CN114663367A - 一种涂胶缺陷视觉检测的自动示教方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种涂胶缺陷视觉检测的自动示教方法，涉及智能制造中涂胶缺陷视觉检测技术领域，为解决现有设备程序示教自动化程度低，在设备使用过程中需要人工调试，同时设备部署时间长使用不灵活，对操作人员技术需求高造成人工成本高的问题。步骤一：将采集器安装在涂胶机器人上，并启动机器人完成一次涂胶；步骤二：通过交互界面设定基本参数，设定涂胶缺陷视觉检测的项目；步骤三：通过交互界面用户点击一键示教，程序定时自动控制采集器变换补光灯颜色并采集图像照片，对图像进行滤波、合成、二值化、对比标准、特征识别、计算检测项目参数等，开启自动识别任务；步骤四：自动识别任务结束后，将最终结果通过交互界面上状态显示显示结果。

Description

一种涂胶缺陷视觉检测的自动示教方法

技术领域

本发明涉及智能制造中涂胶缺陷视觉检测技术领域，具体为一种涂胶缺陷视觉检测的自动示教方法。

背景技术

在智能制造涂胶缺陷视觉检测领域，检测方法或者装置的工作原理为根据胶水、涂胶标准和外部环境等参数，这些参数如胶水颜色、胶水宽度、光照颜色等，拍摄图像并使用图像处理算法获取实际工作参数，进而与设定参数对比、判别涂胶任务的完成质量。

如今常见方法或装置为技术研发人员将胶水、采集器和外部环境等相关参数固化在运行的程序中，不向终端用户提供更改参数的人机接口，由此可见，针对具体的实施项目，需要技术人员现场进行调试，当涂胶检测工作任务变更后，现有程序无法满足使用需求，需要重新编制程序并进行对应的调试，该方法或者装置部署时间长，使用不灵活，对操作人员技术需求高，每一次变更任务的人工成本高，市场上出现提供示教接口的产品，将涂胶任务、涂胶设备和采集器等工作过程参数化描述，编写人机操作界面和操作说明书，用户将工作参数通过人机操作界面输入至运行的检测程序，这些参数包括但不限于：工作距离、补光灯颜色、胶水颜色、基底颜色、像素尺寸，参数之间存在换算关系，需要用户求解，此外还需要用户对采集的图像进行标注位置基准，这些操作方便了产品的部署和变更任务，但对集成操作人员的专业技术需求仍然较高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种涂胶缺陷视觉检测的自动示教方法，以解决上述背景技术中提出现有设备程序无法满足使用需要，在设备使用过程中需要人工调试，同时设备部署时间长使用不灵活，对操作人员技术需求高因此造成人工成本高的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种涂胶缺陷视觉检测的自动示教方法，包括采集器、流程模块和交互界面，

步骤一：将采集器安装在涂胶机器人上，并启动机器人完成一次涂胶；

步骤二：通过交互界面设定基本参数，设定涂胶缺陷视觉检测的项目；

步骤三：通过交互界面用户点击一键示教，程序定时自动控制采集器变换补光灯颜色并采集图像照片，对图像进行滤波、合成、二值化、对比标准、特征识别、计算检测项目参数等，开启自动识别任务；

步骤四：自动识别任务结束后，将最终结果通过交互界面上状态显示显示结果；

步骤五：用户判断标记的范围是否正确，如果正确点击交互界面上的【确认】按钮，不正确则点击【取消】按钮，则重新识别；

步骤六：对选择的各合格涂胶段依次进行一键示教(9)示教完成后，按下【完成】键所有示教结果进行加权求值，权重之和等于1，存储涂胶缺陷视觉检测任务，示教完成。

通过采用上述技术方案，基于采集器、流程模块和交互界面相结合，利用软件程序和算法自动识别用户缺陷检测的期望，一般技工人员只需要根据工作岗位技能经验。

进一步地，所述采集器由涂胶枪、三个采集相机和采集补光灯组成，所述流程模块包括设定基本参数、一键示教、自动识别用户期望、用户确认和任务下发，所述采集器与流程模块电性连接，所述交互界面内设有基本参数区域、一键示教、识别显示和状态显示，所述交互界面包括完成按钮，所述识别显示显示胶条、标记框和涂胶枪图像状态。

通过采用上述技术方案，能适用于没有图像处理相关知识和技能的用户，使用过程中用户不需要设定与图像处理相关的参数，这些参数如像素尺寸比例、拍摄距离等，不需要做与处理图像相关的操作，这些操作如标记图像上参考点等，仅需设定和涂胶任务相关的参数，这些参数如任务编号、缺陷检测项目等。

进一步地，所述识别显示包括三个采集相机、涂胶枪、标记框和胶条。

通过采用上述技术方案，识别显示显示当前状态下三个采集相机、涂胶枪、标记框和胶条之间的位置图像。

进一步地，所述设定基本参数包括示教次数、工作任务编号、零部件编号等标记工作任务特性的参数，所述完成按钮可根据各次示教结果加权求均值。

通过采用上述技术方案，启动一键示教，为一次示教含有一次示教所有流程，而每次示教均需要按一次一键示教，在完成示教后按下完成按钮，根据各次示教结果加权求均值，其中检测项目的内容，如尺寸、距离，不需要设置具体的尺寸和距离，而一键示教为一个按键命令输入，用户通过此命令确认示教准备完成，开始自动识别任务，具体的使用流程为：1、在自动示教界面，用户设定缺陷检测项目，该项目为尺寸、边距，或其一，2、以工作位姿移动采集器至合格涂胶段，电脑程序自动控制采集补光灯照射涂胶段、采样拍照，3、程序自动识别胶条并计算像素宽度，识别成功后将结果输出显示，并标记合格的胶条段，4、用户观察结果，确认是否和预期的缺陷检测标准一致。

进一步地，所述自动识别用户期望为程序根据采集的图像自动识别用户检测的期望。

通过采用上述技术方案，能适用于没有图像处理相关知识和技能的用户，使用过程中用户不需要设定与图像处理相关的参数。

进一步地，基于上述所述识别内容包括调整不同补光灯的颜色、采集图像、图像预处理、切割图片、识别特征、以0～255量化灰度值和计算直线宽度像素值。

通过采用上述技术方案，以一种3相机采集器为例，则：

1)调整不同补光灯的颜色，照射拍照，如果后续拍照不能满足识别需求，则依次的设定顺序为R、G、B、RGB三色步进组合，如果组合完成仍不能完成任务，则终止；

2)采集图像；

3)图像预处理，包含滤波、图像合成和灰度转换；

4)切割图片、识别特征，寻找以图像中心向外的仿射方向的直线特征和直线之外的较大面积的较均匀区域。如果识别不出直线特征，则返回步骤1)；

5)以0～255量化灰度值，比较直线特征和周围区域的灰度差，如果灰度差≥128，则进入下一步，否则返回步骤1)；

6)计算直线宽度像素值，完成自动识别用户期望。

进一步地，所述一键示教用户通过此命令确认示教准备完成，开启自动识别任务。

通过采用上述技术方案，使最终结果更加准确。

进一步地，所述一键示教包括将识别的用户期望显示在界面上，标记胶条轮廓、边缘等，所述用户确认为确认标记的胶条轮廓、边缘等信息是符合用户期望的。

通过采用上述技术方案，用户根据界面图像的标记，判断标记的是否为胶条，满足则确认进入下一步，不满足则重新示教。

进一步地，所述任务下发包括保存自动识别用户期望，下发相关工作软件模块。

通过采用上述技术方案，由此可对设备及系统进行控制。

进一步地，所述采集补光灯为RGB补光灯。

通过采用上述技术方案，采集补光灯为RGB三色灯，光照颜色为R、G、B三种颜色及其任意组合。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、该涂胶缺陷视觉检测的自动示教方法，能适用于没有图像处理相关知识和技能的用户，使用过程中用户不需要设定与图像处理相关的参数，这些参数如像素尺寸比例、拍摄距离等，不需要做与处理图像相关的操作，这些操作如标记图像上参考点等，仅需设定和涂胶任务相关的参数，这些参数如任务编号、缺陷检测项目等。

2、该涂胶缺陷视觉检测的自动示教方法，可降低对使用人群专业知识和专业技能的需求，利用软件程序和算法自动识别用户缺陷检测的期望，一般技工人员只需要根据工作岗位技能经验，即可设定涂胶缺陷视觉检测设备的工作任务，不需要图像相关的专业知识，使用简单，适用人群广。

附图说明

图1为本发明的采集器结构示意图；

图2为本发明的用户交互界面示意图；

图3为本发明的实施流程图示意图；

图4为本发明的自动识别显示区域示意图；

图5为本发明的识别显示示意图；

图6为本发明的流程模块示意图。

图中：1、采集器；2、涂胶枪；3、采集相机；4、采集补光灯；5、标记框；6、胶条；7、流程模块；8、设定基本参数；9、一键示教；10、自动识别用户期望；11、用户确认；12、任务下发；13、交互界面；14、基本参数区域；16、识别显示；17、状态显示。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

一种涂胶缺陷视觉检测的自动示教方法，本发明提供如下技术方案：

如图1-6所示，

步骤一：将采集器1安装在涂胶机器人上，并启动机器人完成一次涂胶；

步骤二：通过交互界面13设定基本参数8，设定涂胶缺陷视觉检测的项目；

步骤三：通过交互界面13用户点击一键示教9，程序定时自动控制采集器1变换补光灯颜色并采集图像照片，对图像进行滤波、合成、二值化、对比标准、特征识别、计算检测项目参数等，开启自动识别任务；

步骤四：自动识别任务结束后，将最终结果通过交互界面13上状态显示17显示结果；

步骤五：用户判断标记的范围是否正确，如果正确点击交互界面13上的【确认】按钮，不正确则点击【取消】按钮，则重新识别；

步骤六：对选择的各合格涂胶段依次进行一键示教(9)示教完成后，按下【完成】键所有示教结果进行加权求值，权重之和等于1，存储涂胶缺陷视觉检测任务，示教完成。

采集器1由涂胶枪2、三个采集相机3和采集补光灯4组成，流程模块7包括设定基本参数8、一键示教9、自动识别用户期望10、用户确认11和任务下发12，采集器1与流程模块7电性连接，交互界面13内设有基本参数区域14、一键示教9、识别显示16和状态显示17，交互界面13包括完成按钮，识别显示16包括三个采集相机3、涂胶枪2、标记框5和胶条6，设定基本参数8包括示教次数、工作任务编号、零部件编号等标记工作任务特性的参数，完成按钮可根据各次示教结果加权求均值，自动识别用户期望10为程序根据采集的图像自动识别用户检测的期望，基于上述识别内容包括调整不同补光灯的颜色、采集图像、图像预处理、切割图片、识别特征、以0～255量化灰度值和计算直线宽度像素值，一键示教9用户通过此命令确认示教准备完成，开启自动识别任务，一键示教9包括将识别的用户期望显示在界面上，标记胶条轮廓、边缘等，用户确认11为确认标记的胶条轮廓、边缘等信息是符合用户期望的，任务下发12包括保存自动识别用户期望10，下发相关工作软件模块，采集补光灯4为RGB补光灯，可降低对使用人群专业知识和专业技能的需求，利用软件程序和算法自动识别用户缺陷检测的期望，一般技工人员只需要根据工作岗位技能经验，即可设定涂胶缺陷视觉检测设备的工作任务，不需要图像相关的专业知识，使用简单，适用人群广。

工作原理：结合图1、图2、图3、图4，首先，将采集器1安装在涂胶机器人上，机器人控制器上运行涂胶程序，在调试完成涂胶机器人的程序后，自动示教流程图如图3所示，具体的实施步骤如下，用户运行机器人涂胶程序，机器人完成一次涂胶，随后用户人工检查机器人的涂胶质量，选择≥3处合格涂胶段，用户操作涂胶机器人，使得涂胶机器人位于合格涂胶段，且机器人的位姿与该处的工作位姿接近，通过交互界面13用户设定基本参数8，输入工作任务编号、零部件编号等，设定涂胶缺陷视觉检测的项目，如尺寸等，通过交互界面13，用户点击一键示教9按钮，程序定时自动控制采集器变换采集补光灯4颜色并采集图像照片，对图像进行滤波、合成、二值化、对比标准、特征识别、计算检测项目参数等，交互界面13上识别显示16显示识别的动态过程，识别显示16任务结束后，将最终结果通过交互界面13上识别显示16显示结果，结果中将以标记框5的形状分布，用户判断标记的范围是否正确，如果正确点击【确认】按钮，不正确则点击【取消】按钮，重新识别，在完成所有示教操作后，通过按下【完成】键对所有示教结果进行加权求值，权重之和等于1，最后存储涂胶缺陷视觉检测任务完成。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (9)

1.一种涂胶缺陷视觉检测的自动示教方法，其特征在于：包括采集器(1)、流程模块(7)和交互界面(13)，包括如下步骤：

步骤一：将采集器(1)安装在涂胶机器人上，并启动机器人完成一次涂胶；

步骤二：通过交互界面(13)设定基本参数(8)，设定涂胶缺陷视觉检测的项目；

步骤三：通过交互界面(13)用户点击一键示教(9)，程序定时自动控制采集器(1)变换采集补光灯(4)颜色并采集图像照片，对图像进行滤波、合成、二值化、对比标准、特征识别、计算检测项目参数等，开启自动识别任务；

步骤四：自动识别任务结束后，将最终结果通过交互界面(13)上状态显示(17)显示结果；

步骤五：用户判断标记的范围是否正确，如果正确点击交互界面(13)上的【确认】按钮，不正确则点击【取消】按钮，则重新识别；

步骤六：对选择的各合格涂胶段依次进行一键示教(9)示教完成后，按下【完成】键所有示教结果进行加权求值，权重之和等于1，存储涂胶缺陷视觉检测任务，示教完成。

2.根据权利要求1所述的一种涂胶缺陷视觉检测的自动示教方法，其特征在于：所述采集器(1)由涂胶枪(2)、三个采集相机(3)和采集补光灯(4)组成，所述流程模块(7)包括设定基本参数(8)、一键示教(9)、自动识别用户期望(10)、用户确认(11)和任务下发(12)，所述采集器(1)与流程模块(7)电性连接，所述交互界面(13)内设有基本参数区域(14)、一键示教(15)、识别显示(16)、状态显示(17)和完成按钮。

3.根据权利要求2所述的一种涂胶缺陷视觉检测的自动示教方法，其特征在于：所述识别显示(16)包括三个采集相机(3)、涂胶枪(2)、标记框(5)和胶条(6)。

4.根据权利要求1所述的一种涂胶缺陷视觉检测的自动示教方法，其特征在于：所述设定基本参数(8)包括示教次数、工作任务编号、零部件编号等标记工作任务特性的参数，所述完成按钮可根据各次示教结果加权求均值。

5.根据权利要求2所述的一种涂胶缺陷视觉检测的自动示教方法，其特征在于：所述自动识别用户期望(10)为程序根据采集的图像自动识别用户检测的期望，所述自动识别用户期望(10)内容包括调整不同补光灯的颜色、采集图像、图像预处理、切割图片、识别特征、以0～255量化灰度值和计算直线宽度像素值。

6.根据权利要求1所述的一种涂胶缺陷视觉检测的自动示教方法，其特征在于：所述一键示教(9)用户通过此命令确认示教准备完成，开启自动识别任务。

7.根据权利要求1所述的一种涂胶缺陷视觉检测的自动示教方法，其特征在于：所述一键示教(9)包括将识别的用户期望显示在界面上，标记胶条轮廓、边缘等，所述用户确认(11)为确认标记的胶条轮廓、边缘等信息是符合用户期望的。

8.根据权利要求2所述的一种涂胶缺陷视觉检测的自动示教方法，其特征在于：所述任务下发(12)包括保存自动识别用户期望(10)，下发相关工作软件模块。

9.根据权利要求1所述的一种涂胶缺陷视觉检测的自动示教方法，其特征在于：所述采集补光灯(4)为RGB补光灯。

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