CN112858332A - 基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法、系统、终端 - Google Patents

基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法、系统、终端 Download PDF

Info

Publication number
CN112858332A
CN112858332A CN202110198120.7A CN202110198120A CN112858332A CN 112858332 A CN112858332 A CN 112858332A CN 202110198120 A CN202110198120 A CN 202110198120A CN 112858332 A CN112858332 A CN 112858332A
Authority
CN
China
Prior art keywords
gear hub
camera
synchronizer gear
station
detection
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.)
Pending
Application number
CN202110198120.7A
Other languages
English (en)
Inventor
陈涛
袁帅鹏
王立起
周学博
李策
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fitow Tianjin Detection Technology Co Ltd
Original Assignee
Fitter Zhuhai Hengqin Intelligent Technology Co ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fitter Zhuhai Hengqin Intelligent Technology Co ltd filed Critical Fitter Zhuhai Hengqin Intelligent Technology Co ltd
Priority to CN202110198120.7A priority Critical patent/CN112858332A/zh
Publication of CN112858332A publication Critical patent/CN112858332A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/9515Objects of complex shape, e.g. examined with use of a surface follower device
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07CPOSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/34Sorting according to other particular properties
    • B07C5/342Sorting according to other particular properties according to optical properties, e.g. colour
    • B07C5/3422Sorting according to other particular properties according to optical properties, e.g. colour using video scanning devices, e.g. TV-cameras
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8887Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Abstract

本发明公开是关于一种基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法、系统、终端,涉及汽车零部件表面缺陷检测技术领域。在不同工位拍摄不同端面时,通过多种类型工业光源组合打光的方式,将光均匀投射到齿毂表面,使异物、缺料、划伤等缺陷被突显出来,使用CCD摄像机采集图像,并将采集到的图像传输至工控机进行保存;通过标定分区算法按加工质量不同将同步器齿毂表面区分成不同区域;在不同区域内使用对应算法判断检测区域内的缺陷情况;对各工位检测结果进行汇总,判定同步器齿毂表面质量是否合格,将检测的零件分别从良品料道、再判断料道、废品料道流出。本发明能够通过光学设计,实现对同步器齿毂产品进行图像采集并实现其品质的检测。

Description

基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法、系统、终端
技术领域
本发明属于汽车零部件表面缺陷检测技术领域,尤其涉及一种基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法、系统、处理终端。
背景技术
同步器齿毂是汽车变速总成的重要零件,可以在汽车换挡变速时避免齿间冲击。大部分同步器齿毂由金属粉末采用成形和烧结工艺制成,在生产过程中会因生胚碰撞或烧结等处理不当导致瑕疵。因其结构形状复杂,缺陷种类多样且位置随机,检测要求高,使得市面上并没有成熟的同步器齿毂检测设备,同步器齿毂生产厂家仍采用人工目检的形式判定表面缺陷。其中包括有以下检测项:
检测类型 单位 检测精度 位置
异物 mm 0.1x0.1 端面、侧面
磕碰 mm 0.1x0.1 端面、侧面
划伤 mm 0.1x0.1 端面、侧面
缺料 mm 0.1x0.1 端面、侧面
裂纹 mm 0.1x0.1 端面、侧面
生锈 mm 0.1x0.1 端面、侧面
毛刺 mm 0.1x0.1 端面、侧面
字符 端面
伴随生产技术的不断进步,市场对汽车产品的质量要求越来越高,以人工目检来判断质量的同步器齿毂已不满足市场需求。
随着计算机视觉技术的发展,逐步出现了一些基于计算机视觉的缺陷检测方法,起初主要是利用CCD对包装前的同步器齿毂进行图像采集,利用相关的处理算法程序实现对外形尺寸的计算。近些年来很少在粉末冶金行业提出关于基于机器视觉的检测方法,例如采用形态学算子和连通区域标记分割粉末冶金齿轮图像缺陷区域,通过对细分区域灰度值分析定位缺陷;但这些方法只是针对上下端面某种的具体缺陷的理论性研究,并不能适用于现场实际检测。
鉴于上述分析,现有技术中存在的问题是:
(1)在长期的单一重复性工作中,工人容易产生疲劳,导致不合格的产品流入到应用市场中。且不同的工人判定的标准程度也不尽相同,对于极限件合格性的判断会产生相对应的差异。
(2)目前的研究只是针对上下端面具体的某种缺陷,并未实现对零件外壁及所有缺陷进行检测的功能。
(3)烧结制成的同步器齿毂经进一步加工后,同一表面往往会存在多种不同质量的区域,使得缺陷检测系统性能的进一步提升遇到了瓶颈。
解决上述技术问题的难度在于:
同步器齿毂表面缺陷类别众多,有缺料、裂纹、异物、磕碰、字符不良等缺陷,位置存在同步器齿毂表面任意地方、缺陷的状态、大小均不同。同一表面往往会存在多种不同质量的区域,不同区域的检测标准不同。同步器齿毂型号多样,不同型号内外径、字符、内外齿个数、U型槽数量等特征信息不同,很难做到一套程序兼容所有型号。
解决上述技术问题的意义在于:
考虑到传统人工检测方式以及传统视觉的检测方式,本发明提出的检测方法可以检出不同类型、不同形态、不同位置的缺陷,提高了检测的效率。通过对同步器齿毂进行分区,有效提高了设备的兼容性,更好地适应实际生产中的复杂条件,具有更好的鲁棒性,从而减少劳动强度、维护成本和潜在风险。
发明内容
为了解决现有技术存在的问题,本发明提供了一种基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法、系统、终端。
本发明是这样实现的,一种基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法包括以下步骤:
步骤一、在一工位依次使用背光源、环光源、碗光源、背光组合打光的方式,将光均匀投射到齿毂少字面;在二工位使用背光源、碗光源和板光源组合打光的方式,将光均匀投射到齿毂外壁表面,在三工位依次使用背光源、环光、碗光源和背光源组合打光的方式,将光均匀投射到齿毂多字面,使异物、缺料、划伤等缺陷被突显出来,使用CCD摄像机采集图像,并将采集到的所述图像传输至工控机进行保存;
步骤二、标定分区算法首先按加工面类型进行区域划分,然后在各加工面类型区域内按:有无字符、有无内齿、内齿有无倒角、有无U型槽、有无外齿进行详细划分。通过标定分区算法,可按加工质量不同、特征不同将同步器齿毂表面区分成不同区域;
步骤三、在加工区和非加工区分别使用不同灰度阈值条件、缺陷尺寸检测需求检测区域内的缺陷情况,此外在有内齿区域计算内齿个数,在有字符区域按固定次序识别字符,在有U型槽区域判断有无U型槽毛刺,在外齿面识别外齿个数;
步骤四、对各工位检测结果进行汇总,判定同步器齿毂表面质量是否合格,对于无缺陷或者缺陷在要求0.1mm×0.1mm范围内的同步器齿毂从良品料道流出,对于缺陷在要求0.1mm×0.1mm范围外但无严重缺陷类型的同步器齿毂从再判定料道流出,对于存在严重缺陷的同步器齿毂从废品料道流出。
在一个实施例中,在步骤一中,一、三工位取端面图时同步器齿毂静止,外壁工位取图时同步器齿毂旋转;拍摄时相机镜头模组垂直于同步器齿毂表面架设,工业光源均为白色,调整工业光源亮度、位置使成像清晰无遮挡和过曝现象,然后使用CCD摄像机采集同步器齿毂图像。
在一个实施例中,一、三工位拍摄端面使用的CCD摄像机为面阵相机,拍摄时相机与所在工位组合光源同轴可调设置;
在一个实施例中,二工位拍摄外壁面使用的CCD摄像机为面阵相机,拍摄时相机轴线过组合光源对称面,相机和光源位置单独可调;
在拍摄同步器齿毂外壁时,零件通过治具板带动旋转,相机连续采集外壁图像;
在一个实施例中,治具板由电机带动旋转,编码器与电机输出轴相连,通过编码器外部触发相机采集外壁图像;
在拍摄同步器齿毂外壁时,零件旋转角度≥400°,零件旋转速度≥360°/s。
在一个实施例中,在步骤二中,加工面类型包括:机加工面、毛刷面;
特征分区条件为:是否有字符、是否有U型槽、是否有异型区域、内齿是否有倒角、是否为外齿面;
标定分区算法按加工质量不同、特征不同将同步器齿毂表面区分成不同区域,不同区域为同心圆环。
在一个实施例中,在步骤三中,采用传统视觉算法和深度学习算法相结合的方式对同步器齿毂表面进行检测,同时检测软件开放了检测参数可供现场人员根据生产工艺随时调节。
在一个实施例中,在步骤四中,判定是否为良品的缺陷大小尺寸可调,同时严重缺陷类型可根据客户需求进行设置。
本发明的另一目的在于提供一种实现所述基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法的检测系统,该基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测系统包括:
截料工位,放置于来料传送带上,用于控制进料间隔,避免取料的堆料现象;
进料工位,放置于截料工位后方,包括挡停机构和取料机构,用于将来料放置于进料传送带上;
进料传送带,放置于进料工位后方,包括挡停块、电机控制器、驱动电机、传送皮带,用于将同步器齿毂传送到工件传送工位夹爪夹料处;
工件传送工位,放置于进料传送带和相机检测工位之间,由多对可翻转夹爪组成;用于将来料在进料传送带和相机检测工位间翻转及传送;
相机检测工位,放置于进料传送带和下料传送带之间,包括相机镜头、光源、底部治具板旋转电机和编码器,用于对放置于检测视野范围内的同步器齿毂进行取图;
下料传送带,下料传送带分为良品下料传送带和不良品下料传送带,放置于相机检测工位后方,每条下料传送带均包括电机控制器、驱动电机、传送皮带、滑道,用于将检测完成的同步器齿毂传送到料道上,进入后续工位;
检测剔除工位,在不良品下料传送带上安装,包括气缸、滑道,用于将客户不可接受的裂纹、缺料件直接剔除;
光电传感器,用于判断当前状态各工位是否有零件;
PLC控制器,分别与截料工位、进料工位、工件传送工位、相机检测工位、工业相机、光电传感器及工控机相连,用于接收光电传感器所发出的信号并触发相机检测工位的工业相机采集图像、发送和接收工控机的传输信号以及控制设备运转;
工控机,分别与工业相机、光源控制器以及PLC相连,用于存储工业相机所采集的图像并对图像进行处理、控制光源的亮灭以及将图像检测结果发送PLC控制器或进行信息的传输。
本发明的另一目的在于提供一种用于同步器齿毂表面缺陷检测的信息数据处理终端,该信息数据处理终端包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法。
结合上述的所有技术方案,本发明能够通过光学设计,实现对同步器齿毂产品进行图像采集并实现其品质的检测,本发明所具备的优点及积极效果为:
第一、通过对相机、光源增加可调机构,在不影响生产节拍及检出准确度的条件下,该系统可满足直径(Φ40~Φ90)同步器齿毂表面缺陷检测需求。针对不同类型、不同形态、不同位置的同步器齿毂表面缺陷,均具有良好缺陷检出能力,漏判率0.1%以内,误判率0.2%以内,说明此方式适应于同步器齿毂表面缺陷检测。
第二、分区域算法可兼容产线各种型号同步器齿毂,还为未来新开发产品预留了检测空间,提高了系统的柔性,降低企业的设备投入成本,具有一定通用性。
第三、使用传统算法搭配深度学习算法分别检测较平整端面和外形复杂的外壁齿部,同时算法可以计算检出缺陷的大小,方便现场产线根据下游客户接受情况设置各类型缺陷检出标准,大大提升检出效率,降低企业的运行成本。
当理解的是,以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的,并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1为本发明实施例中的基于机器视觉的同步器齿毂缺陷检测图。
图2为本发明实施例中提供的发明中涉及到同步器齿毂表面的常见缺陷效果图;
其中:a、缺料图;b、异物图;c、磕碰图;
图3为本发明实施例中提供的发明中涉及到端面打光环境示意图。
图4为本发明实施例中提供的发明中涉及到端面图;
其中:a、背光图;b、环光图;c、背光及碗光图。
图5为本发明实施例中提供的发明中涉及到外壁打光环境示意图。
图6为本发明实施例中提供的发明中涉及到外壁图。
图7为本发明实施例中提供的发明中涉及到端面检测标定分区图;
其中:a、无字面分区示意图;b、有字面分区示意图。
图8为本发明实施例中提供的发明中涉及到端面缺陷检测结果图。
图9为本发明实施例中提供的发明中涉及到外壁缺陷检测结果图。
图10为本发明实施例中的基于机器视觉的同步器齿毂缺陷检测方法流程图。
图11为本发明实施例中提供的发明中软件设置检测参数页面。
图12为本发明实施例中提供的发明中软件设置特征信息页面。
图中:1、碗光源;2、环光源;3、背光源;4、相机。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进,因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。
需要说明的是,当元件被称为“固定于”另一个元件,它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件,它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本发明所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的,并不表示是唯一的实施方式。
除非另有定义,本发明所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本发明中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本发明。本发明所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
该基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法及系统充分利用工业光源与工业相机,采用机器视觉的检测方法,实现了对同步器齿毂表面缺陷进行快速并准确地检测,并把数据进行实时处理。本发明的技术方案如下:
如图1所示,该基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法及系统包括以下步骤:
步骤S101、在一工位依次使用背光源3、环光源2、碗光源1和背光源3组合打光的方式,将光均匀投射到齿毂少字面;在二工位使用背光源3、碗光、板光组合打光的方式,将光均匀投射到齿毂外壁表面,在三工位依次使用背光源3、环光源2、碗光源1和背光源3组合打光的方式,将光均匀投射到齿毂多字面,使异物、缺料、划伤等缺陷被突显出来,使用CCD摄像机采集图像,并将采集到的所述图像传输至工控机进行保存;
在步骤一中,一、三工位取端面图时同步器齿毂静止,使用的CCD摄像机为500万像素面阵相机4,拍摄时相机4与所在工位组合光源同轴可调设置,如图3所示。根据产品实际大小,合理选择相机4像素尺寸。根据相机成像原理,确定所要达到的视野FOV和工作距离WD,根据二者计算得出工业镜头的焦距f,计算公式如下:
焦距f=WD×靶面尺寸h/FOV(H orV),
视野范围HF=WD×靶面尺寸(h)/焦距f,
视场FOV(H or V)=靶面尺寸(h)/光学倍率,
工作距离WD=f(焦距)×靶面尺寸(h)/FOV(H or V),
光学倍率=靶面尺寸(h)/FOV(H or V)。
通过光源配合,相机4依次采集取得背光图、环光图、碗光图,采集得到的图像如图4所示。其中背光图的目的是获得同步器齿毂整体轮廓及U型槽位置,环光图的目的是打亮同步器齿毂内齿存在倒角区域,碗光图的目的是打亮同步器齿毂端面整体区域;通过三张图像来获得齿毂端面所有特征区域图像,三张图像的拍摄顺序没有特殊要求。
二工位取图时同步器齿毂旋转,使用的CCD摄像机为500万像素面阵相机,拍摄时保证相机4轴线过组合光源对称面,相机4和光源位置单独可调,如图5所示。面光的作用是打亮齿面区域,背光源3和环光源2是为了补光,有效降低相机4曝光参数,避免图像产生拖影。在拍摄同步器齿毂外壁时,所用光源全亮,零件通过与电机连接的治具板带动旋转,相机4通过与电机输出轴相连的编码器给外部触发信号采集外壁图像,采集得到的图像如图6所示。在拍摄同步器齿毂外壁时,零件旋转角度大于等于400°,零件旋转速度大于等于360°/s,保证相机4取图在20张以上,保证同一位置在至少三张图像上出现。
步骤S102、标定分区算法首先按加工面类型进行区域划分,然后在各加工面类型区域内按特征进行详细划分。通过标定分区算法,可按加工质量不同、特征不同将同步器齿毂表面区分成不同区域;
在步骤二中,加工面类型包括:机加工面、毛刷面;特征分区条件为:是否有字符、是否有U型槽、是否有异型区域、内齿是否有倒角、是否为外齿面;标定分区算法按加工质量不同、特征不同将同步器齿毂表面区分成不同区域,不同区域为同心圆环。不同型号的划分区域个数不一定相同,同一型号正反面的划分区域个数不一定相同。标定分区如图7所示。
步骤S103、在加工区和非加工区分别使用不同灰度阈值条件、缺陷尺寸检测需求检测区域内的缺陷情况,此外在有内齿区域计算内齿个数,在有字符区域按固定次序识别字符,在有U型槽区域判断有无U型槽毛刺,在外齿面识别外齿个数;
在步骤三中,采用传统视觉算法和深度学习算法相结合的方式对同步器齿毂表面进行检测,检出字符可以供客户进行缺陷追溯,同时检测软件开放了检测参数可供现场人员根据生产工艺随时调节;检测结果如图8、图9所示,参数调节如图11。
步骤S104、对各工位检测结果进行汇总,判定同步器齿毂表面质量是否合格,根据客户需求,将检测的零件分别从良品料道、再判断料道、废品料道流出。
在步骤四中,对各工位检测结果进行汇总,判定同步器齿毂表面质量是否合格,对于无缺陷或者缺陷在要求0.1mm×0.1mm范围内的同步器齿毂从良品料道流出,对于缺陷在要求0.1mm×0.1mm范围外但无严重缺陷类型的同步器齿毂从再判定料道流出,对于存在严重缺陷的同步器齿毂从废品料道流出。
上述方法中,判定是否为良品的缺陷大小尺寸可调,同时严重缺陷类型可根据客户需求进行设置。
在一个实施例中,该同步器齿毂表面缺陷检测系统包括:截料工位,进料工位,工件传送工位、相机检测工位、检测剔除工位、上料传送带、下料传送带、光电传感器、PLC控制器及工控机;
所述PLC控制器与截料工位,进料工位,工件传送工位、相机检测工位、工业相机、光电传感器及工控机相连,用于接收光电传感器所发出的信号并触发相机检测工位的工业相机采集图像、发送和接收工控机的传输信号以及控制设备运转;
工控机,与工业相机、光源控制器以及PLC相连,用于存储工业相机所采集的图像并对图像进行处理、控制光源的亮灭以及将图像检测结果发送PLC控制器或进行信息的传输。
在一个实施例中,所述截料工位放置于来料传送带上,此工位用于控制进料间隔,放置取料时有堆料现象;
所述进料工位放置于截料工位后方,包括挡停机构和取料机构,此工位用于将来料放置于进料传送带上;
所述进料传送带,放置于进料工位后方,包括挡停块、电机控制器、驱动电机、传送皮带,用于将同步器齿毂传送到工件传送工位夹爪夹料处;
所述工件传送工位放置于进料传送带和相机检测工位之间,由多对可翻转夹爪组成,此工位用于将来料在进料传送带和相机检测工位间翻转及传送;
所述相机检测工位,放置于进料传送带和下料传送带之间,包括相机镜头、光源、底部治具板旋转电机和编码器,用于对放置于检测视野范围内的同步器齿毂进行取图;
所述下料传送带,下料传送带分为良品下料传送带和不良品下料传送带,放置于相机检测工位后方,每条下料传送带均包括电机控制器、驱动电机、传送皮带、滑道,用于将检测完成的同步器齿毂传送到料道上,进入后续工位;
所述检测剔除工位,在不良品下料传送带上安装,包括气缸、滑道,用于将客户不可接受的裂纹、缺料件直接剔除;
所述光电传感器,用于判断当前状态各工位是否有零件。
本发明的另一目的在于提供一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品,包括计算机可读程序,供于电子装置上执行时,提供用户输入接口以实施所述的基于齿轮轴视觉检测的图像方法。
本发明的另一目的在于提供一种计算机设备,所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行所述的基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测的图像方法。
本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端,所述信息数据处理终端包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行所述的基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测的图像方法。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的硬件平台的方式来实现,当然也可以全部通过硬件来实施。基于这样的理解,本发明的技术方案对背景技术做出贡献的全部或者部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后,将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。
应当理解的是,本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围应由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法,其特征在于,所述基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法包括以下步骤:
步骤一、在不同工位拍摄不同端面时,通过多种类型工业光源组合打光的方式,将光均匀投射到齿毂表面,使异物、缺料、划伤等缺陷被突显出来,使用CCD摄像机采集图像,并将采集到的所述图像传输至工控机进行保存;
步骤二、通过标定分区算法按加工质量不同将同步器齿毂表面区分成不同区域;
步骤三、在不同区域内使用对应算法判断检测区域内的缺陷情况;
步骤四、对各工位检测结果进行汇总,判定同步器齿毂表面质量是否合格,根据客户需求,将检测的零件分别从良品料道、再判断料道、废品料道流出。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法,其特征在于,在步骤一中,根据零件表面位置不同将零件在三个工位拍摄,其中两个端面工位一个外壁工位,端面工位取图时同步器齿毂静止,外壁工位取图时同步器齿毂旋转;拍摄时相机镜头模组垂直于同步器齿毂表面架设,组合工业光源均为白色,调整工业光源亮度、位置使成像清晰无遮挡和过曝现象,然后使用CCD摄像机采集同步器齿毂图像。
3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法,其特征在于,对同步器齿毂端面拍摄使用的组合光源包括:碗光源、环光源、背光源;
使用的CCD摄像机为面阵相机,拍摄时相机与组合光源同轴可调设置;
拍摄端面时组合光源依次按顺序亮,相机分别采集碗光及背光图、环光图、背光图。
4.根据权利要求2所述的基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法,其特征在于,对同步器齿毂外壁拍摄使用的组合光源包括:面光源、环光源、背光源;
使用的CCD摄像机为面阵相机,拍摄时相机轴线过组合光源对称面,相机和光源位置单独可调;
在拍摄同步器齿毂外壁时,所用组合光源全亮,零件通过治具板带动旋转,相机连续采集外壁图像。
5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法,其特征在于,治具板由电机带动旋转,编码器与电机输出轴相连,通过编码器外部触发相机采集外壁图像;
在拍摄同步器齿毂外壁时,零件旋转角度≥400°,零件旋转速度≥360°/s。
6.根据权利要求1所述的基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法,其特征在于,在步骤二中,标定分区算法按加工质量不同将同步器齿毂表面区分成不同区域,不同区域为同心圆环;
标定分区条件为:是否有字符、是否有U型槽、是否有异型区域、内齿是否有倒角、是否为外齿面。
7.根据权利要求1所述的基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法,其特征在于,在步骤三中,通过对不同加工质量表面设置不同灰度检测参数和缺陷筛选条件,将缺陷检出。
8.根据权利要求1所述的基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法,其特征在于,在步骤四中,通过对不同加工质量表面设置不同灰度检测参数和缺陷筛选条件,将缺陷检出。
9.一种实现如权利要求1-8任意一项所述基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法的检测系统,其特征在于,该基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测系统包括:
截料工位,放置于来料传送带上,用于控制进料间隔,避免取料的堆料现象;
进料工位,放置于截料工位后方,包括挡停机构和取料机构,用于将来料放置于进料传送带上;
进料传送带,放置于进料工位后方,包括挡停块、电机控制器、驱动电机、传送皮带,用于将同步器齿毂传送到工件传送工位夹爪夹料处;
工件传送工位,放置于进料传送带、进料传送带和相机检测工位之间,由多对可翻转夹爪组成;用于将来料在进料传送带、进料传送带和相机检测工位间翻转及传送;
相机检测工位,放置于进料传送带和下料传送带之间,包括相机镜头、光源、底部治具板旋转电机和编码器,用于对放置于检测视野范围内的同步器齿毂进行取图;
下料传送带,下料传送带分为良品下料传送带和不良品下料传送带,放置于相机检测工位后方,每条下料传送带均包括电机控制器、驱动电机、传送皮带、滑道,用于将检测完成的同步器齿毂传送到料道上,进入后续工位;
检测剔除工位,在不良品下料传送带上安装,包括气缸、滑道,用于将客户不可接受的裂纹、缺料件直接剔除;
光电传感器,用于判断当前状态各工位是否有零件;
PLC控制器,分别与截料工位、进料工位、工件传送工位、相机检测工位、工业相机、光电传感器及工控机相连,用于接收光电传感器所发出的信号并触发相机检测工位的工业相机采集图像、发送和接收工控机的传输信号以及控制设备运转;
工控机,分别与工业相机、光源控制器以及PLC相连,用于存储工业相机所采集的图像并对图像进行处理、控制光源的亮灭以及将图像检测结果发送PLC控制器或进行信息的传输。
10.一种用于同步器齿毂表面缺陷检测的信息数据处理终端,其特征在于,该信息数据处理终端包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行权利要求1-8任意一项基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法。
CN202110198120.7A 2021-02-22 2021-02-22 基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法、系统、终端 Pending CN112858332A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110198120.7A CN112858332A (zh) 2021-02-22 2021-02-22 基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法、系统、终端

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110198120.7A CN112858332A (zh) 2021-02-22 2021-02-22 基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法、系统、终端

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112858332A true CN112858332A (zh) 2021-05-28

Family

ID=75988558

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110198120.7A Pending CN112858332A (zh) 2021-02-22 2021-02-22 基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法、系统、终端

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112858332A (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113252567A (zh) * 2021-06-08 2021-08-13 菲特(天津)检测技术有限公司 铝阀板表面多种缺陷快速检测方法、系统、介质、终端
CN113399306A (zh) * 2021-06-24 2021-09-17 菲特(天津)检测技术有限公司 基于药片视觉检测的光学设计系统、拍摄方法、控制器
CN113567434A (zh) * 2021-06-15 2021-10-29 成都新锐科技发展有限责任公司 一种基于机器视觉的电池片检测设备的标定方法
CN114577816A (zh) * 2022-01-18 2022-06-03 广州超音速自动化科技股份有限公司 一种氢燃料双极板检测方法
CN114871146A (zh) * 2022-05-06 2022-08-09 江苏中腾智能装备有限公司 一种杯盖产品检测系统及检测方法
CN115356261A (zh) * 2022-07-29 2022-11-18 燕山大学 一种汽车球笼防尘罩的缺陷检测系统及方法

Citations (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102928439A (zh) * 2012-11-01 2013-02-13 顾金华 基于机器视觉的滚针表面缺陷检测方法及装置
JP2014115222A (ja) * 2012-12-11 2014-06-26 Kubota Corp 検査装置および検査方法
CN104181171A (zh) * 2014-08-08 2014-12-03 明泰信科精密仪器科技(苏州)有限公司 对圆孔工件的内外壁进行图像拍摄的方法和装置
CN105587785A (zh) * 2016-02-18 2016-05-18 江西慧泰粉末注射成形产业科技协同创新有限公司 改进同步器齿毂及其制作方法
CN106770307A (zh) * 2016-09-27 2017-05-31 西京学院 一种电子产品外观表面缺陷检测装置及其检测方法
CN106824806A (zh) * 2016-12-27 2017-06-13 聊城大学 基于机器视觉的小模数塑料齿轮的检测系统及检测方法
CN107389687A (zh) * 2017-06-27 2017-11-24 北京航空航天大学 一种电子元器件外观图像采集装置及其采集方法
JP2017207341A (ja) * 2016-05-17 2017-11-24 大同特殊鋼株式会社 被検査物の外観検査方法および外観検査装置
CN107741427A (zh) * 2017-11-30 2018-02-27 南京航空航天大学 汽车发动机涡轮壳表面缺陷的机器视觉检测装置及方法
CN109187581A (zh) * 2018-07-12 2019-01-11 中国科学院自动化研究所 基于视觉的成品轴承端面缺陷检测方法
CN109499908A (zh) * 2018-11-10 2019-03-22 东莞理工学院 一种用于机械零件的视觉检测系统
CN109513639A (zh) * 2019-01-03 2019-03-26 菲特(天津)智能科技有限公司 基于机器视觉的环状工件内壁缺陷检测设备及方法
CN110057836A (zh) * 2019-05-15 2019-07-26 浙江汉振智能技术有限公司 一种圆柱形空心管视觉检测设备及其检测方法
CN110108711A (zh) * 2019-04-20 2019-08-09 东莞中科蓝海智能视觉科技有限公司 圆环侧壁缺陷的视觉检测系统
CN110441313A (zh) * 2019-07-30 2019-11-12 天津工程机械研究院有限公司 一种多工位、多角度视觉表面缺陷检测系统
CN110560377A (zh) * 2019-09-11 2019-12-13 河南奇测电子科技有限公司 一种基于机器视觉的圆柱金属表面缺陷检测装置
CN210071675U (zh) * 2019-05-27 2020-02-14 征图新视(江苏)科技股份有限公司 穹顶环光组合光源测量装置
CN110893398A (zh) * 2019-10-31 2020-03-20 中国矿业大学 一种基于机器视觉的轴承套圈表面缺陷检测装置
CN111189837A (zh) * 2020-01-08 2020-05-22 征图新视(江苏)科技股份有限公司 一种烟支外观在线检测方法及其装置
CN111257340A (zh) * 2020-03-27 2020-06-09 河海大学常州校区 一种精密相机模组的表面缺陷检测装置
CN112150441A (zh) * 2020-09-24 2020-12-29 菲特(天津)检测技术有限公司 一种基于机器视觉的光滑漆面表面缺陷检测方法
CN212301356U (zh) * 2020-08-26 2021-01-05 湖北汽车工业学院 一种轮毂焊缝视觉检测装置
CN112229844A (zh) * 2020-10-10 2021-01-15 中兴盛达电气技术(郑州)有限公司 一种工件表面缺陷检测设备
CN112345550A (zh) * 2020-09-27 2021-02-09 东风汽车有限公司 一种多工位全自动盘类齿轮检测装置

Patent Citations (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102928439A (zh) * 2012-11-01 2013-02-13 顾金华 基于机器视觉的滚针表面缺陷检测方法及装置
JP2014115222A (ja) * 2012-12-11 2014-06-26 Kubota Corp 検査装置および検査方法
CN104181171A (zh) * 2014-08-08 2014-12-03 明泰信科精密仪器科技(苏州)有限公司 对圆孔工件的内外壁进行图像拍摄的方法和装置
CN105587785A (zh) * 2016-02-18 2016-05-18 江西慧泰粉末注射成形产业科技协同创新有限公司 改进同步器齿毂及其制作方法
JP2017207341A (ja) * 2016-05-17 2017-11-24 大同特殊鋼株式会社 被検査物の外観検査方法および外観検査装置
CN106770307A (zh) * 2016-09-27 2017-05-31 西京学院 一种电子产品外观表面缺陷检测装置及其检测方法
CN106824806A (zh) * 2016-12-27 2017-06-13 聊城大学 基于机器视觉的小模数塑料齿轮的检测系统及检测方法
CN107389687A (zh) * 2017-06-27 2017-11-24 北京航空航天大学 一种电子元器件外观图像采集装置及其采集方法
CN107741427A (zh) * 2017-11-30 2018-02-27 南京航空航天大学 汽车发动机涡轮壳表面缺陷的机器视觉检测装置及方法
CN109187581A (zh) * 2018-07-12 2019-01-11 中国科学院自动化研究所 基于视觉的成品轴承端面缺陷检测方法
CN109499908A (zh) * 2018-11-10 2019-03-22 东莞理工学院 一种用于机械零件的视觉检测系统
CN109513639A (zh) * 2019-01-03 2019-03-26 菲特(天津)智能科技有限公司 基于机器视觉的环状工件内壁缺陷检测设备及方法
CN110108711A (zh) * 2019-04-20 2019-08-09 东莞中科蓝海智能视觉科技有限公司 圆环侧壁缺陷的视觉检测系统
CN110057836A (zh) * 2019-05-15 2019-07-26 浙江汉振智能技术有限公司 一种圆柱形空心管视觉检测设备及其检测方法
CN210071675U (zh) * 2019-05-27 2020-02-14 征图新视(江苏)科技股份有限公司 穹顶环光组合光源测量装置
CN110441313A (zh) * 2019-07-30 2019-11-12 天津工程机械研究院有限公司 一种多工位、多角度视觉表面缺陷检测系统
CN110560377A (zh) * 2019-09-11 2019-12-13 河南奇测电子科技有限公司 一种基于机器视觉的圆柱金属表面缺陷检测装置
CN110893398A (zh) * 2019-10-31 2020-03-20 中国矿业大学 一种基于机器视觉的轴承套圈表面缺陷检测装置
CN111189837A (zh) * 2020-01-08 2020-05-22 征图新视(江苏)科技股份有限公司 一种烟支外观在线检测方法及其装置
CN111257340A (zh) * 2020-03-27 2020-06-09 河海大学常州校区 一种精密相机模组的表面缺陷检测装置
CN212301356U (zh) * 2020-08-26 2021-01-05 湖北汽车工业学院 一种轮毂焊缝视觉检测装置
CN112150441A (zh) * 2020-09-24 2020-12-29 菲特(天津)检测技术有限公司 一种基于机器视觉的光滑漆面表面缺陷检测方法
CN112345550A (zh) * 2020-09-27 2021-02-09 东风汽车有限公司 一种多工位全自动盘类齿轮检测装置
CN112229844A (zh) * 2020-10-10 2021-01-15 中兴盛达电气技术(郑州)有限公司 一种工件表面缺陷检测设备

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘洁;贺振东;吴彰良;巩晓;: "基于机器视觉的油封缺陷在线检测系统研究", 仪表技术与传感器, no. 05, pages 47 - 50 *
张仁峰;: "汽车同步器齿套加工缺陷检测系统设计方案", 南方农机, no. 11, pages 139 - 140 *
文生平;刘云明;: "基于机器视觉的圆锥滚子外观缺陷检测系统研究", 计算机测量与控制, no. 01, pages 45 - 48 *
苏俊宏;刘胜利;杨利红;陈智利;: "基于机器视觉的高精密轴承在线检测", 光学与光电技术, no. 06, pages 66 - 70 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113252567A (zh) * 2021-06-08 2021-08-13 菲特(天津)检测技术有限公司 铝阀板表面多种缺陷快速检测方法、系统、介质、终端
CN113567434A (zh) * 2021-06-15 2021-10-29 成都新锐科技发展有限责任公司 一种基于机器视觉的电池片检测设备的标定方法
CN113399306A (zh) * 2021-06-24 2021-09-17 菲特(天津)检测技术有限公司 基于药片视觉检测的光学设计系统、拍摄方法、控制器
CN114577816A (zh) * 2022-01-18 2022-06-03 广州超音速自动化科技股份有限公司 一种氢燃料双极板检测方法
CN114871146A (zh) * 2022-05-06 2022-08-09 江苏中腾智能装备有限公司 一种杯盖产品检测系统及检测方法
CN114871146B (zh) * 2022-05-06 2024-06-11 江苏中腾智能装备有限公司 一种杯盖产品检测系统及检测方法
CN115356261A (zh) * 2022-07-29 2022-11-18 燕山大学 一种汽车球笼防尘罩的缺陷检测系统及方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112858332A (zh) 基于机器视觉的同步器齿毂表面缺陷检测方法、系统、终端
CN102621156B (zh) 基于图像处理的微小零件自动分拣系统
CN109030498B (zh) 一种叶片刀纹及表面缺陷的视觉检测装置及方法
CN113000413B (zh) 基于机器视觉的同步器齿套表面缺陷检测系统、方法、终端
US9047657B2 (en) Method and system for optically inspecting outer peripheral surfaces of parts
CN102539443B (zh) 基于机器视觉的瓶身缺陷自动检测方法
CN102374996B (zh) 伞齿轮全齿侧面缺陷多目检测装置及其检测方法
US9486840B2 (en) High-speed, triangulation-based, 3-D method and system for inspecting manufactured parts and sorting the inspected parts
CN110057836A (zh) 一种圆柱形空心管视觉检测设备及其检测方法
CN102890093B (zh) 汽车刹车主缸活塞表面质量机器视觉检测装置
CN109211110A (zh) 一种基于机器视觉的平板类工件尺寸检测系统及方法
CN206656692U (zh) 一种气弹簧杆的多工位无损检测设备
CN110728657A (zh) 一种基于深度学习的环状轴承外表面缺陷检测方法
CN112893172A (zh) 基于机器视觉的垫片尺寸检测系统、方法、处理终端及介质
CN106645185A (zh) 一种智能检测工业零件表面质量的方法及装置
CN114252452A (zh) 一种小型回转体外观缺陷和轮廓尺寸在线检测装置及方法
CN109513639A (zh) 基于机器视觉的环状工件内壁缺陷检测设备及方法
CN206146851U (zh) 一种智能检测工业零件表面质量的装置
CN111833350B (zh) 机器视觉检测方法与系统
CN203965287U (zh) 基于机器视觉的金刚线颗粒在线质检装置
CN101532965A (zh) 高精密旋转件视觉检测机
CN105067629A (zh) 一种色环电阻外观缺陷和阻值集成检测方法
CN113205499A (zh) 基于机器视觉的轴承缺陷模块化检测装置与方法
LU502746B1 (en) System, method and terminal for surface defect detection of synchronizer gear sleeve based on machine vision
CN109829897B (zh) 一种齿轮毛刺检测方法及齿轮高精度视觉测量系统

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
TA01 Transfer of patent application right
TA01 Transfer of patent application right

Effective date of registration: 20220324

Address after: 300308-1, building 95, lingshangjiayuan, north of West 7th Road, Center Avenue, airport logistics processing zone, Tianjin Binhai New Area pilot free trade zone (Airport Economic Zone)

Applicant after: FITOW (TIANJIN) DETECTION TECHNOLOGY CO.,LTD.

Address before: 519000 room 105-73430, No.6 Baohua Road, Hengqin New District, Zhuhai City, Guangdong Province (centralized office area)

Applicant before: Fitter (Zhuhai Hengqin) Intelligent Technology Co.,Ltd.