CN116106331A - 一种汽车电池外壳在线检测装置及其检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种汽车电池外壳在线检测装置及其检测方法，所述检测装置包括：检测模块，所述检测模块包括工业摄像机，通过工业摄像机拍摄工件的图像信息，以根据图像信息对工件进行孔质量检测；上下料模块，所述上下料模块包括五轴联动上料机械手与五轴联动下料机械手；当工件经过钻孔工站加工后，通过五轴联动上料机械手将工件转移至检测模块上进行检测；当工件经过检测模块进行检测后，通过五轴联动下料机械手将工件按照对应的检测报告转移至对应的生产工站上，节省了加工时间，有效的降低了电池外壳在加工时的加工成本，降低经济损失，提高生产效率。

Description

一种汽车电池外壳在线检测装置及其检测方法

技术领域

本发明涉及检测设备技术领域，特别是一种汽车电池外壳在线检测装置及其检测方法。

背景技术

随着人们生活水平的逐渐提高，汽车在生活中的日渐普及，汽车成为人们生活中最重要的生活交通工具。汽车电池外壳是为了保护汽车蓄电池的设计。在大型的制造企业中，汽车电池外壳的加工生产已经形成了全自动化加工产线，汽车电池外壳的全自动化加工产线的加工步骤一般包括去飞边、等离子切割、钻孔、干冰清洗、涂胶、压合、成品检测以及打包出厂等。在目前的全自动化加工产线中，一般只对加工完毕的电池外壳进行成品检测，当电池外壳成品的质量不合格时，会对电池外壳成品进行报废处理，而在这些报废品当中，60%以上是因在钻孔步骤出现裂纹等缺陷而导致质量不合格的报废品。可见，在经过钻孔加工步骤后，会存在较多因钻孔裂纹延伸至非加工区域上从而导致半成品流入到后续的加工步骤中进行继续加工，从而导致加工产线出现对不合格的半成品依旧进行加工的现象，使得加工出来的该类产品依旧是废品，从而导致加工成本大大增加，严重影响加工效率。

发明内容

本发明克服了现有技术的不足，提供了一种汽车电池外壳在线检测装置及其检测方法。

为达到上述目的本发明采用的技术方案为：

本发明公开了一种汽车电池外壳在线检测装置，所述检测装置包括：

检测模块，所述检测模块包括工业摄像机，通过工业摄像机拍摄工件的图像信息，以根据图像信息对工件进行孔质量检测；

上下料模块，所述上下料模块包括五轴联动上料机械手与五轴联动下料机械手；当工件经过钻孔工站加工后，通过五轴联动上料机械手将工件转移至检测模块上进行检测；当工件经过检测模块进行检测后，通过五轴联动下料机械手将工件按照对应的检测报告转移至对应的生产工站上；

数据处理模块，所述数据处理模块包括存储器以及处理器，所述处理器能够对工业摄像机拍摄到工件的图像信息进行分析处理，以生成相应的检测报告；所述存储器能够对处理器生成的检测报告进行存储；

通讯模块，所述通讯模块包括信号连接器，通过所述信号连接器能够使得检测模块、上下料模块以及数据处理模块之间通讯连接。

本发明另一方面公开了一种汽车电池外壳在线检测方法，包括以下步骤：

获取待测工件的工程图纸信息，由所述工程图纸信息中获取待测工件的加工特征信息，基于所述加工特征信息建立第一模型图；

获取待测工件的整体图像信息，基于所述整体图像信息确定出待测工件钻孔所处的位置区域；

将所述钻孔所处的位置区域由所述整体图像信息中进行图像分割，得到钻孔所处位置区域的图像信息；

建立图像识别模型，并将预先训练好的图像样本导入所述图像识别模型中进行训练，得到训练好的图像识别模型，并将所述钻孔所处位置区域的图像信息导入所述训练好的图像识别模型中进行识别，得到识别结果；

若所述识别结果中不存在预设识别结果，则生成第一检测报告；若所述识别结果中存在预设识别结果，则获取该钻孔所处位置区域的图像信息，并基于所述钻孔所处位置区域的图像信息得到第二检测报告或第三检测报告。

进一步的，本发明的一个较佳实施例中，获取待测工件的整体图像信息，基于所述整体图像信息确定出待测工件钻孔所处的位置区域，具体包括以下步骤：

通过大数据网络获取样本工件不同区域部位所对应的样本特征数据，建立数据库，并将所述样本工件不同区域部位所对应的样本特征数据导入所述数据库中，得到样本工件不同区域部位所对应的样本特征数据库；

将所述待测工件的整体图像信息导入所述样本特征数据库中进行识别判断，以得到待测工件中不同区域所对应的实际特征数据；

判断所述待测工件中不同区域所对应的实际特征数据是否为预设特征数据；

若是，则将该实际特征数据所对应的区域标记为待测工件钻孔所处的位置区域。

进一步的，本发明的一个较佳实施例中，将所述钻孔所处的位置区域由所述整体图像信息中进行图像分割，得到钻孔所处位置区域的图像信息，具体包括以下步骤：

对所述整体图像信息进行灰度处理，以将所述整体图像信息转化为单通道的灰色图像；

提取所述灰色图像中预设区域的所对应的像素个数，并将像素个数较多区域的灰度值进行展宽，将像素个数较少区域的灰度值进行合并，以加强所述灰色图像的对比度值；

对所述灰色图像进行中值滤波以及进行降噪处理，保留所述灰色图像的边缘特征以及锐利程度，得到处理后的灰色图像；

以所述钻孔所处的位置区域为基准，对所述处理后的灰色图像进行图像分割处理，从而得到待测工件钻孔所处位置区域的图像信息。

进一步的，本发明的一个较佳实施例中，建立图像识别模型，并将预先训练好的图像样本导入所述图像识别模型中进行训练，得到训练好的图像识别模型，并将所述钻孔所处位置区域的图像信息导入所述训练好的图像识别模型中进行识别，得到识别结果，具体包括以下步骤：

建立图像识别模型，并将所述预先训练好的图像样本分为验证样本数据与检验样本数据；

将所述验证样本数据导入所述图像识别模型中进行训练，当训练至模型参数平稳后，将所述检验样本数据导入所述图像识别模型中进行校验，当模型参数数据符合预设要求后，保存模型参数数据，模型训练完成，得到训练好的图像识别模型；

将所述钻孔所处位置区域的图像信息导入所述图像识别模型中进行识别，得到识别结果。

进一步的，本发明的一个较佳实施例中，若所述识别结果中不存在预设识别结果，则生成第一检测报告，具体为：

若所述识别结果中不存在预设识别结果，则通过数据处理模块生成第一检测报告，并通过通讯模块将第一检测报告反馈至上下料模块上，从而通过上下料模块将该工件转移至下一生产工站上。

进一步的，本发明的一个较佳实施例中，若所述识别结果中存在预设识别结果，则获取该钻孔所处位置区域的图像信息，并基于所述钻孔所处位置区域的图像信息得到第二检测报告或第三检测报告，具体包括以下步骤：

若所述识别结果中存在预设识别结果，则获取该钻孔所处位置区域的图像信息，并基于所述钻孔所处位置区域的图像信息建立第二模型图；

建立网格三维空间坐标系，并将所述第一模型图与第二模型图导入所述网格三维空间坐标系进行融合处理，得到融合后的第三模型图；

基于所述第三模型图得到偏差参数值，基于所述偏差参数值得到第二检测报告或第三检测报告。

进一步的，本发明的一个较佳实施例中，建立网格三维空间坐标系，并将所述第一模型图与第二模型图导入所述网格三维空间坐标系进行融合处理，得到融合后的第三模型图，具体包括以下步骤：

建立网格三维空间坐标系，并将所述第一模型图导入所述网格三维空间坐标系中，得到第一三维空间坐标模型图；

由所述工程图纸信息中获取待测工件的钻孔基准点，并由所述第一三维空间坐标模型图中获取该钻孔基准点处于第一三维空间坐标模型图中的基准坐标位置值；

以所述钻孔基准点处于第一三维空间坐标模型图中的基准坐标位置值为融合基准点，将所述第二模型图导入所述网格三维空间坐标系进行融合处理，得到融合后的第三模型图。

进一步的，本发明的一个较佳实施例中，基于所述第三模型图得到偏差参数值，基于所述偏差参数值得到第二检测报告或第三检测报告，具体包括以下步骤：

获取所述预设识别结果中缺陷的特性数据，基于所述特性数据得到该缺陷的各轮廓点处于第三模型图中的轮廓坐标位置值；

计算所述各轮廓坐标位置值与所述基准坐标位置值之间的差值，得到多个偏差参数值；

建立大小排序表，将所述多个偏差参数值进行大小排序，得到最大偏差参数值；

将所述最大偏差参数值与预设偏差阈值进行比较；

若所述最大偏差参数值大于预设偏差阈值，则通过数据处理模块生成第二检测报告，并通过通讯模块将第二检测报告反馈至上下料模块上，从而通过上下料模块将该工件转移至报废工站上。

进一步的，本发明的一个较佳实施例中，还包括以下步骤：

若所述最大偏差参数值不大于预设偏差阈值，则获取该最大偏差参数值所对应轮廓点，并获取该最大偏差参数值所对应轮廓点的轮廓坐标位置值；

基于所述最大偏差参数值所对应轮廓点的轮廓坐标位置值与所述基准坐标位置值计算出最大偏差参数值所对应轮廓点与钻孔基准点之间的水平距离值；

将所述水平距离值与加工公差值进行比较；

若所述水平距离值大于加工公差值，则通过数据处理模块生成第二检测报告，并通过通讯模块将第二检测报告反馈至上下料模块上，从而通过上下料模块将该工件转移至报废工站上；

若所述水平距离值不大于加工公差值，则通过数据处理模块生成第三检测报告，并通过通讯模块将第三检测报告反馈至上下料模块上，从而通过上下料模块将该工件转移至维修工站上。

本发明解决了背景技术中存在的技术缺陷，本发明具备以下有益效果：通过本在线检测装置及其检测方法能够对经过钻孔工站后的半成品工件进行孔质量检测，并且能够根据检测结果对检测完成的半成品工件进行分类处理，能够对孔质量不合格的半成品工件进行提前报废，避免出现对即使加工出来的成品电池外壳是不合格品依旧对其进行加工的情况，节省了加工时间，有效的降低了电池外壳在加工时的加工成本，降低经济损失，提高生产效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他实施例的附图。

图1示出了一种汽车电池外壳在线检测装置的结构示意简图；

图2示出了一种汽车电池外壳在线检测方法流程图；

图3示出了一种汽车电池外壳在线检测方法的部分流程图；

图4示出了一种汽车电池外壳在线检测方法的另一部分流程图；

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

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，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

图1示出了一种汽车电池外壳在线检测装置的结构示意简图。

本发明公开了一种汽车电池外壳在线检测装置，所述检测装置包括：

检测模块1，所述检测模块包括工业摄像机，通过工业摄像机拍摄工件的图像信息，以根据图像信息对工件进行孔质量检测；

上下料模块2，所述上下料模块包括五轴联动上料机械手与五轴联动下料机械手；当工件经过钻孔工站加工后，通过五轴联动上料机械手将工件转移至检测模块上进行检测；当工件经过检测模块进行检测后，通过五轴联动下料机械手将工件按照对应的检测报告转移至对应的生产工站上；

数据处理模块3，所述数据处理模块包括存储器以及处理器，所述处理器能够对工业摄像机拍摄到工件的图像信息进行分析处理，以生成相应的检测报告；所述存储器能够对处理器生成的检测报告进行存储；

通讯模块4，所述通讯模块包括信号连接器，通过所述信号连接器能够使得检测模块、上下料模块以及数据处理模块之间通讯连接。

需要说明的是，本装置在整条全自动化加工产线中作为半成品检测工站使用，本装置设置在全自动化加工产线中的钻孔步骤之后，以对经过钻孔加工后的工件进行孔质量检测，从而判定工件的钻孔中是否存在裂纹缺陷，从而判定该半成品工件的孔质量是否合格。当该工件的检测结果为合格品时，控制上下料模块将该工件转移至下一生产工站上（即干冰清洗工站），从而对钻孔合格的工件进行继续加工生产；当工件的检测结果为报废品时，控制上下料模块将该工件转移至报废工站上进行报废，从而避免钻孔质量不合格的半成品工件流入到下一加工工站中进行继续加工生产；当工件的检测结果为维修品时，控制上下料模块将该工件转移至维修工站上进行维修，当对该工件进行维修后，再重新投入到加工产线中对其进行继续加工生产。这样一来，通过本在线检测装置及其检测方法能够对经过钻孔工站后的半成品工件进行孔质量检测，并且能够根据检测结果对检测完成的半成品工件进行分类处理，能够对孔质量不合格的半成品工件进行提前报废，避免出现对即使加工出来的成品电池外壳是不合格品依旧对其进行加工的情况，节省了加工时间，有效的降低了电池外壳在加工时的加工成本，降低经济损失，提高生产效率。

图2示出了一种汽车电池外壳在线检测方法流程图。

本发明另一方面公开了一种汽车电池外壳在线检测方法，包括以下步骤：

S102：获取待测工件的工程图纸信息，由所述工程图纸信息中获取待测工件的加工特征信息，基于所述加工特征信息建立第一模型图；

S104：获取待测工件的整体图像信息，基于所述整体图像信息确定出待测工件钻孔所处的位置区域；

S106：将所述钻孔所处的位置区域由所述整体图像信息中进行图像分割，得到钻孔所处位置区域的图像信息；

S108：建立图像识别模型，并将预先训练好的图像样本导入所述图像识别模型中进行训练，得到训练好的图像识别模型，并将所述钻孔所处位置区域的图像信息导入所述训练好的图像识别模型中进行识别，得到识别结果；

S110：若所述识别结果中不存在预设识别结果，则生成第一检测报告；若所述识别结果中存在预设识别结果，则获取该钻孔所处位置区域的图像信息，并基于所述钻孔所处位置区域的图像信息得到第二检测报告或第三检测报告。

需要说明的是，所述工程图纸信息即是电池外壳工件在经过钻孔加工步骤后的工程蓝图，该工程图纸信息由工程设计人员提前设计绘制得到。所述加工特征信息为工件的外形轮廓参数、钻孔大小参数、钻孔深度参数、钻孔位置参数以及钻孔基准点参数等，通过SolidWorks、UG、Proe等三维建模软件根据该工程图纸信息中的加工特征信息建立第一模型图，从而得到电池外壳工件在经过钻孔加工步骤后工件的标准立体三维模型图（即第一模型图）。

进一步的，本发明的一个较佳实施例中，获取待测工件的整体图像信息，基于所述整体图像信息确定出待测工件钻孔所处的位置区域，具体包括以下步骤：

通过大数据网络获取样本工件不同区域部位所对应的样本特征数据，建立数据库，并将所述样本工件不同区域部位所对应的样本特征数据导入所述数据库中，得到样本工件不同区域部位所对应的样本特征数据库；

将所述待测工件的整体图像信息导入所述样本特征数据库中进行识别判断，以得到待测工件中不同区域所对应的实际特征数据；

判断所述待测工件中不同区域所对应的实际特征数据是否为预设特征数据；

若是，则将该实际特征数据所对应的区域标记为待测工件钻孔所处的位置区域。

需要说明的是，所述样本工件即是工件经过钻孔加工步骤后的标准工件样本，所述特征数据包括材料的纹理特性、材料的孔隙率、材料的光谱反射率等。首先，通过大数据网络获取样本工件不同区域部位所对应的样本特征数据，然后得到样本工件不同区域部位所对应的样本特征数据库；然后将所述待测工件的整体图像信息导入所述样本特征数据库中进行识别判断，便能够判定出通过工业摄像机拍摄得到的待测工件整体图像中钻孔所处的位置区域。具体来说，由于工件中钻孔区域与非钻孔区域的纹理特性、孔隙率以及光谱反射率存在差异，而可以利用这些差异判定出在该整体图像中钻孔所处的位置区域，以便于后续对工件中的钻孔区域（加工区域）与非钻孔区域（非加工区域）进行图像分割处理。

进一步的，本发明的一个较佳实施例中，将所述钻孔所处的位置区域由所述整体图像信息中进行图像分割，得到钻孔所处位置区域的图像信息，具体包括以下步骤：

对所述整体图像信息进行灰度处理，以将所述整体图像信息转化为单通道的灰色图像；

提取所述灰色图像中预设区域的所对应的像素个数，并将像素个数较多区域的灰度值进行展宽，将像素个数较少区域的灰度值进行合并，以加强所述灰色图像的对比度值；

对所述灰色图像进行中值滤波以及进行降噪处理，保留所述灰色图像的边缘特征以及锐利程度，得到处理后的灰色图像；

以所述钻孔所处的位置区域为基准，对所述处理后的灰色图像进行图像分割处理，从而得到待测工件钻孔所处位置区域的图像信息。

需要说明的是，通过对所述整体图像信息进行一系列的处理，然后再以所述钻孔所处的位置区域为基准，将工件的钻孔区域与非钻孔区域进行图像分割，从而得到单独的、高质量的钻孔所处位置区域的图像，以便于后续对钻孔的质量进行评价分析。

进一步的，本发明的一个较佳实施例中，建立图像识别模型，并将预先训练好的图像样本导入所述图像识别模型中进行训练，得到训练好的图像识别模型，并将所述钻孔所处位置区域的图像信息导入所述训练好的图像识别模型中进行识别，得到识别结果，具体包括以下步骤：

建立图像识别模型，并将所述预先训练好的图像样本分为验证样本数据与检验样本数据；

将所述验证样本数据导入所述图像识别模型中进行训练，当训练至模型参数平稳后，将所述检验样本数据导入所述图像识别模型中进行校验，当模型参数数据符合预设要求后，保存模型参数数据，模型训练完成，得到训练好的图像识别模型；

将所述钻孔所处位置区域的图像信息导入所述图像识别模型中进行识别，得到识别结果。

需要说明的是，所述图像样本包括各种类型钻孔裂纹的图像信息，该图像样本可以在实际加工生产的过程不断收集获得，也可以通过大数据共享网络中获得，该图像样本表征的是在对电池外壳进行钻孔加工时，钻孔时有可能出现的裂纹类型。然后基于神经网络建立图像识别模型，并将图像样板导入所述图像识别模型中进行训练，从而得到训练好的图像识别模型，从而通过本方法快速的识别出钻孔中是否存在特定类型的裂纹等缺陷。

进一步的，本发明的一个较佳实施例中，若所述识别结果中不存在预设识别结果，则生成第一检测报告，具体为：

若所述识别结果中不存在预设识别结果，则通过数据处理模块生成第一检测报告，并通过通讯模块将第一检测报告反馈至上下料模块上，从而通过上下料模块将该工件转移至下一生产工站上。

需要说明的是，若所述识别结果中不存在预设识别结果，此时则说明该工件的钻孔中并不存在裂纹等缺陷，此时可以说明的是，该工件的钻孔质量合格，此时通过数据处理模块生成第一检测报告，并通过通讯模块将第一检测报告反馈至上下料模块上，从而通过上下料模块将该工件转移至下一生产工站上继续加工生产。

进一步的，本发明的一个较佳实施例中，若所述识别结果中存在预设识别结果，则获取该钻孔所处位置区域的图像信息，并基于所述钻孔所处位置区域的图像信息得到第二检测报告或第三检测报告，具体包括以下步骤：

若所述识别结果中存在预设识别结果，则获取该钻孔所处位置区域的图像信息，并基于所述钻孔所处位置区域的图像信息建立第二模型图；

建立网格三维空间坐标系，并将所述第一模型图与第二模型图导入所述网格三维空间坐标系进行融合处理，得到融合后的第三模型图；

基于所述第三模型图得到偏差参数值，基于所述偏差参数值得到第二检测报告或第三检测报告。

需要说明的是，若所述识别结果中存在预设识别结果，此时则说明该工件的钻孔中存在裂纹等缺陷，此时需要对该工件进行进一步判定，从而判定出该工件是报废品还是可维修修复品。此时则获取该钻孔所处位置区域的图像信息，并基于所述钻孔所处位置区域的图像信息通过SolidWorks、UG、Proe等三维建模软件建立第二模型图，所述第二模型图即是待测工件中钻孔区域的三维模型图，此模型图中包含待测工件中所存在的裂纹缺陷。

进一步的，本发明的一个较佳实施例中，建立网格三维空间坐标系，并将所述第一模型图与第二模型图导入所述网格三维空间坐标系进行融合处理，得到融合后的第三模型图，具体包括以下步骤：

建立网格三维空间坐标系，并将所述第一模型图导入所述网格三维空间坐标系中，得到第一三维空间坐标模型图；

由所述工程图纸信息中获取待测工件的钻孔基准点，并由所述第一三维空间坐标模型图中获取该钻孔基准点处于第一三维空间坐标模型图中的基准坐标位置值；

以所述钻孔基准点处于第一三维空间坐标模型图中的基准坐标位置值为融合基准点，将所述第二模型图导入所述网格三维空间坐标系进行融合处理，得到融合后的第三模型图。

需要说明的是，所述钻孔基准点即是可以用来确定工件其它点、线、面位置的定位基准，该钻孔基准点由设计人员在工程图纸中标定设计好，因此可以直接通过工程图纸信息中获取待测工件钻孔基准点的位置。首先，利用三维建模软件建立网格三维空间坐标系，然后所述第一模型图导入所述网格三维空间坐标系中，得到第一三维空间坐标模型图，接着再由所述第一三维空间坐标模型图中获取待测工件钻孔基准点处于第一三维空间坐标模型图中的基准坐标位置值（即在网格三维空间坐标系上的坐标位置值），然后再以该基准坐标位置值为融合基准点，将第二模型图导入所述网格三维空间坐标系进行融合处理，从而得到融合后的第三模型图，此时第一模型图与第二模型图高度重合，此时第一模型图与第二模型的钻孔基准点高度重合。

图3示出了一种汽车电池外壳在线检测方法的部分流程图。

进一步的，本发明的一个较佳实施例中，基于所述第三模型图得到偏差参数值，基于所述偏差参数值得到第二检测报告或第三检测报告，具体包括以下步骤：

S202：获取所述预设识别结果中缺陷的特性数据，基于所述特性数据得到该缺陷的各轮廓点处于第三模型图中的轮廓坐标位置值；

S204：计算所述各轮廓坐标位置值与所述基准坐标位置值之间的差值，得到多个偏差参数值；

S206：建立大小排序表，将所述多个偏差参数值进行大小排序，得到最大偏差参数值；

S208：将所述最大偏差参数值与预设偏差阈值进行比较；

S210：若所述最大偏差参数值大于预设偏差阈值，则通过数据处理模块生成第二检测报告，并通过通讯模块将第二检测报告反馈至上下料模块上，从而通过上下料模块将该工件转移至报废工站上。

需要说明的是，当得到第三模型图后，此时再获取所述预设识别结果中缺陷的特性数据，所述特性数据包括裂纹的深度信息、裂纹的长度信息、裂纹的宽度信息、裂纹的轮廓信息。然后再根据所述特性数据得到钻孔裂纹的各轮廓点处于第三模型图中的轮廓坐标位置值；然后计算所述各轮廓坐标位置值与所述基准坐标位置值之间的差值，得到多个偏差参数值；并从多个偏差参数值中提取出最大偏差参数值，该最大偏差参数值表征的是该裂纹中距离钻孔基准点最远的轮廓点；当所述最大偏差参数值大于预设偏差阈值，说明该钻孔裂纹已经延伸到了非钻孔区域（即非加工区域），此时说明即使对该工件进行加工依旧是废品，此时将该工件判定为废品，从而避免其流入到后续加工工站中。

图4示出了一种汽车电池外壳在线检测方法的另一部分流程图。

进一步的，本发明的一个较佳实施例中，还包括以下步骤：

S302：若所述最大偏差参数值不大于预设偏差阈值，则获取该最大偏差参数值所对应轮廓点，并获取该最大偏差参数值所对应轮廓点的轮廓坐标位置值；

S304：基于所述最大偏差参数值所对应轮廓点的轮廓坐标位置值与所述基准坐标位置值计算出最大偏差参数值所对应轮廓点与钻孔基准点之间的水平距离值；

S306：将所述水平距离值与加工公差值进行比较；

S308：若所述水平距离值大于加工公差值，则通过数据处理模块生成第二检测报告，并通过通讯模块将第二检测报告反馈至上下料模块上，从而通过上下料模块将该工件转移至报废工站上；

S310：若所述水平距离值不大于加工公差值，则通过数据处理模块生成第三检测报告，并通过通讯模块将第三检测报告反馈至上下料模块上，从而通过上下料模块将该工件转移至维修工站上。

需要说明的是，加工公差指的是孔尺寸允许的变动量，其等于孔最大极限尺寸与最小极限尺寸代数差的绝对值。该加工公差值可以有工程图图纸信息中获得。

需要说明的是，若所述最大偏差参数值不大于预设偏差阈值，此时说明钻孔裂纹并未延伸到非钻孔区域，此时则继续判定该工件是报废品还是维修品。具体来说，若所述最大偏差参数值不大于预设偏差阈值，则获取该最大偏差参数值所对应轮廓点，并获取该最大偏差参数值所对应轮廓点的轮廓坐标位置值；然后计算出最大偏差参数值所对应轮廓点与钻孔基准点之间的水平距离值；若所述水平距离值大于加工公差值，此时说明虽然该钻孔裂纹并未延伸到非钻孔区域内，但是该钻孔裂纹已经延伸出了钻孔的最大极限尺寸区域外，该裂纹已经无法通过维修工站消除，此时将该工件判定为废品。若所述水平距离值不大于加工公差值，此时说明该钻孔裂纹并未延伸出钻孔的最大极限尺寸区域外，该裂纹可以通过维修工站消除，此时将该工件判定为废品。需要注意的是，在维修工站中可以通过精磨、镗销等工艺方法将存在与钻孔公差范围内的裂纹消除掉，并且在钻孔经过精磨、镗销等工艺方法步骤维修后，该钻孔的尺寸公差依旧在允许的尺寸范围内。

综上所述，通过本检测方法能够对孔质量不合格的半成品工件进行提前报废，避免出现对即使加工出来的成品电池外壳是不合格品依旧对其进行加工的情况，节省了加工时间，有效的降低了电池外壳在加工时的加工成本，降低经济损失，提高生产效率；并且能够检测出可维修品，然后将可维修品转移至维修工站上进行维修，当维修完毕后，再将工件投入到加工产线中继续加工生产，能够降低报废成本。

此外，所述一种汽车电池外壳在线检测方法，还包括以下步骤：

若所述识别结果中存在预设识别结果，则提取并统计预设识别结果中缺陷的特性数据，基于所述预设识别结果中缺陷的特性数据得到各缺陷类型的发生频率；

若所述发生频率大于预设阈值，则从大数据网络中获取该缺陷类型所对应的钻孔参数值，建立数据库，并将所述钻孔参数值导入所述数据库中，得到钻孔参数值数据库；

获取所述发生频率大于预设阈值所对应的缺陷类型，并将所述发生频率大于预设阈值所对应的缺陷类型导入所述钻孔参数值数据库中，得到预设钻孔参数值；

通过通讯模块获取加工产线中钻孔工站的实时钻孔参数值，并将所述实时钻孔参数值与所述预设钻孔参数值进行比较，得到参数调整差值；

以所述参数调整差值为调控基准，将所述实时钻孔参数值进行调整。

需要说明的是，若所述识别结果中存在预设识别结果，则说明该工件的钻孔中存在裂纹缺陷，此时则提取并统计预设识别结果中裂纹缺陷的特性数据；并且当提取统计的样本大于一定的阈值后（如可以是100件、150件或200件），此时数据处理模块将各种类型的裂纹缺陷进行分类，如位于钻孔区域上部区域的裂纹归为一类，将位于钻孔区域的裂纹归为另一类，然后再统计各种裂纹类型的发生频率，若某种类型的裂纹发生频率大于预设阈值，此时说明该批工件中出现该种类型裂纹的频率过大，为了有效的降低该种裂纹出现的频率，此时将所述实时钻孔参数值与所述预设钻孔参数值进行比较，得到参数调整差值；然后再以参数调整差值为调控基准，从而将所述实时钻孔参数值进行调整。通过该种方式，能够有效的降低某种钻孔裂纹发生的概率，从而有效降低报废率，降低报废成本。

此外，所述一种汽车电池外壳在线检测方法，还包括以下步骤：

获取钻孔所处位置区域的图像信息，并基于所述钻孔所处位置区域的图像信息得到钻孔的实际孔径值；

将所述实际孔径值与预设孔径值进行比较，得到孔径偏差值；

判断所述孔径偏差值是否大于预设偏差值；

若大于，则判断所述实际孔径值是大于预设孔径值，还是小于预设孔径值；

若所述实际孔径值大于预设孔径值，则通过数据处理模块生成第二检测报告，并通过通讯模块将第二检测报告反馈至上下料模块上，从而通过上下料模块将该工件转移至报废工站上；

若所述实际孔径值小于预设孔径值，则通过数据处理模块生成第三检测报告，并通过通讯模块将第三检测报告反馈至上下料模块上，从而通过上下料模块将该工件转移至维修工站上。

需要说明的是，通过该种方法能判定出工件中钻孔的孔径值是否合格，若不合格，则进一步判定该钻孔是由于孔径过大还是由于孔径过小而导致的不合格，若由于孔径过大而不合格，则将其判定为废品；若由于孔径过小而不合格，则将其判定为维修品。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上，仅为本发明的具体实施方式，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，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种汽车电池外壳在线检测装置，其特征在于，所述检测装置包括：

检测模块，所述检测模块包括工业摄像机，通过工业摄像机拍摄工件的图像信息，以根据图像信息对工件进行孔质量检测；

上下料模块，所述上下料模块包括五轴联动上料机械手与五轴联动下料机械手；当工件经过钻孔工站加工后，通过五轴联动上料机械手将工件转移至检测模块上进行检测；当工件经过检测模块进行检测后，通过五轴联动下料机械手将工件按照对应的检测报告转移至对应的生产工站上；

数据处理模块，所述数据处理模块包括存储器以及处理器，所述处理器能够对工业摄像机拍摄到工件的图像信息进行分析处理，以生成相应的检测报告；所述存储器能够对处理器生成的检测报告进行存储；

通讯模块，所述通讯模块包括信号连接器，通过所述信号连接器能够使得检测模块、上下料模块以及数据处理模块之间通讯连接。

2.一种汽车电池外壳在线检测方法，应用于权利要求1所述的一种汽车电池外壳在线检测装置，其特征在于，包括以下步骤：

获取待测工件的工程图纸信息，由所述工程图纸信息中获取待测工件的加工特征信息，基于所述加工特征信息建立第一模型图；

获取待测工件的整体图像信息，基于所述整体图像信息确定出待测工件钻孔所处的位置区域；

将所述钻孔所处的位置区域由所述整体图像信息中进行图像分割，得到钻孔所处位置区域的图像信息；

建立图像识别模型，并将预先训练好的图像样本导入所述图像识别模型中进行训练，得到训练好的图像识别模型，并将所述钻孔所处位置区域的图像信息导入所述训练好的图像识别模型中进行识别，得到识别结果；

若所述识别结果中不存在预设识别结果，则生成第一检测报告；若所述识别结果中存在预设识别结果，则获取该钻孔所处位置区域的图像信息，并基于所述钻孔所处位置区域的图像信息得到第二检测报告或第三检测报告。

3.根据权利要求2所述的一种汽车电池外壳在线检测方法，其特征在于，获取待测工件的整体图像信息，基于所述整体图像信息确定出待测工件钻孔所处的位置区域，具体包括以下步骤：

通过大数据网络获取样本工件不同区域部位所对应的样本特征数据，建立数据库，并将所述样本工件不同区域部位所对应的样本特征数据导入所述数据库中，得到样本工件不同区域部位所对应的样本特征数据库；

将所述待测工件的整体图像信息导入所述样本特征数据库中进行识别判断，以得到待测工件中不同区域所对应的实际特征数据；

判断所述待测工件中不同区域所对应的实际特征数据是否为预设特征数据；

若是，则将该实际特征数据所对应的区域标记为待测工件钻孔所处的位置区域。

4.根据权利要求2所述的一种汽车电池外壳在线检测方法，其特征在于，将所述钻孔所处的位置区域由所述整体图像信息中进行图像分割，得到钻孔所处位置区域的图像信息，具体包括以下步骤：

对所述整体图像信息进行灰度处理，以将所述整体图像信息转化为单通道的灰色图像；

提取所述灰色图像中预设区域的所对应的像素个数，并将像素个数较多区域的灰度值进行展宽，将像素个数较少区域的灰度值进行合并，以加强所述灰色图像的对比度值；

对所述灰色图像进行中值滤波以及进行降噪处理，保留所述灰色图像的边缘特征以及锐利程度，得到处理后的灰色图像；

以所述钻孔所处的位置区域为基准，对所述处理后的灰色图像进行图像分割处理，从而得到待测工件钻孔所处位置区域的图像信息。

5.根据权利要求2所述的一种汽车电池外壳在线检测方法，其特征在于，建立图像识别模型，并将预先训练好的图像样本导入所述图像识别模型中进行训练，得到训练好的图像识别模型，并将所述钻孔所处位置区域的图像信息导入所述训练好的图像识别模型中进行识别，得到识别结果，具体包括以下步骤：

建立图像识别模型，并将所述预先训练好的图像样本分为验证样本数据与检验样本数据；

将所述验证样本数据导入所述图像识别模型中进行训练，当训练至模型参数平稳后，将所述检验样本数据导入所述图像识别模型中进行校验，当模型参数数据符合预设要求后，保存模型参数数据，模型训练完成，得到训练好的图像识别模型；

将所述钻孔所处位置区域的图像信息导入所述图像识别模型中进行识别，得到识别结果。

6.根据权利要求2所述的一种汽车电池外壳在线检测方法，其特征在于，若所述识别结果中不存在预设识别结果，则生成第一检测报告，具体为：

若所述识别结果中不存在预设识别结果，则通过数据处理模块生成第一检测报告，并通过通讯模块将第一检测报告反馈至上下料模块上，从而通过上下料模块将该工件转移至下一生产工站上。

7.根据权利要求2所述的一种汽车电池外壳在线检测方法，其特征在于，若所述识别结果中存在预设识别结果，则获取该钻孔所处位置区域的图像信息，并基于所述钻孔所处位置区域的图像信息得到第二检测报告或第三检测报告，具体包括以下步骤：

若所述识别结果中存在预设识别结果，则获取该钻孔所处位置区域的图像信息，并基于所述钻孔所处位置区域的图像信息建立第二模型图；

建立网格三维空间坐标系，并将所述第一模型图与第二模型图导入所述网格三维空间坐标系进行融合处理，得到融合后的第三模型图；

基于所述第三模型图得到偏差参数值，基于所述偏差参数值得到第二检测报告或第三检测报告。

8.根据权利要求7所述的一种汽车电池外壳在线检测方法，其特征在于，建立网格三维空间坐标系，并将所述第一模型图与第二模型图导入所述网格三维空间坐标系进行融合处理，得到融合后的第三模型图，具体包括以下步骤：

建立网格三维空间坐标系，并将所述第一模型图导入所述网格三维空间坐标系中，得到第一三维空间坐标模型图；

由所述工程图纸信息中获取待测工件的钻孔基准点，并由所述第一三维空间坐标模型图中获取该钻孔基准点处于第一三维空间坐标模型图中的基准坐标位置值；

以所述钻孔基准点处于第一三维空间坐标模型图中的基准坐标位置值为融合基准点，将所述第二模型图导入所述网格三维空间坐标系进行融合处理，得到融合后的第三模型图。

9.根据权利要求8所述的一种汽车电池外壳在线检测方法，其特征在于，基于所述第三模型图得到偏差参数值，基于所述偏差参数值得到第二检测报告或第三检测报告，具体包括以下步骤：

获取所述预设识别结果中缺陷的特性数据，基于所述特性数据得到该缺陷的各轮廓点处于第三模型图中的轮廓坐标位置值；

计算所述各轮廓坐标位置值与所述基准坐标位置值之间的差值，得到多个偏差参数值；

建立大小排序表，将所述多个偏差参数值进行大小排序，得到最大偏差参数值；

将所述最大偏差参数值与预设偏差阈值进行比较；

若所述最大偏差参数值大于预设偏差阈值，则通过数据处理模块生成第二检测报告，并通过通讯模块将第二检测报告反馈至上下料模块上，从而通过上下料模块将该工件转移至报废工站上。

10.根据权利要求9所述的一种汽车电池外壳在线检测方法，其特征在于，还包括以下步骤：

若所述最大偏差参数值不大于预设偏差阈值，则获取该最大偏差参数值所对应轮廓点，并获取该最大偏差参数值所对应轮廓点的轮廓坐标位置值；

基于所述最大偏差参数值所对应轮廓点的轮廓坐标位置值与所述基准坐标位置值计算出最大偏差参数值所对应轮廓点与钻孔基准点之间的水平距离值；

将所述水平距离值与加工公差值进行比较；

若所述水平距离值大于加工公差值，则通过数据处理模块生成第二检测报告，并通过通讯模块将第二检测报告反馈至上下料模块上，从而通过上下料模块将该工件转移至报废工站上；

若所述水平距离值不大于加工公差值，则通过数据处理模块生成第三检测报告，并通过通讯模块将第三检测报告反馈至上下料模块上，从而通过上下料模块将该工件转移至维修工站上。

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