识别，模式识别包括颜色识别、形状识别、纹理识别和多特征融合识别，本发明设计合理，便于通过图像采集、处理和识别对刹车片进行检测，并利用检测结果控制分拣手臂动作，将有缺陷的刹车片分拣至不合格区域，将合格的产品进行出厂处理，达到自动分拣的目的，有利于使用。
本实施例中，机器视觉系统对待分拣目标图像进行检测并将信息传送到CPU，CPU对接收的信息进行处理，CPU将信息传送给上位机，上位机通过图像预处理、图像分割、特征提取和模式识别对信息进行处理、分割、提取和识别，识别后将信息传递给CPU，CPU将接收的信息传递给分拣手臂，分拣手臂对检测后的刹车片进行分拣，相机为三镜头工业相机，三镜头工业相机需要有较宽的景深并且在一定物距范围内图像放大倍率不变，镜头具有平行光的需求，有高影像分辨率以及超低的畸变系数，光源的选择应保障各部分成像效果一致，图像预处理采用均值滤波、中值滤波算法等完成图像去噪，模式识别通过编写识别程序，对特定的刹车片合格度进行检测，预采用多特征融合的方法来完成图像模式识别，所分拣手臂为六自由度机械手臂，本发明设计合理，便于通过图像采集、处理和识别对刹车片进行检测，并利用检测结果控制分拣手臂动作，将有缺陷的刹车片分拣至不合格区域，将合格的产品进行出厂处理，达到自动分拣的目的，有利于使用。
本实施例中，对待分拣刹车片的钢背、摩擦材料和倒脚进行检测时，通过机器视觉系统中的相机、镜头和光源的配合对待分拣目标图像进行图像采集，在采集时，选取的相机需要有较宽的景深并且在一定物距范围内图像放大倍率不变，镜头具有平行光的需求，有高影像分辨率以及超低的畸变系数，光源的选择应保障各部分成像效果一致，将采集的图像信息传递给CPU，CPU对接收的图像信息进行处理，将处理后的信息传递给上位机，由于刹车片表面有丰富的纹理，在图像特征上类似于复杂的噪声，因此刹车片表面裂纹检测需要抗噪声干扰，为了去除噪声的干扰，利用值滤波、中值滤波算法对图像预处理，来完成图像去噪，并突出非噪声的裂纹部位，然后利用联通区域面积计算得到最大联通区域面积，对于面积超过设定阈值的区域认为是裂纹区域，然后完成目标分割，预采用对数似然法进行前背景分离，对采集的图像的RGB分量参数进行估计，通过对随机干扰项分布假设，利用对数似然函数完成目标与背景的分析，从而完成图像分割，对分割后的图像进行特征提取，通过特征提取能够对前后轮刹车盘分类，对两段式三段式磨盘分类，预采用多特征融合的方法来完成图像模式识别，首先得到图像的颜色数据、形状数据、纹理数据，依据这些数据分析对应的特征，之后，分别依据颜色、形状、纹理特征对图像进行识别，分别得到识别分值A、识别分值B、识别分值C、识别分值D，再融合颜色、形状、纹理这三种特征对图像进行识别，得到多特征融合识别分值，依据识别分值A、识别分值B、识别分值C、识别分值D四类识别分值进行多分类器的融合，最终得到识别结果，上位机将识别结果传送给CPU，CPU将检测结果传递给分拣手臂，通过控制分拣手臂的姿态来实现分拣手臂对目标的抓取及对目标待放置区的定位，将检测合格的刹车片放置在出厂区域，进行出厂处理，将检测不合格的刹车片放置在不合格区域，完成对目标的分拣功能。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，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，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.基于机器视觉的汽车刹车片表面缺陷检测自动分拣系统，包括机器视觉系统，其特征在于，所述机器视觉系统包括相机、镜头和光源，所述机器视觉系统连接有CPU，CPU连接有上位机和分拣手臂，所述上位机包括图像预处理、图像分割、特征提取和模式识别，所述模式识别包括颜色识别、形状识别、纹理识别和多特征融合识别。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的汽车刹车片表面缺陷检测自动分拣系统，其特征在于，所述机器视觉系统对待分拣目标图像进行检测并将信息传送到CPU，CPU对接收的信息进行处理，CPU将信息传送给上位机，上位机通过图像预处理、图像分割、特征提取和模式识别对信息进行处理、分割、提取和识别，识别后将信息传递给CPU，CPU将接收的信息传递给分拣手臂，分拣手臂对检测后的刹车片进行分拣。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的汽车刹车片表面缺陷检测自动分拣系统，其特征在于，所述相机为三镜头工业相机，三镜头工业相机需要有较宽的景深并且在一定物距范围内图像放大倍率不变，镜头具有平行光的需求，有高影像分辨率以及超低的畸变系数，光源的选择应保障各部分成像效果一致。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的汽车刹车片表面缺陷检测自动分拣系统，其特征在于，所述图像预处理采用均值滤波、中值滤波算法等完成图像去噪。
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的汽车刹车片表面缺陷检测自动分拣系统，其特征在于，所述模式识别通过编写识别程序，对特定的刹车片合格度进行检测，预采用多特征融合的方法来完成图像模式识别。
6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的汽车刹车片表面缺陷检测自动分拣系统，其特征在于，所述分拣手臂为六自由度机械手臂。
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