CN111664788B - 基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法 - Google Patents

基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及智能视觉检测及工业自动领域，具体地，涉及一种基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法。本发明一种基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法，包括照明支架支撑杆1、照明支架旋转杆2、照明设备3、图像采集设备4、显示器5、报警灯6、计算机主机8，所述图像采集设备4包括相机和镜头，其特征在于：所述计算机主机8内设有信息管理模块、图像采集模块和图像处理模块，所述信息管理模块、所述图像采集模块和所述图像处理模块集成于所述计算机主机8内部，所述图像采集模块发送指令使所述图像采集设备4采集图片，所述图像处理模块对所述图像采集模块采集到的图片进行处理，所述信息管理模块对所述图像处理模块所处理的图片进行统计分析。

Description

基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法
技术领域
本发明涉及智能视觉检测及工业自动领域，具体地，涉及一种基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法。
背景技术
洗衣机是广泛应用的洗涤衣物的机器，由于使用方便快捷，市场普及程度非常高，几乎覆盖到每家每户。家用洗衣机主要由箱体、洗涤脱水筒、传动和控制系统组成。洗衣机内筒由底座、圆柱内筒和端口环组成，圆柱内筒一端连接底座，一端连接端口环。
洗衣机圆柱内筒与端口环一般是通过螺钉连接，因此在圆柱内筒和端口环上均有圆孔，用以螺钉连接。圆柱内筒与端口环装配时，需要内筒上的金属孔与端口环上的塑料孔准确对位，保证产品质量，如果没有准确对位，会出现装配问题，导致产品报废。
目前，在洗衣机的生产过程中，这种检测定位基本都是靠人眼识别，判断位置是否正确。人工检测会受限于人的主观影响，并且在生产线中，内筒的一周都需要检测，因此在检测过程中会存在漏检的情况。人工做重复性的工作会产生疲劳性，在生产线上会影响工作效率。
1、漏检率高：人工检测受限于人的主观因素，在生产过程中漏检的概率很高。
2、成本高：漏检率高，会严重影响产品质量，生产厂商会有直接经济损失，并且人工成本也在逐渐增加。
3、检测效率低：单纯靠人工检测，人工进行大量的重复性工作，会产生疲惫感，制约了检测的效率。
4、现有人工检测不能跟上生产线的速度，制约了工厂的生产效率。
发明内容为
了解决现有洗衣机内筒连接定位检测技术中的不足，本发明一种基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法，其特征在于：包括照明支架支撑杆、照明支架旋转杆、照明设备、图像采集设备、显示器、报警灯、计算机主机，所述图像采集设备包括相机和镜头，两者固定连接，所述的照明支架支撑杆和照明支架旋转杆配合使用，调整所述照明设备的位置和角度,另一端呈“U”形，固定夹住所述照明设备，所述照明设备处于图像采集设备的正下方，所述计算机主机分别于所述照明设备以及所述图像采集设备电连接，所述计算机主机内设有信息管理模块、图像采集模块和图像处理模块，所述信息管理模块、所述图像采集模块和所述图像处理模块集成于所述计算机主机内部，所述图像采集模块发送指令使所述图像采集设备采集图片，所述图像处理模块对所述图像采集模块采集到的图片进行处理，所述信息管理模块对所述图像处理模块所处理的图片进行统计分析：
其检测方法如下：
第一步：采集图片：工件进入视野，当工件位于照明设备的正下方时，计算机主机内部的图像处理模块指令图像采集模块进行图像采集，图像采集模块控制图像采集设备进行图像的采集，并且把图像传送到图像处理模块，图像处理模块将所得到的图像转换为灰度图像。
第二步图像去噪和增强处理：图像在传输过程是以二进步方式进行传输，在传输过程中常受到成像设备和外部环境噪声的干扰，成为含噪图像；图像处理模块采用自适应维纳滤波器进行去噪，得到去噪图像；为了得到轮廓更加清晰的图像，对图像进行增强处理，采用基于空域的算法处理时直接对图像的灰度级做运算，采用锐化算法，突出图像的轮廓。
第三步轮廓定位处理：采用高角度环形光源打光，塑料孔和金属孔有明显的轮廓和灰度信息，在灰度图像中，当某两个相邻像素点灰度值相差超过一定值时，所述图像处理模块就得出所要的轮廓信息。
第四步坐标位置分析：得出金属孔和塑料孔的轮廓后，所述信息管理模块通过二重积分求解，得出金属孔和塑料孔的圆心，给出圆心位置坐标，算出两圆心之间的距离，在系统内预设符合要求的圆心距离的最大值，若得出的数值大于预设值，则不合格，报警灯发出警示，若小于预设值，则是合格的。
所述的一种基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法，其特征在：所述照明设备为环形光源。
所述的一种基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法，其特征在：所述照明设备为条形光源。
所述的一种基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法，其特征在：所述照明设备的光波大于450nm的可见光。
所述的一种基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法，其特征在：在图像采集设备的镜头前加上偏振片，减少反射光的影响。
所述的一种基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法，其特征在：所述图像采集设备由一个或多个远心镜头并行拼接组成。
所述的一种基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法，其特征在：还包括同步设备，所述同步设备用于提供图像采集设备的同步采集时序信号。
通过上述技术手段，配合现有的洗衣机生产装配线，可以对洗衣机内筒与端口环连接孔位进行全方位检测，降低漏检率，解放劳动力，降低生产成本，提高检测效果，进一步提高生产线的自动化水平。
1、不需要改变生产车间的生产工序，直接安装在装配生产线上；
2、实现对洗衣机内筒转配过程中孔位的在线检测，提高了生产效率；3、漏检率低，整个过程由PC机控制完成，无人为因素影响；
4、生产成本低，漏检率降低，减少直接经济损失，在加上解放劳动力，减少了人力成本。
附图说明
图1：为本发明基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测装置的结构示意。
图2：为本发明系统工作原理图。
图3为本发明中的算法处理过程示意图。
1-照明支架支撑杆，2-照明支架旋转杆，3-照明设备，4-图像采集设备，5-显示器，6-报警灯，7-工件，8-计算机。
具体实施方式
下面结合图1、图2、图3对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不限制本发明的范围。
本发明一种基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法，包括照明支架支撑杆1、照明支架旋转杆2、照明设备3、图像采集设备4、显示器5、报警灯6、计算机主机8，所述图像采集设备4包括相机和镜头，两者固定连接，所述照明支架旋转杆2一端与所述支架支撑杆1螺栓固定联接，另一端曾“U”形，固定夹住所述照明设备3，所述照明设备3处于图像采集设备4的正下方，所述计算机主机8分别于所述照明设备3以及所述图像采集设备4电连接，其特征在于：所述计算机主机8内设有信息管理模块、图像采集模块和图像处理模块，所述信息管理模块、所述图像采集模块和所述图像处理模块集成于所述计算机主机8内部，所述图像采集模块发送指令使所述图像采集设备4采集图片，所述图像处理模块对所述图像采集模块采集到的图片进行处理，所述信息管理模块对所述图像处理模块所处理的图片进行统计分析。
其中所述图像采集设备，用于采集洗衣机内筒金属孔位和端口环塑料孔位的原始图像信息；
图像处理设备，用于处理所述图像采集设备采集的原始图像，包括完成图像的初步处理，再经过图像增强，图像去噪，轮廓定位，坐标位置分析等一系列形态学算法，将内筒上的金属孔和端口环上的塑料孔的坐标位置显示出来。
照明设备，用于为所述图像采集设备提供成像照明。
报警灯，用于根据所述图像处理设备的处理结果提示有问题的产品。
具体的检测方法如下：
第一步：采集图片：根据工作7的大小，调整照明支架支撑杆1、照明支架旋转杆2，通过室内的光照度，调整照明设备3亮度与角度，一般要求照明设备的光波为大于450nm的可见光。工件7进入视野，当工件7位于照明设备的正下方时，触动计算机主机8内部的图像处理模块，使其向图像采集模块发送进行图像采集的指令，图像采集模块控制图像采集设备4进行图像的采集，然后图像采集设备4中的相机与镜头开始进行拍摄，这些图像经过图像采集模块又传回到图像处理模块，图像处理模块将所得到的图像转换为灰度图像。
第二步图像去噪和增强处理：图像在传输过程是以二进步方式进行传输，在传输过程中常受到成像设备和外部环境噪声的干扰，成为含噪图像。图像处理模块采用自适应维纳滤波器进行去噪，得到去噪图像；为了得到轮廓更加清晰的图像，对图像进行增强处理，采用基于空域的算法处理时直接对图像的灰度级做运算，采用锐化算法，突出图像的轮廓。
第三步轮廓定位处理：采用高角度环形光源打光，塑料孔和金属孔有明显的轮廓和灰度信息，在灰度图像中，当某两个相邻像素点灰度值相差较大时，所述图像处理模块可以得出所要的轮廓信息，并把这些轮廓信息记录下来得出金属孔和塑料孔。
第四步坐标位置分析：得出金属孔和塑料孔的轮廓后，所述信息管理模块通过二重积分求解，得出金属孔和塑料孔的圆心，给出圆心位置坐标，算出两圆心之间的距离，在系统内预设符合要求的圆心距离的最大值，若得出的数值大于预设值，则不合格，报警灯6发出警示，若小于预设值，则是合格的。
信息管理模块，用于对所述计算机主机8的图像处理结果进行统计，将图像中金属孔和塑料孔的位置在显示器中5显示出来，并实时监控系统各硬件的状态和使用情况，实现控制管理功能照明设备3可以使用环形光源，还可以是条形光源，可根据不同的需要来使用不同的光源。
根据洗衣机内筒的光线特性，系统采用高角度环形光源，由于金属表面反光严重，因此可在镜头前加上偏振片，减少反射光的影响在镜头前还可加上偏振片，减少反射光的影响。
图像采集设备4由一个或多个远心镜头并行拼接组成，以此来达到更好的拍摄效果。
图像采集设备4，由系统同步时序统一控制，完成对原始图像的采集，经过与计算机主机8相连的数据接口，传输到计算机主机8中的图像处理模块进行处理。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的技术工人来说，再不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法，其特征在于：包括照明支架支撑杆(1)、照明支架旋转杆(2)、照明设备(3)、图像采集设备(4)、显示器(5)、报警灯(6)、计算机主机(8)，所述图像采集设备(4)包括相机和镜头，两者固定连接，所述的照明支架支撑杆(1)和照明支架旋转杆(2)配合使用，调整所述照明设备(3)的位置和角度,另一端呈“U”形，固定夹住所述照明设备(3)，所述照明设备(3)处于图像采集设备(4)的正下方，所述计算机主机(8)分别于所述照明设备(3)以及所述图像采集设备(4)电连接，所述计算机主机(8)内设有信息管理模块、图像采集模块和图像处理模块，所述信息管理模块、所述图像采集模块和所述图像处理模块集成于所述计算机主机(8)内部，所述图像采集模块发送指令使所述图像采集设备(4)采集图片，所述图像处理模块对所述图像采集模块采集到的图片进行处理，所述信息管理模块对所述图像处理模块所处理的图片进行统计分析：
其检测方法如下：
第一步：采集图片：工件进入视野，当工件位于照明设备的正下方时，计算机主机(8)内部的图像处理模块指令图像采集模块进行图像采集，图像采集模块控制图像采集设备(4)进行图像的采集，并且把图像传送到图像处理模块，图像处理模块将所得到的图像转换为灰度图像；
第二步图像去噪和增强处理：图像在传输过程是以二进步方式进行传输，在传输过程中常受到成像设备和外部环境噪声的干扰，成为含噪图像；图像处理模块采用自适应维纳滤波器进行去噪，得到去噪图像；为了得到轮廓更加清晰的图像，对图像进行增强处理，采用基于空域的算法处理时直接对图像的灰度级做运算，采用锐化算法，突出图像的轮廓；
第三步轮廓定位处理：采用高角度环形光源打光，塑料孔和金属孔有明显的轮廓和灰度信息，在灰度图像中，当某两个相邻像素点灰度值相差超过一定值时，所述图像处理模块就得出所要的轮廓信息；
第四步坐标位置分析：得出金属孔和塑料孔的轮廓后，所述信息管理模块通过二重积分求解，得出金属孔和塑料孔的圆心，给出圆心位置坐标，算出两圆心之间的距离，在系统内预设符合要求的圆心距离的最大值，若得出的数值大于预设值，则不合格，报警灯发出警示，若小于预设值，则是合格的。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法，其特征在：所述照明设备(3)为环形光源。
3.根据权利要求1所述的一种基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法，其特征在：所述照明设备(3)为条形光源。
4.根据权利要求1所述的一种基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法，其特征在：所述照明设备(3)的光波大于450nm的可见光。
5.根据权利要求1所述的一种基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法，其特征在：在图像采集设备(4)的镜头前加上偏振片，减少反射光的影响。
6.根据权利要求1所述的一种基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法，其特征在：所述图像采集设备(4)由一个或多个远心镜头并行拼接组成。
7.根据权利要求1所述的一种基于智能视觉的洗衣机内筒孔位检测方法，其特征在：还包括同步设备，所述同步设备用于提供图像采集设备的同步采集时序信号。
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