CN112067626A - 一种基于结构光成像的3d视觉检测系统 - Google Patents
一种基于结构光成像的3d视觉检测系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112067626A CN112067626A CN202011276135.2A CN202011276135A CN112067626A CN 112067626 A CN112067626 A CN 112067626A CN 202011276135 A CN202011276135 A CN 202011276135A CN 112067626 A CN112067626 A CN 112067626A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- detected
- detection
- processing unit
- central processing
- coordinate set
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8806—Specially adapted optical and illumination features
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/24—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
- G01N29/04—Analysing solids
- G01N29/043—Analysing solids in the interior, e.g. by shear waves
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于结构光成像的3D视觉检测系统，其包括：检测载体、信息获取模块以及控制模块，通过控制模块的中央处理器对检测台、超声波探测仪、结构光摄影机、照射灯精确控制，通过预拍摄计算检测等级K调节检测台转速以及缺陷对比阙置，使得中央处理器控制结构光摄影机有足够的时间获取待检测物件的外形信息并处理，提高了待检测物件外形轮廓信息获取的精确度，减少了待检测物件外形构造差异造成的影响；本发明在信息获取过程中实时调整所述照射灯的照射角度和位置，以减少零件反光对待检测零件外形信息获取的影响，实时调整所述结构光摄影机的位置及角度，使所述中央处理器获取更完整的待检测物件信息，间接提高了本发明的检测精度。
Description
技术领域
本发明领域为检测系统领域，具体为一种基于结构光成像的3D视觉检测系统。
背景技术
随着计算机技术的快速发展以及在工业领域的广泛应用，使得很多工业技术产生了革命性的进步，结构光结构光摄影机与3D视觉算法结合产生3D模型或坐标的技术已经得到了广泛的应用，且结构光摄影机因为其精度高，被广泛应用在人脸识别、实时三维建模等领域，在很多工业领域中缺陷检测常常使用人工识别，通过人眼判定识别待检测物件的划痕，缺陷，或借助测量工具检测待检测物件尺寸是否出现偏差，部分工业领域采用缺陷检测系统或装置但所述缺陷检测系统或装置还不成熟，传统的人工检测和缺陷检测系统存在以下问题：
1、人工识别费时费力，且人工识别结果容易受到监测者人为因素的影响，如疲劳、检测者个人知识水平等，同时人工检测结果不够精确；
2、传统的检测系统或装置，检测精度不佳，因为3D视觉检测系统对检测场景的灯光照射要求度较高，光照强度过大会引起零件反光并掩盖缺陷，太小对于特殊构造的零件又不易识别，因此对于光照的调节就极为关键，传统的检测系统并没有根据检测结果实时控制灯光照射情况及灯光照射位置；
3、传统检测系统或装置没有根据待检测物件的长度、宽度以及质量调节检测过程中的检测参数，没有考虑因为物件的外形构造对检测结果带来的误差。
发明内容
本发明的目的在于解决上述问题，为此本发明提供一种基于结构光成像的3D视觉检测系统，其包括：
检测载体，其包括一用以承载检测装置的箱体，所述箱体外壁上设置有显示器，所述箱体内壁上设置有导轨，所述导轨包括第一导轨以及第二导轨，所述箱体底部还设置有一检测台，用以放置待检测物件，所述检测台与电机相连接以使所述检测台在所述电机驱使下旋转，所述检测台表面设置有重力传感器，用以检测待检测物件的重量，所述检测台一侧设置有超声波检测器，用以检测待检测物件的内部缺陷；
信息获取模块，其包括设置在所述第一导轨上并能自由滑动的结构光摄影机以及设置在所述第二导轨上并能自由滑动的照射灯，所述结构光摄影机用以获取待检测物件的图像信息，所述照射灯用以对待检测物件进行补光，辅助所述摄影机完成所述图像获取；
第一检测探头，其设置在所述箱体内部并位于箱体顶壁，用以检测零件上表面；
第二检测探头，其设置在所述箱体内部并位于箱体侧壁，用以检测零件侧面；
控制模块，其包括一设置在所述箱体内壁的中央处理器，所述中央处理器与所述结构光摄影机、照射灯、超声波检测器以及显示器相连接并完成数据交换，以控制所述结构光摄影机与照射灯在所述导轨上滑动，控制所述超声波检测器的启动，控制所述显示器的显示内容，所述中央处理器实时处理所述信息获取模块发出的数据；当所述待检测物件放置在所述检测台上时，所述中央处理器控制所述结构光摄影机以及照射灯开始运作，进行预拍摄，确定所述待检测物件的最大高度L、最大宽度B以及重量m，按照以下公式计算检测系数K0，并确定待检测物件的检测等级K，并确定待检测物件的零件类型；
其中：L为待检测物件实际高度，L0为预设高度，B为待检测物件实际
最大宽度，B0表示待检测物件预设重量，M为待检测物件实际重量，M0为预设重量；当所述检测等级K确定完成后，所述中央处理器控制所述结构光摄影机以及照射灯进行正式检测，控制所述检测台以预设速度转动，同时，实时调节所述结构光摄影机以及所述照射灯的位置，控制所述结构光摄影机获取所述待检测物件的图像信息，同时，将所述图像信息通过3D算法处理，并建立所述待检测物件的外形轮廓坐标集合f(x,y,z)，并通过所述外形轮廓坐标集合f(x,y,z)判定所述待检测物件的缺陷，并判定所述待检测物件的外形轮廓坐标集合f(x,y,z)是否存在缺陷，若存在缺陷，则调整检测台旋转角度重新对缺陷区域再检测，同时对于无法检测的区域，根据待检测零件的类型，控制第一检测探头或/和第二检测探头对无法探测的区域进行再检测；；
所述中央处理器使用前需对其进行零件识别预储存，所述零件识别预储存步骤为：
步骤一、选取多个片状外形种类的零件，对其进行拍摄并获取多个零件的外形轮廓坐标集合f（x,y,z）；
步骤二、所述中央处理器对所述多个零件的外形轮廓坐标集合f（x,y,z）进行人工智能算法训练，生成片状外形种类零件判定数据，以使所述中央处理器根据拍摄图像识别出对应零件为片状外形种类；
步骤三、重复所述步骤一以及步骤二的方法，对立体中空外形种类以及立体实心外形种类的零件进行零件识别预储存，生成立体中空外形种类零件判定数据以及立体实心外形种类零件判定数据，最终确定零件识别信息矩阵B（B1,B2,B3），其中B1表示片状外形种类零件判定数据，B2表示立体中空外形种类判定数据，B3表示立体实心外形种类判定数据。
进一步地，所述中央处理器内部设置有检测参数K1,K2,K2>K1，将所述检测系数K0与预检测参数对比判定出待检测物件的检测等级K，判定时：
当K0≤K1时，所述中央处理器判定该待检测物件检测等级为第一检测等级，并控制所述电机以预设U1功率运行带动所述检测台旋转；
当K1<K0≤K2时，所述中央处理器判定该待检测物件检测等级为第二检测等级，并控制所述电机以预设U2功率运行带动所述检测台旋转；
当K0>K2时，所述中央处理器判定该待检测物件检测等级为第二检测等级，并控制所述电机以预设U3功率运行带动所述检测台旋转。
进一步地，所述中央处理器，其在正式检测过程中，实时对所述结构光摄影机传输的图像信息进行像素点判定，并根据判定结果调整所述照射灯的补光强度以及补光角度，判定时，其实时确定拍摄图像上被拍摄零件的反光面积像素点数S，其内部设置有像素点阙值参数S1，S2，S3，
当所述反光面积像素点数S小于像素点阙值参数S1时，判定拍摄图像正常；
当所述反光面积像素点数S大于等于像素点阙置参数S1小于像素点阙值参数S2时，判定拍摄图像出现第一等级反光面积，并记录该反光面积的三维坐标集合Y1(x,y,z)；
当所述反光面积像素点数S大于等于像素点阙置参数S2小于像素点阙置参数S3时，判定拍摄图像出现第二等级反光面积，并记录该反光面积的三维坐标集合Y2（x,y,z）；
当所述反光面积像素点数S大于等于像素点阙置参数S3时，判定拍摄图像出现第三等级反光面积，并记录该反光面积的三维坐标集合Y2（x,y,z）。
进一步地，所述中央处理器内部设置有灯光调节矩阵D（D1,D2,D3），其中，D1表示第一等级灯光亮度，D2表示第二等级灯光亮度，D3表示第三等级灯光亮度，D3>D2>D1，所述中央处理器内部还设置有照射灯照射位置调节矩阵F（F1,F2...Fn）其中，F1表示第一位置照射灯控制信息矩阵，F2表示第二位置照射灯控制信息矩阵...Fn表示第n位置照射灯控制信息矩阵；对于第i位置照射灯控制信息矩阵Fi（Fi1，Fi2），其中，Fi1表示第i位置坐标集合Fi1（x，y,z），其为预设值，Fi2表示第i位置照射灯移动位置及拍摄角度数据，其为预设值；所述中央处理器实时根据所述像素点判定调整所述照射灯亮度以及照射方向，调整时，将所述反光区域三维坐标数据Yi（x,y,z）与所述照射灯照射位置调节矩阵F（F1,F2...Fn）内的数据做对比，其中：
若反光区域三维坐标数据Yi（x,y,z）属于第一位置坐标集合F11（x，y,z），则所述中央处理器调用第一位置照射灯移动位置及拍摄角度数据F12控制所述照射灯移动至指定位置并控制所述照射灯的照射角度；
若反光区域三维坐标数据Yi（x,y,z）属于第二位置坐标集合F21（x，y,z），则所述中央处理器调用第二位置照射灯移动位置及拍摄角度数据F22控制所述照射灯移动至指定位置并控制所述照射灯的照射角度；
若反光区域三维坐标数据Yi（x,y,z）属于第n位置坐标集合Fn1（x，y,z），则所述中央处理器调用第n位置照射灯移动位置及拍摄角度数据Fn2控制所述照射灯移动至指定位置并控制所述照射灯的照射角度。
进一步地，所述中央处理器调整灯光亮度时，
当拍摄图像出现第一等级反光面积时，所述中央处理器调整所述照射灯
的灯光强度为第一灯光等级D1；
当拍摄图像出现第二等级反光面积时，所述中央处理器调整所述照射灯
的灯光强度为第二灯光等级D2；
当拍摄图像出现第三等级反光面积时，所述中央处理器调整所述照射灯
的灯光强度为第三灯光等级D3。
进一步地，所述中央处理器其获取完待检测物件的外形轮廓坐标集和f(x,y,z)后，判定所述外形轮廓坐标集和f(x,y,z)是否存在缺失区域，若缺失区域超过预设值KO则判定所述外形轮廓坐标集和f(x,y,z)不完整，同时，所述中央处理器记录缺陷区域的坐标，形成缺陷坐标集合Q（Q1,Q2...Qn），其中：Q1表示第一缺陷区域坐标集合，Q2表示第二缺陷区域坐标集合...Qn表示第n缺陷区域坐标集合。
进一步地，所述中央处理器内部设置有缺陷调节矩阵J（J1,J2...Jn），其中，J1表示第1控制矩阵，J2表示第2控制矩阵...Jn表示第n控制矩阵；对于第i控制矩阵Ji（Ji1，Ji2，Ji3，Ji4），i=1，2...n，其中，Ji1表示第i坐标范围集合Ji1（x，y，z），Ji2表示摄影机在导轨所处位置信息，Ji3表示摄影机拍摄角度，Ji4表示检测台回转角度； 当中央处理器生成缺陷坐标集合Q（Q1,Q2...Qn)时，调整检测台回转角度和摄影机在导轨所处的位置，
所述中央处理器将所述缺陷坐标集合Q（Q1,Q2...Qn），将所述缺陷坐标集合Q（x,y,z）与所述缺陷调节矩阵J（J1,J2...Jn）内的数据做对比，对比时：
当所述缺陷坐标集合Q（Q1,Q2...Qn）内的任一缺陷区域坐标集合Qi属于所述第i坐标范围集合Ji1（x，y，z）时，所述中央处理器调用所述Ji2控制所述摄影机在导轨上移动至预设位置，控制所述所述摄影机以Ji3角度拍摄，控制所述检测台回转Ji4角度；同时，控制摄影机对缺陷区域再次进行拍摄，i=1,2...n，形成新外形轮廓坐标集和f(x,y,z)。
进一步地、所述中央处理器内部设置有检测探头控制矩阵TXi（TXi1,TXi2），当中央处理器生成所述新外形轮廓坐标集和f(x,y,z)后，再次对所述新外形轮廓坐标集和f(x,y,z)进行完整度判定，确定是否还存在缺失区域，若存在，则记录所述缺失区域形成第二次检测缺失区域矩阵QS（QS1,QS2...QSn）,其中，QS1表示第一缺失区域坐标，QS2表示第二缺失区域坐标...QSn表示第n缺失区域坐标,所述中央处理器将所述第二次检测缺失区域矩阵QS（QS1,QS2...QSn）内的数据与所述检测探头控制矩阵TXi（TXi1,TXi2）内的数据做比较，当任一缺失区域坐标QSi属于缺失区域范围TXi1时，所述中央处理器调用控制信息TXi2控制所述第一检测探头或/和第二检测探头对缺失区域进行再次检测，以获取最终外形轮廓坐标集和f(x,y,z)。
进一步地、所述中央处理器根据待检测物件的最终外形轮廓坐标集和f(x,y,z)判定缺陷时，将所述待检测物件的最终外形轮廓坐标集合f(x,y,z)与预储存的标准件坐标集和f0（x,y,z）进行差值比较，确定第i区域差异坐标集合Ci（x，y，z）i=1，2...n，若所述第i区域差异坐标集合Ci（x，y，z）表示的空间范围超过了预设缺陷对比阙置，其中，Y0为预设值，K0为检测系数K0，则判定所述待检测物件有缺陷。
进一步地、所述中央处理器控制所述超声波检测器时，其过程包括：
当所述中央处理器判定待检测物件为片状外形种类时，所述中央处理器不启动所述超声波检测器；
当所述中央处理器判定待检测物件为立体实心外形种类时，所述中央处理器不启动超声波检测器；
当所述中央处理器判定待检测物件为立体中空外形种类时，所述中央处理器启动超声波检测器，以检测所述待检测物件中空部位的缺陷。
进一步地，所述中央处理器，其将所述待检测物件的外形轮廓坐标集合f（x,y,z）实时转换为三维模型图像，并将所述三维模型图像传输至所述显示器上，当检测结束后所述中央处理器将检测结果显示在所述显示器上。
进一步地，所述中央处理器，控制所述结构光摄影机对所述待检测物件进行预拍摄时，控制结构光摄影机沿导轨运动至指定位置拍摄待检测物件的左视图、正视图以及右视图，根据所述左视图、正视图以及右视图判定待检测物件的高度L、最大宽度B，所述中央处理器通过获取所述重力传感器的数据获取所述待检测物件的重量M。
与现有技术相比，本发明的技术效果在于，本发明包括检测载体、信息获取模块以及控制模块，通过控制模块的中央处理器对检测台、超声波探测仪、结构光摄影机、照射灯精确控制，通过预拍摄获取待检测物件的高度、宽度以及质量，计算检测等级K并相应的调整电机功率来调节检测台转速以及缺陷检测时的缺陷对比阙置，调整检测台转速使得中央处理器控制结构光摄影机有足够的时间获取待检测物件的外形信息并处理，提高了待检测物件外形轮廓信息获取的精确度，同时，缺陷对比阙置的调整减少了因为待检测物件的外形构造差异造成的影响；本发明在信息获取过程中实时调整所述照射灯的照射角度和在导轨所处的位置，以减少零件反光对待检测零件外形信息获取的影响，提高了本发明对待检测物件外形轮廓信息获取的完整度与精确度，所述中央处理器根据待检测零件的外形轮廓坐标集合f（x,y,z）内存在的缺陷实时调整所述结构光摄影机的位置及角度，使所述中央处理器获取更完整的外形轮廓坐标集合f（x,y,z），间接提高了本发明的检测精度；本发明对具有中空构造的零件实时超声波检测，检测其内部是否具有缺陷，避免了中空部位结构光结构光摄影机无法对其拍摄的问题。
尤其，本发明根据待检测物件的高度、最大宽度、质量以公式
计算检测系数K0并判定出待检测物件的检测等级K，以此调整承托圆盘的转速参数K0内包含零件的高度，宽度，以及质量信息，均对零件数据获取过程有影响，其他条件不变的情况下若最大高度L以及最大宽度B较大则会导致K0过大，同样的在其他条件不变的情况下若零件质量M较小，则说明其具有较多中空结构或突出结构，则K偏大，因此K较大说明待检测物体结构较大或结构较为复杂，选用更慢的检测台转速为结构光摄影机对同一位置范围提供了更多的图像获取时间，同时中央处理器也具有更多的数据处理时间，提高了数据处理结果的精确度与完整度。
尤其，本发明的中央处理器，其内部设置有灯光调节矩阵D（D1,D2,D3）以及照射灯照射位置调节矩阵F（F1,F2...Fn），其均为预设值，根据三维坐标集合Yi(x,y,z)从所述灯光调节矩阵D（D1,D2,D3）以及照射灯照射位置调节矩阵F（F1,F2...Fn）内获取调节数据，使得处理过程更加快速，且易于实现，能够针对零件的反光区域精确调整所述摄影灯的位置从而减少或消除反光，进而提高整个零件外形轮廓信息获取过程的数据完整度和精确度。
尤其，本发明对已经获取的外形轮廓坐标集合f（x,y,z）实时完整度判定，对于不完整的零件信息，获取不完整部位缺陷坐标集合Q，根据结构光摄影机调节矩阵J（J1,J2...Jn）内的信息调整相机位置拍摄角度，再次重复零件信息获取过程，从而使得更加精确获取的零件信息更加完整，更加精确，间接提高了最终检测结果的精确度与完整度。
尤其，本发明判定待检测物件是否具有中空结构，对有中空结构的待检测物件实施超声波检测，部分解决了因为部分零件具有中空结构，结构光结构光摄影机不易拍摄其中空结构无法获取中空结构三维坐标的问题。
附图说明
图1为本发明实施例所提供的一种基于结构光成像的3D视觉检测系统结构示意图；
图2为本发明实施例所提供的一种基于结构光成像的3D视觉检测系统导轨布置位置示意图。
具体实施方式
以下结合附图，对本发明上述的和另外的技术特征和优点作更详细的说明。
下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非旨在限制本发明的保护范围。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
参阅图1以及图2所示，其为本发明实施例所提供的一种基于结构光成像的3D视觉检测系统结构示意图以及一种基于结构光成像的3D视觉检测系统导轨布置位置示意图，本实施例提供的一种基于结构光成像的3D视觉检测系统，其包括：
检测载体，其包括一用以承载检测装置的箱体1，所述箱体外壁上设置有显示器3，所述箱体内壁上设置有导轨4，所述导轨4包括第一导轨以及第二导轨，所述箱体底部还设置有一检测台8，用以放置待检测物件，所述检测台8与电机7相连接以使所述检测台8在所述电机驱使下旋转；所述检测台8表面设置有重力传感器（图上未画出），所述检测台一侧设置有超声波检测器6；
第一检测探头10，其设置在所述箱体内部并位于箱体1顶壁，用以检测零件上表面；
第二检测探头11，其设置在所述箱体内部并位于箱体1侧壁，用以检测零件侧面；
信息获取模块，其包括设置在所述第一导轨上并能自由滑动的结构光摄影机2以及设置在所述第二导轨上并能自由滑动的照射灯5；
控制模块，其包括一设置在所述箱体内壁的中央处理器9，所述中央处理器与所述结构光摄影机2、照射灯5、超声波检测器6以及显示器3相连接并完成数据交换，以控制所述结构光摄影机2与照射灯5在所述导轨4上滑动，控制所述超声波检测器8的开关，控制所述显示器3的显示内容，所述中央处理器9实时处理所述信息获取模块发出的数据；当所述待检测物件放置在所述检测台上时，所述中央处理器控制所述结构光摄影机以及照射灯开始运作，进行预拍摄，确定所述待检测物件的最大高度L、最大宽度B以及重量m，按照以下公式计算检测系数K0，并确定待检测物件的检测等级K，并确定待检测物件的零件类型；
其中：L为待检测物件实际高度，L0为预设高度，B为待检测物件实际
最大宽度，B0表示待检测物件预设重量，M为待检测物件实际重量，M0为预设重量；当所述检测等级K确定完成后，所述中央处理器控制所述结构光摄影机以及照射灯进行正式检测，控制所述检测台以预设速度转动，同时，实时调节所述结构光摄影机以及所述照射灯的位置，控制所述结构光摄影机获取所述待检测物件的图像信息，同时，将所述图像信息通过3D算法处理，并建立所述待检测物件的外形轮廓坐标集合f(x,y,z)，并判定所述待检测物件的外形轮廓坐标集合f(x,y,z)是否存在缺陷，若存在缺陷，则调整检测台8旋转角度重新对缺陷区域再检测，同时对于无法检测的区域，根据待检测零件的类型，控制第一检测探头10或/和第二检测探头11对无法探测的区域进行再检测；
所述中央处理器使用前需对其进行零件识别预储存，所述零件识别预储存步骤为：
步骤一、选取多个片状外形种类的零件，对其进行拍摄并获取多个零件的外形轮廓坐标集合f（x,y,z）；
步骤二、所述中央处理器对所述多个零件的外形轮廓坐标集合f（x,y,z）进行人工智能算法训练，生成片状外形种类零件判定数据，以使所述中央处理器根据拍摄图像识别出对应零件为片状外形种类；
步骤三、重复所述步骤一以及步骤二的方法，对立体中空外形种类以及立体实心外形种类的零件进行零件识别预储存，生成立体中空外形种类零件判定数据以及立体实心外形种类零件判定数据，最终确定零件识别信息矩阵B（B1,B2,B3），其中B1表示片状外形种类零件判定数据，B2表示立体中空外形种类判定数据，B3表示立体实心外形种类判定数据。
所述中央处理器，需进行待检测物件的信息预储存，其储存过程包括：选择预储存模式，所述中央处理器进入预储存模式，当所述中央处理器进入预储存模式时，放置待检测物件标准件，所述中央处理器获取待检测物件标准件的图像信息，同时，对图像信息进行处理，获取所述待检测物件标准件的外形轮廓坐标集合f0（x,y,z）；依次对所有待检测物件标准件进行信息预储存，生成标准件储存矩阵P（P1,P2...Pn）其中，P1表示第一预检测标准件外形轮廓坐标集合f0（x,y,z），P2表示第二预检测标准件外形轮廓坐标集合f0（x,y,z）...Pn表示第n标准件外形轮廓坐标集合f0（x,y,z）；当所述信息预储存完成并生成所述标准件储存矩阵P（P1,P2...Pn）后退出所述预储存模式。
具体而言，所述中央处理器内部设置有检测参数K1,K2,K2>K1，将所述检测系数K0与预检测参数对比判定出待检测物件的检测等级K，判定时：
当K0≤K1时，所述中央处理器判定该待检测物件检测等级为第一检测等级，并控制所述电机7以预设U1功率运行带动所述检测台旋转；
当K1<K0≤K2时，所述中央处理器判定该待检测物件检测等级为第二检测等级，并控制所述电机7以预设U2功率运行带动所述检测台旋转；
当K0>K2时，所述中央处理器判定该待检测物件检测等级为第二检测等级，并控制所述电机7以预设U3功率运行带动所述检测台旋转。
具体而言，所述中央处理器9，其在正式检测过程中，实时对所述结构光摄影机2传输的图像信息进行像素点判定，并根据判定结果调整所述照射灯5的补光强度以及补光角度，判定时，其实时确定拍摄图像上被拍摄零件的反光面积像素点数S，其内部设置有像素点阙值参数S1，S2，S3，
当所述反光面积像素点数S小于像素点阙值参数S1时，判定拍摄图像正常；
当所述反光面积像素点数S大于等于像素点阙置参数S1小于像素点阙值参数S2时，判定拍摄图像出现第一等级反光面积，并记录该反光面积的三维坐标集合Y1(x,y,z)；
当所述反光面积像素点数S大于等于像素点阙置参数S2小于像素点阙置参数S3时，判定拍摄图像出现第二等级反光面积，并记录该反光面积的三维坐标集合Y2（x,y,z）；
当所述反光面积像素点数S大于等于像素点阙置参数S3时，判定拍摄图像出现第三等级反光面积，并记录该反光面积的三维坐标集合Y2（x,y,z）。
具体而言，所述中央处理器内部设置有灯光调节矩阵D（D1,D2,D3），其中，D1表示第一等级灯光亮度，D2表示第二等级灯光亮度，D3表示第三等级灯光亮度，D3>D2>D1，所述中央处理器内部还设置有照射灯照射位置调节矩阵F（F1,F2...Fn）其中，F1表示第一位置照射灯控制信息矩阵，F2表示第二位置照射灯控制信息矩阵...Fn表示第n位置照射灯控制信息矩阵；对于第i位置照射灯控制信息矩阵Fi（Fi1，Fi2），其中，Fi1表示第i位置坐标集合Fi1（x，y,z），其为预设值，Fi2表示第i位置照射灯移动位置及拍摄角度数据，其为预设值；所述中央处理器实时根据所述像素点判定调整所述照射灯5亮度以及照射方向，调整时，将所述反光区域三维坐标数据Yi（x,y,z）与所述照射灯5照射位置调节矩阵F（F1,F2...Fn）内的数据做对比，其中：
若反光区域三维坐标数据Yi（x,y,z）属于第1位置坐标集合F11（x，y,z），则所述中央处理器9调用第一位置照射灯移动位置及拍摄角度数据F12控制所述照射灯移动至指定位置并控制所述照射灯5的照射角度；
若反光区域三维坐标数据Yi（x,y,z）属于第2位置坐标集合F21（x，y,z），则所述中央处理器9调用第二位置照射灯移动位置及拍摄角度数据F22控制所述照射灯移动至指定位置并控制所述照射灯5的照射角度；
若反光区域三维坐标数据Yi（x,y,z）属于第n位置坐标集合Fn1（x，y,z），则所述中央处理器9调用第n位置照射灯移动位置及拍摄角度数据Fn2控制所述照射灯移动至指定位置并控制所述照射灯5的照射角度。
具体而言，所述中央处理器调整灯光亮度时，
当拍摄图像出现第一等级反光面积时，所述中央处理器调整所述照射灯
5的灯光强度为第一灯光等级D1；
当拍摄图像出现第二等级反光面积时，所述中央处理器调整所述照射灯
5的灯光强度为第二灯光等级D2；
当拍摄图像出现第三等级反光面积时，所述中央处理器调整所述照射灯
5的灯光强度为第三灯光等级D3。
具体而言，所述中央处理器其获取完待检测物件的外形轮廓坐标集和f(x,y,z)后，判定所述外形轮廓坐标集和f(x,y,z)是否存在缺失区域，若缺失区域超过预设值KO则判定所述外形轮廓坐标集和f(x,y,z)不完整，同时，所述中央处理器记录缺陷区域的坐标，形成缺陷坐标集合Q（Q1,Q2...Qn），其中：Q1表示第一缺陷区域坐标集合，Q2表示第二缺陷区域坐标集合...Qn表示第n缺陷区域坐标集合。
具体而言，所述中央处理器内部设置有缺陷调节矩阵J（J1,J2...Jn），其中，J1表示第1调节矩阵，J2表示第2调节矩阵...Jn表示第n调节矩阵；对于第i调节矩阵Ji（Ji1，Ji2，Ji3，Ji4），i=1，2...n，其中，Ji1表示第i坐标范围集合Ji1（x，y，z），Ji2表示摄影机在导轨所处位置信息，Ji3表示摄影机拍摄角度，Ji4表示检测台回转角度；当中央处理器生成缺陷坐标集合Q时，调整检测台回转角度和摄影机在导轨所处的位置，其过程包括：中央处理器将所述缺陷坐标集合Q（Q1,Q2...Qn）内的数据与所述缺陷调节矩阵J（J1,J2...Jn）内的数据做对比，
当所述缺陷坐标集合Q（Q1,Q2...Qn）内的任一缺陷区域坐标集合Qi属于所述第i坐标范围集合Ji1（x，y，z）时，所述中央处理器调用所述Ji2控制所述摄影机在导轨上移动至预设位置，控制所述所述摄影机以Ji3角度拍摄，控制所述检测台回转Ji4角度；同时，控制摄影机对缺陷区域再次进行拍摄，i=1,2...n，形成新外形轮廓坐标集和f(x,y,z)；
具体而言，所述中央处理器内部设置有检测探头控制矩阵TXi（TXi1,TXi2），当中央处理器生成所述新外形轮廓坐标集和f(x,y,z)后，再次对所述新外形轮廓坐标集和f(x,y,z)进行完整度判定，确定是否还存在缺失区域，若存在，则记录所述缺失区域形成第二次检测缺失区域矩阵QS（QS1,QS2...QSn）,其中，QS1表示第一缺失区域坐标，QS2表示第二缺失区域坐标...QSn表示第n缺失区域坐标,所述中央处理器将所述第二次检测缺失区域矩阵QS（QS1,QS2...QSn）内的数据与所述检测探头控制矩阵TXi（TXi1,TXi2）内的数据做比较，当任一缺失区域坐标QSi属于缺失区域范围TXi1时，所述中央处理器调用控制信息TXi2控制所述第一检测探头10或/和第二检测探头11对缺失区域进行再次检测，以获取最终外形轮廓坐标集和f(x,y,z)。
具体而言、所述中央处理器根据待检测物件的最终外形轮廓坐标集和f(x,y,z)判定缺陷时，将所述待检测物件的最终外形轮廓坐标集合f(x,y,z)与预储存的标准件储存矩阵P（P1,P2...Pn）内对应的第i标准件坐标集和f0（x,y,z）进行差值比较，确定第i区域差异坐标集合Ci（x，y，z）i=1，2...n，若所述第i区域差异坐标集合Ci（x，y，z）表示的空间范围超过了预设缺陷对比阙置，其中，Y0为预设值，K0为检测系数K0，则判定所述待检测物件有缺陷。
具体而言、当所述中央处理器控制所述超声波检测器6时，其过程包括：
当所述中央处理器判定待检测物件为片状外形种类时，所述中央处理器不启动所述超声波检测器6；
当所述中央处理器判定待检测物件为立体实心外形种类时，所述中央处理器不启动超声波检测器6；
当所述中央处理器判定待检测物件为立体中空外形种类时，所述中央处理器启动超声波检测器6，以检测所述第三类型零件中空部位的缺陷。
具体而言，本实施例对所述第一检测探头10以及第二检测探头11的结构不做限定，本领域技术人员应当明白，第一检测探头10以及第二检测探头11只需能够完成伸缩折叠调整探头方向的技术效果即可，同样的，本实施例对结构光摄影机2的结构不做限定，其只需能完成在导轨4上滑动并调整拍摄角度的技术效果即可。
具体而言，所述中央处理器，其将所述待检测物件的外形轮廓坐标集合f（x,y,z）实时转换为三维模型图像，并将所述三维模型图像传输至所述显示器上，当检测结束后所述中央处理器将检测结果显示在所述显示器3上。
具体而言，所述中央处理器9，控制所述结构光摄影机2对所述待检测物件进行预拍摄时，控制结构光摄影机2沿导轨4运动至指定位置拍摄待检测物件的左视图、正视图以及右视图，根据所述左视图、正视图以及右视图判定待检测物件的高度L、最大宽度B，所述中央处理器通过获取所述重力传感器的数据获取所述待检测物件的重量M。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于结构光成像的3D视觉检测系统，其特征在于，包括：
检测载体，其包括一用以承载检测装置的箱体，所述箱体外壁上设置有显示器，所述箱体内壁上设置有导轨，所述导轨包括第一导轨以及第二导轨，所述箱体底部还设置有一检测台，用以放置待检测物件，所述检测台与电机相连接以使所述检测台在所述电机驱使下旋转，所述检测台表面设置有重力传感器，用以检测待检测物件的重量，所述检测台一侧设置有超声波检测器，用以检测待检测物件的内部缺陷；
信息获取模块，其包括设置在所述第一导轨上并能自由滑动的结构光摄影机以及设置在所述第二导轨上并能自由滑动的照射灯，所述结构光摄影机用以获取待检测物件的图像信息，所述照射灯用以对待检测物件进行补光，辅助所述摄影机完成图像获取；
第一检测探头，其设置在所述箱体内部并位于箱体顶壁，用以检测零件上表面；
第二检测探头，其设置在所述箱体内部并位于箱体侧壁，用以检测零件侧面；
控制模块，其包括一设置在所述箱体内壁的中央处理器，所述中央处理器与所述结构光摄影机、照射灯、超声波检测器以及显示器相连接并完成数据交换，以控制所述结构光摄影机与照射灯在所述导轨上滑动，控制所述超声波检测器的启动，控制所述显示器的显示内容，所述中央处理器实时处理所述信息获取模块发出的数据；当所述待检测物件放置在所述检测台上时，所述中央处理器控制所述结构光摄影机以及照射灯开始运作，进行预拍摄，确定所述待检测物件的最大高度L、最大宽度B以及重量m，
按照以下公式计算检测系数K0，并确定待检测物件的检测等级K，并确定待检测物件的零件类型；
其中：L为待检测物件实际高度，L0为预设高度，B为待检测物件实际
最大宽度，B0表示待检测物件预设重量，M为待检测物件实际重量，M0为预设重量；当所述检测等级K确定完成后，所述中央处理器控制所述结构光摄影机以及照射灯进行正式检测，根据所述检测等级K控制所述检测台以预设速度转动，同时，实时调节所述结构光摄影机以及所述照射灯的位置，控制所述结构光摄影机获取所述待检测物件的图像信息，同时，将所述图像信息通过3D算法处理，并建立所述待检测物件的外形轮廓坐标集合f(x,y,z)，并判定所述待检测物件的外形轮廓坐标集合f(x,y,z)是否存在缺陷，若存在缺陷，则调整检测台旋转角度重新对缺陷区域再检测，同时对于无法检测的区域，根据待检测零件的类型，控制第一检测探头或/和第二检测探头对无法探测的区域进行再检测；
所述中央处理器使用前需对其进行零件识别预储存，所述零件识别预储存步骤为：
步骤一、选取多个片状外形种类的零件，对其进行拍摄并获取多个零件的外形轮廓坐标集合f（x,y,z）；
步骤二、所述中央处理器对所述多个零件的外形轮廓坐标集合f（x,y,z）进行人工智能算法训练，生成片状外形种类零件判定数据，以使所述中央处理器根据拍摄图像识别出对应零件为片状外形种类；
步骤三、重复所述步骤一以及步骤二的方法，对立体中空外形种类以及立体实心外形种类的零件进行零件识别预储存，生成立体中空外形种类零件判定数据以及立体实心外形种类零件判定数据，最终确定零件识别信息矩阵B（B1,B2,B3），其中B1表示片状外形种类零件判定数据，B2表示立体中空外形种类判定数据，B3表示立体实心外形种类判定数据。
2.根据权利要求1所述的基于结构光成像的3D视觉检测系统，其特征在于，所述中央处理器内部设置有检测参数K1,K2,K2>K1，将所述检测系数K0与预检测参数对比判定出待检测物件的检测等级K，判定时：
当K0≤K1时，所述中央处理器判定该待检测物件检测等级为第一检测等级，并控制所述电机以预设U1功率运行带动所述检测台旋转；
当K1<K0≤K2时，所述中央处理器判定该待检测物件检测等级为第二检测等级，并控制所述电机以预设U2功率运行带动所述检测台旋转；
当K0>K2时，所述中央处理器判定该待检测物件检测等级为第二检测等级，并控制所述电机以预设U3功率运行带动所述检测台旋转。
3.根据权利要求1所述的基于结构光成像的3D视觉检测系统，其特征在于，所述中央处理器，其在所述正式检测过程中，实时对所述结构光摄影机传输的图像信息进行像素点判定，并根据判定结果调整所述照射灯的补光强度以及补光角度，判定时，其实时确定拍摄图像上被拍摄零件的反光面积像素点数S，其内部设置有像素点阙值参数S1，S2，S3，
当所述反光面积像素点数S小于像素点阙值参数S1时，判定所述拍摄图像正常；
当所述反光面积像素点数S大于等于像素点阙置参数S1小于像素点阙值参数S2时，判定所述拍摄图像出现第一等级反光面积，并记录该反光面积的三维坐标集合Y1(x,y,z)；
当所述反光面积像素点数S大于等于像素点阙置参数S2小于像素点阙置参数S3时，判定所述拍摄图像出现第二等级反光面积，并记录该反光面积的三维坐标集合Y2（x,y,z）；
当所述反光面积像素点数S大于等于像素点阙置参数S3时，判定所述拍摄图像出现第三等级反光面积，并记录该反光面积的三维坐标集合Y2（x,y,z）。
4.根据权利要求3所述的基于结构光成像的3D视觉检测系统，其特征在于，所述中央处理器内部设置有灯光调节矩阵D（D1,D2,D3），其中，D1表示第一等级灯光亮度，D2表示第二等级灯光亮度，D3表示第三等级灯光亮度，D3>D2>D1，所述中央处理器内部还设置有照射灯照射位置调节矩阵F（F1,F2...Fn）其中，F1表示第一位置照射灯控制信息矩阵，F2表示第二位置照射灯控制信息矩阵...Fn表示第n位置照射灯控制信息矩阵；对于第i位置照射灯控制信息矩阵Fi（Fi1，Fi2），其中，Fi1表示第i位置坐标集合Fi1（x，y,z），其为预设值，Fi2表示第i位置照射灯移动位置及拍摄角度数据，其为预设值；所述中央处理器实时根据所述像素点判定调整所述照射灯亮度以及照射方向，调整时，将反光区域的三维坐标数据Yi（x,y,z）与所述照射灯照射位置调节矩阵F（F1,F2...Fn）内的数据做对比，其中：
若反光区域三维坐标数据Yi（x,y,z）属于第一位置坐标集合F11（x，y,z），则所述中央处理器调用第一位置照射灯移动位置及拍摄角度数据F12控制所述照射灯移动至指定位置并控制所述照射灯的照射角度；
若反光区域三维坐标数据Yi（x,y,z）属于第二位置坐标集合F21（x，y,z），则所述中央处理器调用第二位置照射灯移动位置及拍摄角度数据F22控制所述照射灯移动至指定位置并控制所述照射灯的照射角度；
...
若反光区域三维坐标数据Yi（x,y,z）属于第n位置坐标集合Fn1（x，y,z），则所述中央处理器调用第n位置照射灯移动位置及拍摄角度数据Fn2控制所述照射灯移动至指定位置并控制所述照射灯的照射角度。
5.根据权利要求4所述的基于结构光成像的3D视觉检测系统，其特征在于，所述中央处理器调整灯光亮度时：
当拍摄图像出现所述第一等级反光面积时，所述中央处理器调整所述照
射灯的灯光强度为第一灯光等级D1；
当拍摄图像出现所述第二等级反光面积时，所述中央处理器调整所述照
射灯的灯光强度为第二灯光等级D2；
当拍摄图像出现所述第三等级反光面积时，所述中央处理器调整所述照
射灯的灯光强度为第三灯光等级D3。
6.根据权利要求5所述的基于结构光成像的3D视觉检测系统，其特征在于，所述中央处理器其获取完待检测物件的外形轮廓坐标集和f(x,y,z)后，判定所述外形轮廓坐标集和f(x,y,z)是否存在缺失区域，若缺失区域超过预设值KO则判定所述外形轮廓坐标集和f(x,y,z)不完整，同时，所述中央处理器记录缺陷区域的坐标，形成缺陷坐标集合Q（Q1,Q2...Qn），其中：Q1表示第一缺陷区域坐标集合，Q2表示第二缺陷区域坐标集合...Qn表示第n缺陷区域坐标集合。
7.根据权利要求6所述的基于结构光成像的3D视觉检测系统，其特征在于，所述中央处理器内部设置有缺陷调节矩阵J（J1,J2...Jn），其中，J1表示第1控制矩阵，J2表示第2控制矩阵...Jn表示第n控制矩阵；对于第i控制矩阵Ji（Ji1，Ji2，Ji3，Ji4），i=1，2...n，其中，Ji1表示第i坐标范围集合Ji1（x，y，z），Ji2表示摄影机在导轨所处位置信息，Ji3表示摄影机拍摄角度，Ji4表示检测台回转角度；当中央处理器生成缺陷坐标集合Q（Q1,Q2...Qn)时，调整检测台回转角度和摄影机在导轨所处的位置，所述中央处理器将所述缺陷坐标集合Q（Q1,Q2...Qn），将所述缺陷坐标集合Q（x,y,z）与所述缺陷调节矩阵J（J1,J2...Jn）内的数据做对比，对比时：
当所述缺陷坐标集合Q（Q1,Q2...Qn）内的任一缺陷区域坐标集合Qi属于所述第i坐标范围集合Ji1（x，y，z）时，所述中央处理器调用所述Ji2控制所述摄影机在导轨上移动至预设位置，控制所述所述摄影机以Ji3角度拍摄，控制所述检测台回转Ji4角度；同时，控制摄影机对缺陷区域再次进行拍摄，i=1,2...n，形成新外形轮廓坐标集和f(x,y,z)。
8.根据权利要求1所述的基于结构光成像的3D视觉检测系统，其特征在于，所述中央处理器内部设置有检测探头控制矩阵TXi（TXi1,TXi2），当中央处理器生成所述新外形轮廓坐标集和f(x,y,z)后，再次对所述新外形轮廓坐标集和f(x,y,z)进行完整度判定，确定是否还存在缺失区域，若存在，则记录所述缺失区域并形成第二次检测缺失区域矩阵Q（QS1,QS2...QSn）,其中，QS1表示第一缺失区域坐标，QS2表示第二缺失区域坐标...QSn表示第n缺失区域坐标,所述中央处理器将所述第二次检测缺失区域矩阵QS（QS1,QS2...QSn）内的数据与所述检测探头控制矩阵TXi（TXi1,TXi2）内的数据做比较，当任一缺失区域坐标QSi属于缺失区域范围TXi1时，所述中央处理器调用控制信息TXi2控制所述第一检测探头或/和第二检测探头对缺失区域进行再次检测，以获取最终外形轮廓坐标集和f(x,y,z)。
9.根据权利要求7所述的基于结构光成像的3D视觉检测系统，其特征在于，所述中央处理器根据待检测物件的最终外形轮廓坐标集和f(x,y,z)判定缺陷时，将所述待检测物件的最终外形轮廓坐标集合f(x,y,z)与预先存储的标准件坐标集和f0（x,y,z）进行差值比较，确定第i区域差异坐标集合Ci（x，y，z）i=1，2...n，若所述第i区域差异坐标集合Ci（x，y，z）表示的空间范围超过了预设缺陷对比阙置，其中，Y0为预设值，K0为检测系数K0，则判定所述待检测物件有缺陷。
10.根据权利要求1所述的基于结构光成像的3D视觉检测系统，其特征在于，所述中央处理器控制所述超声波检测器时，其过程包括：
当所述中央处理器判定待检测物件为片状外形种类时，所述中央处理器不启动所述超声波检测器；
当所述中央处理器判定待检测物件为立体实心外形种类时，所述中央处理器不启动超声波检测器；
当所述中央处理器判定待检测物件为立体中空外形种类时，所述中央处理器启动超声波检测器，以检测所述待检测物件中空部位的缺陷。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011276135.2A CN112067626B (zh) | 2020-11-16 | 2020-11-16 | 一种基于结构光成像的3d视觉检测系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011276135.2A CN112067626B (zh) | 2020-11-16 | 2020-11-16 | 一种基于结构光成像的3d视觉检测系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112067626A true CN112067626A (zh) | 2020-12-11 |
| CN112067626B CN112067626B (zh) | 2021-05-18 |
Family
ID=73655198
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011276135.2A Active CN112067626B (zh) | 2020-11-16 | 2020-11-16 | 一种基于结构光成像的3d视觉检测系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112067626B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113533360A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-10-22 | 广东全芯半导体有限公司 | 一种存储设备检测系统 |
| CN116168375A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-05-26 | 中汽传媒(天津)有限公司 | 一种汽车零部件智能识别方法及系统 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007170827A (ja) * | 2005-12-19 | 2007-07-05 | Toppan Printing Co Ltd | 周期性パターンの欠陥検査装置 |
| US20070165246A1 (en) * | 2004-01-15 | 2007-07-19 | Technion Research & Development Foundation Ltd. | Three-dimensional video scanner |
| CN104677305A (zh) * | 2015-02-11 | 2015-06-03 | 浙江理工大学 | 一种基于十字结构光的物体表面三维重建方法和系统 |
| CN105158261A (zh) * | 2015-09-01 | 2015-12-16 | 太仓市伦凯自动化设备有限公司 | 一种外观自动检测装置 |
| CN105651177A (zh) * | 2016-03-16 | 2016-06-08 | 苏州富强科技有限公司 | 一种适用于测量复杂结构的测量系统 |
| CN105651179A (zh) * | 2016-03-16 | 2016-06-08 | 苏州富强科技有限公司 | 一种补光可调且自动装夹的视觉成像测量系统 |
| CN211697547U (zh) * | 2020-02-14 | 2020-10-16 | 山东海德智能科技有限公司 | 一种视觉检测装置 |
-
2020
- 2020-11-16 CN CN202011276135.2A patent/CN112067626B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070165246A1 (en) * | 2004-01-15 | 2007-07-19 | Technion Research & Development Foundation Ltd. | Three-dimensional video scanner |
| JP2007170827A (ja) * | 2005-12-19 | 2007-07-05 | Toppan Printing Co Ltd | 周期性パターンの欠陥検査装置 |
| CN104677305A (zh) * | 2015-02-11 | 2015-06-03 | 浙江理工大学 | 一种基于十字结构光的物体表面三维重建方法和系统 |
| CN105158261A (zh) * | 2015-09-01 | 2015-12-16 | 太仓市伦凯自动化设备有限公司 | 一种外观自动检测装置 |
| CN105651177A (zh) * | 2016-03-16 | 2016-06-08 | 苏州富强科技有限公司 | 一种适用于测量复杂结构的测量系统 |
| CN105651179A (zh) * | 2016-03-16 | 2016-06-08 | 苏州富强科技有限公司 | 一种补光可调且自动装夹的视觉成像测量系统 |
| CN211697547U (zh) * | 2020-02-14 | 2020-10-16 | 山东海德智能科技有限公司 | 一种视觉检测装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 刘萍坚等: "一种基于机器视觉的结构光三维扫描系统", 《现代电子技术》 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113533360A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-10-22 | 广东全芯半导体有限公司 | 一种存储设备检测系统 |
| CN113533360B (zh) * | 2021-06-30 | 2022-04-15 | 广东全芯半导体有限公司 | 一种存储设备检测系统 |
| CN116168375A (zh) * | 2022-12-29 | 2023-05-26 | 中汽传媒(天津)有限公司 | 一种汽车零部件智能识别方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112067626B (zh) | 2021-05-18 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111928930B (zh) | 一种基于结构光成像的3d视觉检测系统 | |
| JP3560694B2 (ja) | レンズ検査のシステムと方法 | |
| CN112067626B (zh) | 一种基于结构光成像的3d视觉检测系统 | |
| CN112013789B (zh) | 一种基于3d视觉算法的高精密零件偏差检测系统 | |
| US10482592B2 (en) | Shape measuring device, structured object manufacturing system, shape measuring method, structured object manufacturing method, shape measuring program, and recording medium | |
| US9952038B2 (en) | Shape measurement device, structure production system, shape measurement method, structure production method, and shape measurement program | |
| US8085296B2 (en) | Method and apparatus for measuring an operating position in a remote inspection | |
| CN104812291B (zh) | 用于口腔的扫描仪 | |
| CN112067555B (zh) | 一种可自动视觉识别零件种类的零件检测系统 | |
| JP2007206797A (ja) | 画像処理方法および画像処理装置 | |
| CN106814072A (zh) | 轧辊磨削表面缺陷检测系统及其检测方法 | |
| CN109978865A (zh) | 一种用于核燃料棒焊缝表面检测的方法、装置 | |
| CN112097683B (zh) | 一种基于激光扫描成像的3d高精密检测系统 | |
| US10579890B2 (en) | Automatic alignment of a 3D model to a test object | |
| BR112021001219A2 (pt) | sistema de inspeção óptica e método para usar um sistema de inspeção óptica | |
| Chang et al. | A lightweight appearance quality assessment system based on parallel deep learning for painted car body | |
| CN108154126A (zh) | 虹膜成像系统及方法 | |
| JP2022126587A (ja) | 複雑な曲面を有するワークの自動視覚検査装置 | |
| FI129042B (en) | Computer vision system with a computer-generated virtual reference object | |
| CN107764204A (zh) | 基于光片显微镜的三维表面形貌仪及三维图像拼接方法 | |
| CN111928797B (zh) | 一种基于激光扫描成像的3d高精密检测系统 | |
| CN107271445A (zh) | 一种缺陷检测方法及装置 | |
| CN106292197B (zh) | 一种基于图像处理技术的调焦调平装置及方法 | |
| CN109521022A (zh) | 基于线共焦相机的触摸屏缺陷检测装置 | |
| Wang et al. | Detection of HF-ERW process by 3D bead shape measurement with line-structured laser vision |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20230327 Address after: 518000 1806, Huafeng building, No. 6006, Shennan Avenue, Zijing community, Lianhua street, Futian District, Shenzhen, Guangdong Province Patentee after: Polarization Optics (Shenzhen) Technology Innovation Co.,Ltd. Address before: 261000 Yuqing community, Xincheng street, high tech Zone, Weifang City, Shandong Province Patentee before: Shandong Haide Intelligent Technology Co.,Ltd. |