CN112986248A - 一种基于视觉识别的大型压铸件测量系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于视觉识别的大型压铸件测量系统及方法，其测量系统包括外壳，所述外壳内对称固定安装有两个内部中空的挡板，外壳的底部内壁固定安装有电机，两个挡板相互靠近的一侧均固定连接有同一个支撑板，所述电机输出轴的一端贯穿支撑板并固定连接有齿轮，外壳的顶部固定连接有下料管，所述下料管的底部延伸至外壳内，下料管的底部对称滑动连接有两个滑动门，外壳的一侧滑动连接有推动板，且推动板的一侧延伸至外壳外，本发明通过电机的输出轴进行循环转动，实现自动进行上料并进行检测的效果，同时通过推动推动板，方便对检测过的压铸件进行收集。

Description

一种基于视觉识别的大型压铸件测量系统及方法

技术领域

本发明涉及压铸件技术领域，尤其涉及一种基于视觉识别的大型压铸件测量系统及方法。

背景技术

压铸件是一种压力铸造的零件，是使用装好铸件模具的压力铸造机械压铸机，将加热为液态的铜、锌、铝或铝合金等金属浇入压铸机的入料口，经压铸机压铸，铸造出模具限制的形状和尺寸的铜、锌、铝零件或铝合金零件，这样的零件通常就被叫做压铸件。

现有技术中压铸件在进行测量时，无法实现自动循环对压铸件进行测量，同时测量后收集较为麻烦，所以我们提出一种基于视觉识别的大型压铸件测量系统及方法，用于解决上述提出的问题。

发明内容

基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于视觉识别的大型压铸件测量系统及方法。

本发明提出的一种基于视觉识别的大型压铸件测量系统，包括外壳，所述外壳内对称固定安装有两个内部中空的挡板，外壳的底部内壁固定安装有电机，两个挡板相互靠近的一侧均固定连接有同一个支撑板，所述电机输出轴的一端贯穿支撑板并固定连接有齿轮，外壳的顶部固定连接有下料管，所述下料管的底部延伸至外壳内，下料管的底部对称滑动连接有两个滑动门，外壳的一侧滑动连接有推动板，且推动板的一侧延伸至外壳外，外壳的另一侧固定连接有导料板，支撑板的顶部设有测量机构，外壳的顶部内壁设有下料机构，所述外壳的顶部内壁固定安装有图像处理装置，外壳的底部内壁固定安装有控制处理器。

优选的，所述测量机构包括对称滑动连接于支撑板顶部的齿条，且两个齿条的一侧均与同一个齿轮相啮合，两个挡板相互靠近的一侧均开设有滑动槽，且两个滑动槽内均滑动连接有启动板，两个启动板的底部均转动连接有连接杆，且两个连接杆的一端分别与两个齿条转动连接，两个启动板的顶部固定连接有同一个滑动板，所述滑动板的两侧均固定连接有延伸板，且两个延伸板相互远离的一侧分别延伸至两个挡板内，滑动板的顶部固定连接有T型板，外壳的两侧内壁均固定连接有螺纹管，两个螺纹管相互靠近的一端均延伸至挡板内，两个螺纹管内均螺纹连接有螺纹柱，且两个螺纹柱的一端贯穿挡板并转动连接有图像采集装置，测量机构起到对压铸件自动进行测量的作用。

优选的，两个齿条的底部均固定连接有活动板，且两个活动板的底部均贯穿支撑板，两个活动板相互远离的一侧均固定连接有一号弹簧，且两个一号弹簧的一端分别与两个挡板的一侧固定连接，通过一号弹簧的弹力方便通过活动板带动齿条进行回位。

优选的，两个螺纹柱相互靠近的一端均固定连接有滑动杆，且两个滑动杆的外壁均滑动连接有滑动环，两个滑动环的外壁均缠绕有拉动带，滑动环与挡板的内壁转动连接，两个滑动环相互靠近的一侧均固定连接有回转弹簧，且回转弹簧的一端与挡板固定连接，拉动带的一端分别与延伸板的顶部固定连接，当拉动带带动滑动环转动时，滑动环带动滑动杆转动起到引导螺纹柱进行移动的作用，同时回转弹簧起到带动滑动环反转重新缠绕拉动带的作用。

优选的，所述下料机构包括固定连接于外壳顶部内壁的辅助管，所述辅助管外壁的内侧表面上滑动连接有活动管，外壳的顶部内壁对称开设有引导槽，两个引导槽内滑动连接有适配杆，所述下料管的两侧均固定连接有吊杆，两个吊杆相互远离的一端均转动连接有伸缩管，位于同一侧的伸缩管内管的顶部与适配杆的一端转动连接，伸缩管外管的底部与滑动门的顶部转动连接，下料机构起到自动进行下料的效果。

优选的，所述活动管的两侧均固定连接有搭板，且两个搭板的顶部均固定连接有二号弹簧，且两个二号弹簧的一端均与辅助管的底部固定连接，通过二号弹簧的弹力方便通过搭板带动活动管进行回位。

优选的，所述活动管的顶部均为斜面，两个适配杆相互远离的一端均转动连接有转轮，且两个转轮均与活动管顶部的斜面活动接触，当活动管的斜面与转轮相接触，通过转轮方便带动适配杆进行移动。

优选的，所述外壳的一侧开设有出料口，且出料口位于导料板的上方，出料口方便检测后的压铸件进行收集的效果。

本发明还提出了一种基于视觉识别的大型压铸件测量方法，包括所述的基于视觉识别的大型压铸件测量系统，还包括以下步骤：

S1：控制处理器控制伸缩管打开滑动门使得压铸件落到T型板上；

S2：图像采集装置将检测到的压铸件的图像信息传输至图像处理装置；

S3：图像处理装置处理后将信息传输至控制处理器；

S4：控制处理器控制电机停止，推动图像采集装置进行移动对压铸件进行近距离检测，图像采集装置将近距离检测到的测量图像信息发送至图像处理装置的计算公式为，

（1）

其中，y表示处理后要发送至图像处理装置的测量图像信息，t表示推动图像采集装置采集的图像，M表示1s内推动图像采集装置采集的图像总量，

表示使用卷积网络抽取后的特征，

表示使用交叉熵训练的卷积网络抽取特征；f表示推动图像采集装置采集第f帧的图像，f的取值范围为[1,M]；e表示自然常数；

S5：图像处理装置将信息发送至控制处理器，控制处理器控制电机启动，推动推动板，推动板带动压铸件通过导料板进行移动，并将压铸件移动至预设的收集位置。

本发明的有益效果是：

1、通过启动电机，电机的输出轴通过齿轮带动齿条进行移动，随着齿条的移动，齿条通过连接杆推动启动板进行移动，随着启动板的移动，启动板推动滑动板并通过T型板的顶部与活动管的底部相接触推动活动管进行上升，随着活动管的上升，活动管通过斜面与转轮相接触，转动通过适配杆带动伸缩管进行转动，当伸缩管进行转动时，伸缩管进行拉伸，同时伸缩管带动滑动门进行滑动打开，实现自动打开滑动门使得压铸件落到T型板上。

2、当停止电机时，齿条通过活动板进行回位，此时随着齿条回位，滑动板随着齿条进行回位，随着滑动板的回位，滑动板通过延伸板拉动拉动带，此时拉动带通过滑动环转动带动螺纹柱进行移动，此时随着螺纹柱的移动，螺纹柱推动图像采集装置进行移动并实现对压铸件进行检测的效果。

3、当电机重新启动时，通过推动推动板，带动压铸件通过导料板进行移动，方便收集的效果。

通过电机的输出轴进行循环转动，实现自动进行上料并进行检测的效果，同时通过推动推动板，方便对检测过的压铸件进行收集。

附图说明

图1为本发明提出的一种基于视觉识别的大型压铸件测量系统的正面剖视图；

图2为本发明提出的一种基于视觉识别的大型压铸件测量系统的三维图；

图3为本发明提出的一种基于视觉识别的大型压铸件测量系统的俯视图；

图4为本发明提出的一种基于视觉识别的大型压铸件测量系统中滑动槽、启动板与连接杆的结构示意图；

图5为本发明提出的一种基于视觉识别的大型压铸件测量系统中螺纹管、螺纹柱、滑动环、拉动带与图像采集装置的结构示意图；

图6为本发明提出的一种基于视觉识别的大型压铸件测量系统中下料管、辅助管、活动管、引导槽、适配杆、吊杆、伸缩管与滑动门的结构示意图；

图7为本发明提出的一种基于视觉识别的大型压铸件测量系统中电机、齿轮与齿条的结构示意图；

图8为本发明提出的一种基于视觉识别的大型压铸件测量方法的系统框图。

图中：1外壳、2电机、3挡板、4支撑板、5滑动板、6延伸板、7螺纹管、8螺纹柱、9滑动环、10拉动带、11图像采集装置、12下料管、13辅助管、14活动管、15引导槽、16适配杆、17吊杆、18伸缩管、19滑动门、20 T型板、21滑动槽、22启动板、23连接杆、24齿轮、25齿条、26活动板、27控制处理器、28图像处理装置、29推动板、30导料板。

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1

参考图1-7，本实施例中提出了一种基于视觉识别的大型压铸件测量系统，包括外壳1，外壳1内对称固定安装有两个内部中空的挡板3，外壳1的底部内壁固定安装有电机2，两个挡板3相互靠近的一侧均固定连接有同一个支撑板4，电机2输出轴的一端贯穿支撑板4并固定连接有齿轮24，外壳1的顶部固定连接有下料管12，下料管12的底部延伸至外壳1内，下料管12的底部对称滑动连接有两个滑动门19，外壳1的一侧滑动连接有推动板29，且推动板29的一侧延伸至外壳1外，外壳1的另一侧固定连接有导料板30，支撑板4的顶部设有测量机构，外壳1的顶部内壁设有下料机构，外壳1的顶部内壁固定安装有图像处理装置28，外壳1的底部内壁固定安装有控制处理器27。

本实施例中，测量机构包括对称滑动连接于支撑板4顶部的齿条25，且两个齿条25的一侧均与同一个齿轮24相啮合，两个挡板3相互靠近的一侧均开设有滑动槽21，且两个滑动槽21内均滑动连接有启动板22，两个启动板22的底部均转动连接有连接杆23，且两个连接杆23的一端分别与两个齿条25转动连接，两个启动板22的顶部固定连接有同一个滑动板5，滑动板5的两侧均固定连接有延伸板6，且两个延伸板6相互远离的一侧分别延伸至两个挡板3内，滑动板5的顶部固定连接有T型板20，外壳1的两侧内壁均固定连接有螺纹管7，两个螺纹管7相互靠近的一端均延伸至挡板3内，两个螺纹管7内均螺纹连接有螺纹柱8，且两个螺纹柱8的一端贯穿挡板3并转动连接有图像采集装置11，测量机构起到对压铸件自动进行测量的作用；两个齿条25的底部均固定连接有活动板26，且两个活动板26的底部均贯穿支撑板4，两个活动板26相互远离的一侧均固定连接有一号弹簧，且两个一号弹簧的一端分别与两个挡板3的一侧固定连接，通过一号弹簧的弹力方便通过活动板26带动齿条25进行回位；两个螺纹柱8相互靠近的一端均固定连接有滑动杆31，且两个滑动杆31的外壁均滑动连接有滑动环9，两个滑动环9的外壁均缠绕有拉动带10，滑动环9与挡板3的内壁转动连接，两个滑动环9相互靠近的一侧均固定连接有回转弹簧32，且回转弹簧32的一端与挡板3固定连接，拉动带10的一端分别与延伸板6的顶部固定连接，当拉动带10带动滑动环9转动时，滑动环9带动滑动杆31转动起到引导螺纹柱8进行移动的作用，同时回转弹簧32起到带动滑动环9反转重新缠绕拉动带10的作用；下料机构包括固定连接于外壳1顶部内壁的辅助管13，辅助管13外壁的内侧表面上滑动连接有活动管14，所述活动管14为管状的电动伸缩杆。外壳1的顶部内壁对称开设有引导槽15，两个引导槽15内滑动连接有适配杆16，下料管12的两侧均固定连接有吊杆17，两个吊杆17相互远离的一端均转动连接有伸缩管18，位于同一侧的伸缩管18内管的顶部与适配杆16的一端转动连接，伸缩管18外管的底部与滑动门19的顶部转动连接，下料机构起到自动进行下料的效果；活动管14的两侧均固定连接有搭板，且两个搭板的顶部均固定连接有二号弹簧，且两个二号弹簧的一端均与辅助管13的底部固定连接，通过二号弹簧的弹力方便通过搭板带动活动管14进行回位；活动管14的顶部均为斜面，两个适配杆16相互远离的一端均转动连接有转轮，且两个转轮均与活动管14顶部的斜面活动接触，当活动管14的斜面与转轮相接触，通过转轮方便带动适配杆16进行移动；外壳1的一侧开设有出料口，且出料口位于导料板30的上方，出料口方便检测后的压铸件进行收集的效果。

本实施例中，实际工作时，通过启动电机2，电机2的输出轴带动齿轮24进行转动，当齿轮24进行转动时，齿轮24带动齿条25进行移动，随着齿条25的移动，齿条25通过连接杆23推动启动板22进行移动，随着启动板22的移动，启动板22推动滑动板5与T型板20进行移动，随着T型板20的移动，T型板20的顶部与活动管14的底部相接触并推动活动管14进行上升，随着活动管14的上升，活动管14通过斜面与转轮相接触，转轮带动适配杆16进行移动，当适配杆16进行移动时，适配杆16带动伸缩管18进行转动，当伸缩管18进行转动时，伸缩管18进行拉伸，同时伸缩管18带动滑动门19进行滑动打开，实现自动打开滑动门19带动压铸件落到T型板20上，此时停止电机2，齿条25通过一号弹簧的弹力与活动板26进行回位，此时随着齿条25回位，滑动板5同时进行回位，随着滑动板5的回位，滑动板5通过延伸板6拉动拉动带10，此时拉动带10带动滑动环9进行转动，同时滑动环9转动带动滑动杆31进行转动，同时滑动杆31转动带动螺纹柱8进行移动，此时随着螺纹柱8的移动，螺纹柱8推动图像采集装置11进行移动并实现对压铸件进行检测的效果，当电机2重新启动时，通过推动推动板29，带动压铸件通过导料板30进行移动，方便收集的效果。

实施例2

参考图1-8，本发明还提出了一种基于视觉识别的大型压铸件测量方法，包括所述的基于视觉识别的大型压铸件测量系统，还包括以下步骤：

S1：控制处理器27控制伸缩管18打开滑动门19带动压铸件落到T型板20上；

S2：图像采集装置11将检测到的压铸件的图像信息传输至图像处理装置28；

S3：图像处理装置28处理后将信息传输至控制处理器27；

S4：控制处理器27控制电机2停止，推动图像采集装置11进行移动对压铸件进行近距离检测，图像采集装置11将近距离检测到的测量图像信息发送至图像处理装置28的计算公式为，

（1）

其中，y表示处理后要发送至图像处理装置28的测量图像信息，t表示推动图像采集装置11采集的图像，M表示1s内推动图像采集装置11采集的图像总量，

表示使用卷积网络抽取后的特征，

表示使用交叉熵训练的卷积网络抽取特征；f表示推动图像采集装置11采集第f帧的图像，f的取值范围为[1,M]；e表示自然常数，加入公式的好处在于可以自动得到测量图像信息，节约人力；

S5：图像处理装置28将信息发送至控制处理器27，控制处理器27控制电机2启动，推动推动板29，推动板29带动压铸件通过导料板30进行移动，并将压铸件移动至预设的收集位置。

图像采集装置11、图像处理装置28和控制处理器27依次电连接。

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 (9)

1.一种基于视觉识别的大型压铸件测量系统，包括外壳（1），其特征在于，所述外壳（1）内对称固定安装有两个内部中空的挡板（3），外壳（1）的底部内壁固定安装有电机（2），两个挡板（3）相互靠近的一侧均固定连接有同一个支撑板（4），所述电机（2）输出轴的一端贯穿支撑板（4）并固定连接有齿轮（24），外壳（1）的顶部固定连接有下料管（12），所述下料管（12）的底部延伸至外壳（1）内，下料管（12）的底部对称滑动连接有两个滑动门（19），外壳（1）的一侧滑动连接有推动板（29），且推动板（29）的一侧延伸至外壳（1）外，外壳（1）的另一侧固定连接有导料板（30），支撑板（4）的顶部设有测量机构，外壳（1）的顶部内壁设有下料机构，所述外壳（1）的顶部内壁固定安装有图像处理装置（28），外壳（1）的底部内壁固定安装有控制处理器（27）。

2.根据权利要求1所述的基于视觉识别的大型压铸件测量系统，其特征在于，所述测量机构包括对称滑动连接于支撑板（4）顶部的齿条（25），且两个齿条（25）的一侧均与同一个齿轮（24）相啮合，两个挡板（3）相互靠近的一侧均开设有滑动槽（21），且两个滑动槽（21）内均滑动连接有启动板（22），两个启动板（22）的底部均转动连接有连接杆（23），且两个连接杆（23）的一端分别与两个齿条（25）转动连接，两个启动板（22）的顶部固定连接有同一个滑动板（5），所述滑动板（5）的两侧均固定连接有延伸板（6），且两个延伸板（6）相互远离的一侧分别延伸至两个挡板（3）内，滑动板（5）的顶部固定连接有T型板（20），外壳（1）的两侧内壁均固定连接有螺纹管（7），两个螺纹管（7）相互靠近的一端均延伸至挡板（3）内，两个螺纹管（7）内均螺纹连接有螺纹柱（8），且两个螺纹柱（8）的一端贯穿挡板（3）并转动连接有图像采集装置（11）。

3.根据权利要求2所述的基于视觉识别的大型压铸件测量系统，其特征在于，两个齿条（25）的底部均固定连接有活动板（26），且两个活动板（26）的底部均贯穿支撑板（4），两个活动板（26）相互远离的一侧均固定连接有一号弹簧，且两个一号弹簧的一端分别与两个挡板（3）的一侧固定连接。

4.根据权利要求2所述的基于视觉识别的大型压铸件测量系统，其特征在于，两个螺纹柱（8）相互靠近的一端均固定连接有滑动杆（31），且两个滑动杆（31）的外壁均滑动连接有滑动环（9），两个滑动环（9）的外壁均缠绕有拉动带（10），滑动环（9）与挡板（3）的内壁转动连接，两个滑动环（9）相互靠近的一侧均固定连接有回转弹簧（32），且回转弹簧（32）的一端与挡板（3）固定连接，拉动带（10）的一端分别与延伸板（6）的顶部固定连接。

5.根据权利要求1所述的基于视觉识别的大型压铸件测量系统，其特征在于，所述下料机构包括固定连接于外壳（1）顶部内壁的辅助管（13），所述辅助管（13）外壁的内侧表面上滑动连接有活动管（14），外壳（1）的顶部内壁对称开设有引导槽（15），两个引导槽（15）内滑动连接有适配杆（16），所述下料管（12）的两侧均固定连接有吊杆（17），两个吊杆（17）相互远离的一端均转动连接有伸缩管（18），位于同一侧的伸缩管（18）内管的顶部与适配杆（16）的一端转动连接，伸缩管（18）外管的底部与滑动门（19）的顶部转动连接。

6.根据权利要求5所述的基于视觉识别的大型压铸件测量系统，其特征在于，所述活动管（14）的两侧均固定连接有搭板，且两个搭板的顶部均固定连接有二号弹簧，且两个二号弹簧的一端均与辅助管（13）的底部固定连接。

7.根据权利要求5所述的基于视觉识别的大型压铸件测量系统，其特征在于，所述活动管（14）的顶部均为斜面，两个适配杆（16）相互远离的一端均转动连接有转轮，且两个转轮均与活动管（14）顶部的斜面活动接触。

8.根据权利要求1所述的基于视觉识别的大型压铸件测量系统，其特征在于，所述外壳（1）的一侧开设有出料口，且出料口位于导料板（30）的上方。

9.一种基于视觉识别的大型压铸件测量方法，其特征在于，包括如权利要求1所述的基于视觉识别的大型压铸件测量系统，还包括以下步骤：

S1：控制处理器（27）控制伸缩管（18）打开滑动门（19）使得压铸件落到T型板（20）上；

S2：图像采集装置（11）将检测到的压铸件的图像信息传输至图像处理装置（28）；

S3：图像处理装置（28）处理后将信息传输至控制处理器（27）；

S4：控制处理器（27）控制电机（2）停止，推动图像采集装置（11）进行移动对压铸件进行近距离检测，图像采集装置（11）将近距离检测到的测量图像信息发送至图像处理装置（28）的计算公式为，

（1）

其中，y表示处理后要发送至图像处理装置（28）的测量图像信息，t表示推动图像采集装置（11）采集的图像，M表示1s内推动图像采集装置（11）采集的图像总量，

表示使用卷积网络抽取后的特征，

表示使用交叉熵训练的卷积网络抽取特征；f表示推动图像采集装置（11）采集第f帧的图像，f的取值范围为[1,M]；e表示自然常数；

S5：图像处理装置（28）将信息发送至控制处理器（27），控制处理器（27）控制电机（2）启动，推动推动板（29），推动板（29）带动压铸件通过导料板（30）进行移动，并将压铸件移动至预设的收集位置。

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