CN117253026B - 一种基于图像识别的智能化检测系统及检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于图像识别的智能化检测系统及检测方法，包括：工件图像采集装置、图像预处理系统、特征提取系统、大数据学习系统、分析判定系统和数据库；工件图像采集装置包括：牵引型AGV、工件移动机构、移动型AGV、升降平台、双轴移动平台、检测机构、主控制器和网络模块；工件移动机构设置在牵引型AGV的外部；检测机构安装在双轴移动平台的移动端。该基于图像识别的智能化检测系统及检测方法，采用大数据对AI进行训练学习图像特征，充分覆盖工件的各种变体和缺陷类型，实现图像识别检测技术针对大型复杂工件的准确性，并且针对大型工件的图像收集采用更加智能和自动化的采集方式，以提高大型工件的图像识别检测技术的速度。

Description

一种基于图像识别的智能化检测系统及检测方法

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体为一种基于图像识别的智能化检测系统及检测方法。

背景技术

图像识别技术是指通过计算机视觉和模式识别技术，对图像中的物体、场景或特定特征进行自动识别和分类的技术，通过图像识别技术，可以对工件进行缺陷检测，包括表面缺陷如裂纹、划痕、凹陷等和内部缺陷如气孔、夹渣等，图像识别技术可以用于检测工件的尺寸和形状是否符合要求，并在工业生产中，图像识别技术可以帮助检测工件的组装和装配是否正确，可以检测工件零件的位置、方向和配对是否正确，以减少装配错误和提高装配效率，在某些工业过程中，如食品加工和电子制造，图像识别技术可以用于检测工件表面的污染物，例如异物、灰尘或碎屑，能够及时发现和排除可能对产品质量和安全性造成影响的污染物。

现有技术领域内，图像识别检测在大型铸造类工件加工中，由于大型工件的形状、尺寸和表面特征多样和复杂，并且大型工件移动较为困难，导致图像识别检测技术在处理大型工件时表现不佳，并且在自动化生产线过程中，当前图像识别技术需要较长的处理时间，无法满足实时性要求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于图像识别的智能化检测系统及检测方法，以至少解决上述背景技术中所提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于图像识别的智能化检测系统，包括：工件图像采集装置、图像预处理系统、特征提取系统、大数据学习系统、分析判定系统和数据库；

所述工件图像采集装置能够对大型铸造工件进行拍摄，实现对工件的图像采集，并将采集到的数据发送至图像预处理系统内部；

所述图像预处理系统先进行图像去噪作业减少图像中的随机噪声，然后进行图像尺度统一归一化，通过图像处理技术将图像调整到固定的尺寸，以便后续的特征提取和比较，并使用背景建模或阈值分割等方法消除或减小背景对工件表面特征的干扰，通过增强对比度来改善图像的视觉效果，提升工件特征的清晰度，并生成预处理图像数据发送至特征提取系统内部；

所述特征提取系统利用图像处理和计算机视觉算法，从预处理图像数据中提取工件的轮廓信息和纹理信息等关键特征，并将特征数据发送至大数据学习系统内部；

所述大数据学习系统使用大数据对智能AI进行预先学习和训练，进而构建出一套完整的工件缺陷检测比对模型，并根据训练好的模型对工件特征数据进行预测和分类，判断工件是否存在缺陷，并生成比对结果发送至分析判定系统内部；

所述分析判定系统根据比对结果进行分析和判定，通过预先设置的阈值来判断工件是否合格，如果检测结果超过阈值，则判定工件存在缺陷，同时可以对检测到的缺陷进行分类和定位，生成相关的报告和记录后发送至数据库内部；

所述数据库模块负责存储和管理检测过程的报告和记录，实现后续数据的查询、分析和质量追溯。

优选的，所述工件图像采集装置包括：牵引型AGV、工件移动机构、移动型AGV、升降平台、双轴移动平台、检测机构、主控制器和网络模块；工件移动机构设置在所述牵引型AGV的外部；所述移动型AGV的数量为四个，四个所述移动型AGV分别设置在牵引型AGV的后侧四角，前侧左右两个所述移动型AGV与牵引型AGV通过牵引臂进行连接；所述升降平台的数量为四个，四个所述升降平台分别设置在四个移动型AGV的顶部；双轴移动平台设置在四个所述升降平台的伸缩端顶部；检测机构安装在所述双轴移动平台的移动端；主控制器设置在所述牵引型AGV的前侧，所述主控制器分别与牵引型AGV、移动型AGV、升降平台和双轴移动平台电性连接；网络模块设置在所述牵引型AGV的顶部左后方，所述网络模块与主控制器电性连接。

优选的，所述工件移动机构包括：载重型AGV、网络控制器、第一电动伸缩杆、移动座和托举架；所述载重型AGV的数量为两个，两个所述载重型AGV前后平行设置；网络控制器设置在前侧所述载重型AGV的顶部左后方，所述网络控制器和载重型AGV电性连接；所述第一电动伸缩杆的数量为两组，四个所述第一电动伸缩杆的数量为两个，两组所述第一电动伸缩杆分别设置在前后两个载重型AGV的内侧上下两端，所述第一电动伸缩杆和网络控制器电性连接；所述移动座的数量为两个，两个所述移动座分别沿前后方向设置在前后两组第一电动伸缩杆的伸缩端外侧；所述托举架的数量为四个，四个所述托举架分别设置在左右两个移动座的内侧四角；其中，左右两个所述移动座的外侧均设置有驱动组件。

优选的，所述驱动组件包括：底座外壳、转动架、第二电动伸缩杆、第一电机、安装架、转动架、双端电机和摩擦轮；底座外壳安装在所述移动座的外侧中部；转动架通过销轴转动连接在所述底座外壳的顶端内侧；所述第二电动伸缩杆的数量为两个，两个所述第二电动伸缩杆的一端分别通过销轴转动连接在底座外壳的外侧前后两端，两个所述第二电动伸缩杆伸缩端分别与转动架的外侧前后两端通过销轴转动连接，所述第二电动伸缩杆和网络控制器电性连接；第一电机设置在所述转动架的后侧顶部，所述第一电机和网络控制器电性连接；安装架沿前后方向通过轴承转动连接在所述转动架的内侧顶部，所述安装架的轴心后侧与第一电机转动端固定连接；转动架设置在所述安装架的外壁；所述双端电机的数量为两个，两个所述双端电机分别安装在转动架的内侧内外两端，两个所述双端电机前后两侧转动端延伸出转动架的外部，所述双端电机和网络控制器电性连接；所述摩擦轮的数量为两组，每组所述摩擦轮的数量为两个，两组所述摩擦轮分别设置在内外两侧转动架的转动端外侧。

优选的，所述检测机构包括：第一插槽外壳、第一皮带组件、第二电机、通孔槽、限位轮座、第一伸缩插杆、连接件、限位轮和升降模块；第一插槽外壳沿左右方向安装在所述双轴移动平台的移动端；第一皮带组件沿左右方向设置在所述第一插槽外壳的前侧；第二电机安装所述第一插槽外壳的后侧左端，所述第二电机的转动端与第一皮带组件的左侧皮带轮轴心固定连接，所述第二电机和主控制器电性连接；通孔槽沿左右方向开设在所述第一插槽外壳的内腔顶部；限位轮座设置在所述第一插槽外壳的内腔右侧；第一伸缩插杆沿左右方向插接在所述第一插槽外壳的内腔；连接件一端设置在所述第一皮带组件的皮带后侧，所述连接件的另一端延伸进通孔槽的内腔并与第一伸缩插杆的顶部左侧固定连接；限位轮设置在所述第一伸缩插杆的外壁左侧；升降模块设置在所述限位轮的顶部右侧，所述升降模块的伸缩端延伸出第一伸缩插杆的下表面，所述升降模块和主控制器电性连接。

优选的，所述检测机构还包括：第二插槽外壳、第二皮带组件、传动件、第三电机、伸缩外壳、第三皮带组件、第四电机、第二伸缩插杆、转动模块和图像采集模块；第二插槽外壳沿左右方向安装在所述升降模块的伸缩端下方；第二皮带组件沿左右方向设置在所述第一插槽外壳的内腔后侧；传动件设置在所述第二插槽外壳的外壁后侧右端，所述传动件的一端与第二皮带组件的内部右侧皮带轮轴心固定连接；第三电机安装所述传动件的外部，所述第三电机的转动端与传动件的另一对端轴心固定连接，所述第三电机和主控制器电性连接；伸缩外壳插接在所述第二插槽外壳的内腔左侧，所述伸缩外壳的外壁右后方与第二皮带组件内部皮带一侧固定连接；第三皮带组件沿左右方向设置在所述伸缩外壳的内腔前侧；第四电机安装所述伸缩外壳的外壁前侧左端，所述第四电机的转动端延伸进伸缩外壳的内腔并与第三皮带组件内部左侧皮带轮轴心固定连接，所述第四电机和主控制器电性连接；第二伸缩插杆沿左右方向插接在所述伸缩外壳的内侧，所述第二伸缩插杆的外壁右后方与第三皮带组件内部皮带一侧固定连接；转动模块设置在所述第二伸缩插杆的左端，所述转动模块和主控制器电性连接；图像采集模块设置在所述转动模块的转动端内侧，所述图像采集模块和主控制器电性连接。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、通过前后两组第一电动伸缩杆驱动两侧移动座向内侧或外侧移动，使左右两侧托举架的间距适配工件外径，第二电动伸缩杆通过自身伸长缩短驱动转动架内侧或向外侧转动，第一电机驱动转动轴带动转动架转动，两侧摩擦轮与工件外壁接触，网络控制器内部程序控制载重型AGV启动，载重型AGV驱动工件移动至与检测机构平行位置下方。

2、通过双轴移动平台驱动检测机构进行XY双轴方向上移动，使图像采集模块移动至工件顶部指定位置处，图像采集模块对工件外部图像数据进行收集，第二电机驱动第一皮带组件，使第一伸缩插杆从第一插槽外壳内腔伸缩出指定长度，升降模块驱动第二插槽外壳升降至指定高度位置，第三电机驱动传动件使第二皮带组件在第二插槽外壳内腔伸缩出指定长度，第四电机驱动第三皮带组件使第二伸缩插杆在伸缩外壳内腔伸缩出指定长度，在伸缩外壳和第二伸缩插杆的配合下驱动转动模块带动图像采集模块伸入至工件内腔，转动模块驱动图像采集模块转动以调整图像采集模块检测方向，使图像采集模块对准工件两端侧壁位置，进而实现图像采集模块对工件两端侧壁以及外壁进行检测。

综上所述，本发明采用大数据对AI进行训练学习图像特征，充分覆盖工件的各种变体和缺陷类型，实现图像识别检测技术针对大型复杂工件的准确性，并且针对大型工件的图像收集采用更加智能和自动化的采集方式，以提高大型工件的图像识别检测技术的速度。

附图说明

图1为本发明的示意图；

图2为本发明的工件图像采集装置示意图；

图3为图2的工件移动机构的爆炸图；

图4为图3的A处放大图；

图5为图1的检测机构的结构示意图；

图6为图5的检测机构的爆炸图。

图中：1、牵引型AGV；2、工件移动机构；21、载重型AGV；22、网络控制器；23、第一电动伸缩杆；24、移动座；25、托举架；26、底座外壳；27、转动架；28、第二电动伸缩杆；29、第一电机；210、转动轴；211、安装架；212、双端电机；213、摩擦轮；3、移动型AGV；4、升降平台；5、双轴移动平台；6、检测机构；61、第一插槽外壳；62、第一皮带组件；63、第二电机；64、通孔槽；65、限位轮座；66、第一伸缩插杆；67、连接件；68、限位轮；69、升降模块；610、第二插槽外壳；612、第二皮带组件；613、传动件；614、第三电机；615、伸缩外壳；616、第三皮带组件；617、第四电机；618、第二伸缩插杆；619、转动模块；620、图像采集模块；7、主控制器；8、网络模块。

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，显然，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。

请参阅图1-6，本发明提供一种技术方案：一种基于图像识别的智能化检测系统，包括：工件图像采集装置、图像预处理系统、特征提取系统、大数据学习系统、分析判定系统和数据库；所述工件图像采集装置能够对大型铸造工件进行拍摄，实现对工件的图像采集，并将采集到的数据发送至图像预处理系统内部；所述图像预处理系统先进行图像去噪作业减少图像中的随机噪声，然后进行图像尺度统一归一化，通过图像处理技术将图像调整到固定的尺寸，以便后续的特征提取和比较，并使用背景建模或阈值分割等方法消除或减小背景对工件表面特征的干扰，通过增强对比度来改善图像的视觉效果，提升工件特征的清晰度，并生成预处理图像数据发送至特征提取系统内部；所述特征提取系统利用图像处理和计算机视觉算法，从预处理图像数据中提取工件的轮廓信息和纹理信息等关键特征，并将特征数据发送至大数据学习系统内部；所述大数据学习系统使用大数据对智能AI进行预先学习和训练，进而构建出一套完整的工件缺陷检测比对模型，并根据训练好的模型对工件特征数据进行预测和分类，判断工件是否存在缺陷，并生成比对结果发送至分析判定系统内部；所述分析判定系统根据比对结果进行分析和判定，通过预先设置的阈值来判断工件是否合格，如果检测结果超过阈值，则判定工件存在缺陷，同时可以对检测到的缺陷进行分类和定位，生成相关的报告和记录后发送至数据库内部；所述数据库模块负责存储和管理检测过程的报告和记录，实现后续数据的查询、分析和质量追溯。

作为优选方案，更进一步的，如图2所示，工件图像采集装置包括：牵引型AGV1、工件移动机构2、移动型AGV3、升降平台4、双轴移动平台5、检测机构6、主控制器7和网络模块8，牵引型AGV1由主控制器7进行控制，牵引型AGV1能够牵引较大物体，牵引型AGV1内部设置有蓄电池模块能够为主控制器7电性连接的电器件进行供电；工件移动机构2设置在牵引型AGV1的外部；移动型AGV3的数量为四个，四个移动型AGV3分别设置在牵引型AGV1的后侧四角，前侧左右两个移动型AGV3与牵引型AGV1通过牵引臂进行连接，移动型AGV3由主控制器7进行控制，移动型AGV3能够配合牵引型AGV1进行同步移动；升降平台4的数量为四个，四个升降平台4分别设置在四个移动型AGV3的顶部，升降平台4由主控制器7进行控制，升降平台4通过自身伸长缩短驱动双轴移动平台5移动至指定高度位置以适配工件尺寸；双轴移动平台5设置在四个升降平台4的伸缩端顶部，双轴移动平台5由主控制器7进行控制，双轴移动平台5能够驱动检测机构6进行X轴和Y轴方向上的移动；检测机构6安装在双轴移动平台5的移动端；主控制器7设置在牵引型AGV1的前侧，主控制器7分别与牵引型AGV1、移动型AGV3、升降平台4和双轴移动平台5电性连接，主控制器7内部设置有预置控制程序；网络模块8设置在牵引型AGV1的顶部左后方，网络模块8与主控制器7电性连接，主控制器7能够通过网络模块8与网络控制器22远程网络连接，或通过网络模块8与图像预处理系统进行网络连接实现图像数据的上传。

作为优选方案，更进一步的，如图3所示，工件移动机构2包括：载重型AGV21、网络控制器22、第一电动伸缩杆23、移动座24和托举架25；载重型AGV21的数量为两个，两个载重型AGV21前后平行设置，载重型AGV21由网络控制器22进行控制，载重型AGV21能够承载较大物体进行移动；网络控制器22设置在前侧载重型AGV21的顶部左后方，网络控制器22和载重型AGV21电性连接，网络控制器22内部设置有预置程序能够对工件移动机构2中电器件进行自动控制；第一电动伸缩杆23的数量为两组，四个第一电动伸缩杆23的数量为两个，两组第一电动伸缩杆23分别设置在前后两个载重型AGV21的内侧上下两端，第一电动伸缩杆23和网络控制器22电性连接，第一电动伸缩杆23由网络控制器22进行控制，第一电动伸缩杆23通过自身伸长缩短驱动移动座24内外移动；移动座24的数量为两个，两个移动座24分别沿前后方向设置在前后两组第一电动伸缩杆23的伸缩端外侧；托举架25的数量为四个，四个托举架25分别设置在左右两个移动座24的内侧四角，托举架25采用弧形结构，托举架25内外两侧设置有限位辊轴；其中，左右两个移动座24的外侧均设置有驱动组件；驱动组件包括：底座外壳26、转动架27、第二电动伸缩杆28、第一电机29、转动轴210、安装架211、双端电机212和摩擦轮213；底座外壳26安装在移动座24的外侧中部；转动架27通过销轴转动连接在底座外壳26的顶端内侧；第二电动伸缩杆28的数量为两个，两个第二电动伸缩杆28的一端分别通过销轴转动连接在底座外壳26的外侧前后两端，两个第二电动伸缩杆28伸缩端分别与转动架27的外侧前后两端通过销轴转动连接，第二电动伸缩杆28和网络控制器22电性连接，第二电动伸缩杆28由网络控制器22进行控制，第二电动伸缩杆28通过自身伸长缩短驱动转动架27内外转动；第一电机29设置在转动架27的后侧顶部，第一电机29和网络控制器22电性连接，第一电机29由网络控制器22进行控制，第一电机29驱动转动轴210顺时针或逆时针方向转动；转动轴210沿前后方向通过轴承转动连接在转动架27的内侧顶部，转动轴210的轴心后侧与第一电机29转动端固定连接；安装架211设置在转动轴210的外壁，安装架211的内侧采用弧形结构；双端电机212的数量为两个，两个双端电机212分别安装在安装架211的内侧内外两端，两个双端电机212前后两侧转动端延伸出安装架211的外部，双端电机212和网络控制器22电性连接，双端电机212由网络控制器22进行控制，双端电机212驱动两侧摩擦轮213同步顺时针或逆时针方向转动；摩擦轮213的数量为两组，每组摩擦轮213的数量为两个，两组摩擦轮213分别设置在内外两侧安装架211的转动端外侧。

作为优选方案，更进一步的，如图4、图5和图6所示，检测机构6包括：第一插槽外壳61、第一皮带组件62、第二电机63、通孔槽64、限位轮座65、第一伸缩插杆66、连接件67、限位轮68、升降模块69、第二插槽外壳610、第二皮带组件612、传动件613、第三电机614、伸缩外壳615、第三皮带组件616、第四电机617、第二伸缩插杆618、转动模块619和图像采集模块620；第一插槽外壳61沿左右方向安装在双轴移动平台5的移动端；第一皮带组件62沿左右方向设置在第一插槽外壳61的前侧，第一皮带组件62采用两侧皮带轮外部套接皮带的结构；第二电机63安装第一插槽外壳61的后侧左端，第二电机63的转动端与第一皮带组件62的左侧皮带轮轴心固定连接，第二电机63和主控制器7电性连接，第二电机63由主控制器7进行控制，第二电机63能够驱动第一皮带组件62一侧皮带轮带动外部皮带顺时针或逆时针方向转动；通孔槽64沿左右方向开设在第一插槽外壳61的内腔顶部；限位轮座65设置在第一插槽外壳61的内腔右侧；第一伸缩插杆66沿左右方向插接在第一插槽外壳61的内腔，第一伸缩插杆66能够在第一插槽外壳61的内腔左右方向水平移动；连接件67一端设置在第一皮带组件62的皮带后侧，连接件67的另一端延伸进通孔槽64的内腔并与第一伸缩插杆66的顶部左侧固定连接；限位轮68设置在第一伸缩插杆66的外壁左侧；升降模块69设置在限位轮68的顶部右侧，升降模块69的伸缩端延伸出第一伸缩插杆66的下表面，升降模块69和主控制器7电性连接，升降模块69由主控制器7进行控制，升降模块69能够驱动第二插槽外壳610升降至指定高度位置；第二插槽外壳610沿左右方向安装在升降模块69的伸缩端下方；第二皮带组件612沿左右方向设置在第一插槽外壳61的内腔后侧，第二皮带组件612采用两侧皮带轮外部套接皮带的结构；传动件613设置在第二插槽外壳610的外壁后侧右端，传动件613的一端与第二皮带组件612的内部右侧皮带轮轴心固定连接，传动件613采用齿轮和皮带传动连接方式以增加传动比；第三电机614安装传动件613的外部，第三电机614的转动端与传动件613的另一对端轴心固定连接，第三电机614和主控制器7电性连接，第三电机614由主控制器7进行控制，第三电机614能够驱动传动件613一侧齿轮转动；伸缩外壳615插接在第二插槽外壳610的内腔左侧，伸缩外壳615的外壁右后方与第二皮带组件612内部皮带一侧固定连接，伸缩外壳615的外壁右侧沿周向设置有限位轮，使第三皮带组件616能够设置在伸缩外壳615与第二插槽外壳610内腔间隙处；第三皮带组件616沿左右方向设置在伸缩外壳615的内腔前侧，第三皮带组件616采用两侧皮带轮外部套接皮带的结构；第四电机617安装伸缩外壳615的外壁前侧左端，第四电机617的转动端延伸进伸缩外壳615的内腔并与第三皮带组件616内部左侧皮带轮轴心固定连接，第四电机617和主控制器7电性连接，第四电机617由主控制器7进行控制，第四电机617能够驱动第三皮带组件616一侧皮带轮带动外部皮带顺时针或逆时针方向转动；第二伸缩插杆618沿左右方向插接在伸缩外壳615的内侧，第二伸缩插杆618的外壁右后方与第三皮带组件616内部皮带一侧固定连接；转动模块619设置在第二伸缩插杆618的左端，转动模块619和主控制器7电性连接，转动模块619由主控制器7进行控制，转动模块619能够驱动图像采集模块620翻转至指定角度位置；图像采集模块620设置在转动模块619的转动端内侧，图像采集模块620和主控制器7电性连接，图像采集模块620由主控制器7进行控制，图像采集模块620能够驱动对工件进行图像信息收集。

工件图像采集装置工作原理如下：

步骤1：主控制器7内部预置程序控制牵引型AGV1、移动型AGV3和升降平台4启动，牵引型AGV1和移动型AGV3配合使双轴移动平台5带动检测机构6移动至指定位置，升降平台4通过自身伸长缩短驱动双轴移动平台5升降至指定高度位置，主控制器7内部程序根据工件尺寸控制网络控制器22，使网络控制器22内部预置程序控制前后两组第一电动伸缩杆23启动，前后两组第一电动伸缩杆23分别通过自身伸长缩短驱动两侧移动座24向内侧或外侧移动，使左右两侧托举架25的间距适配工件外径，外部吊装设备将工件水平吊装至左右两侧托举架25内侧，主控制器7控制网络控制器22启动，网络控制器22内部预置程序控制第二电动伸缩杆28和第一电机29启动，第二电动伸缩杆28通过自身伸长缩短驱动转动架27，转动架27以与底座外壳26顶部销轴转动连接处为轴向内侧或向外侧转动，第一电机29驱动转动轴210带动安装架211转动，使两侧摩擦轮213与工件外壁接触，网络控制器22内部程序控制载重型AGV21启动，载重型AGV21驱动工件移动至与检测机构6平行位置下方；

步骤2：网络控制器22内部程序控制双端电机212启动，双端电机212驱动外部摩擦轮213转动，使工件在摩擦轮213旋转力的作用下周向运动，以避免工件图像收集存在死角，主控制器7内部预置程序控制双轴移动平台5和图像采集模块620启动，双轴移动平台5驱动检测机构6进行XY双轴方向上移动，进而使图像采集模块620移动至工件顶部指定位置处，图像采集模块620对工件外部图像数据进行收集，主控制器7内部预置程序控制第二电机63、升降模块69、第三电机614、第四电机617和转动模块619启动，第二电机63驱动第一皮带组件62顺时针或逆时针方向转动，进而使第一皮带组件62内部皮带驱动连接件67在通孔槽64内部向左侧或向右侧移动，在连接件67的配合下驱动第一伸缩插杆66，使第一伸缩插杆66分别在限位轮座65和限位轮68的限位作用下从第一插槽外壳61内腔伸缩出指定长度，进而驱动升降模块69水平移动至指定位置，升降模块69通过自身伸长缩短驱动第二插槽外壳610升降至指定高度位置，第三电机614驱动传动件613一端转动，在传动件613的传动下驱动第二皮带组件612内部皮带顺时针或逆时针方向转动，进而使第二皮带组件612驱动伸缩外壳615在第二插槽外壳610内腔伸缩出指定长度，第四电机617驱动第三皮带组件616，使第三皮带组件616内部皮带顺时针或逆时针方向转动，进而使第三皮带组件616驱动第二伸缩插杆618在伸缩外壳615内腔伸缩出指定长度，在伸缩外壳615和第二伸缩插杆618的配合下驱动转动模块619带动图像采集模块620伸入至工件内腔，转动模块619驱动图像采集模块620顺时针或逆时针方向转动以调整图像采集模块620检测方向，使图像采集模块620对准工件两端侧壁位置，进而实现图像采集模块620对工件两端侧壁以及外壁进行检测；

从而采用大数据对AI进行训练学习图像特征，充分覆盖工件的各种变体和缺陷类型，实现图像识别检测技术针对大型复杂工件的准确性，并且针对大型工件的图像收集采用更加智能和自动化的采集方式，以提高大型工件的图像识别检测技术的速度。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (2)

1.一种基于图像识别的智能化检测系统，其特征在于，包括：工件图像采集装置、图像预处理系统、特征提取系统、大数据学习系统、分析判定系统和数据库；

所述工件图像采集装置能够对大型铸造工件进行拍摄，实现对工件的图像采集，并将采集到的数据发送至图像预处理系统内部；

所述图像预处理系统先进行图像去噪作业减少图像中的随机噪声，然后进行图像尺度统一归一化，通过图像处理技术将图像调整到固定的尺寸，以便后续的特征提取和比较，并使用背景建模或阈值分割等方法消除或减小背景对工件表面特征的干扰，通过增强对比度来改善图像的视觉效果，提升工件特征的清晰度，并生成预处理图像数据发送至特征提取系统内部；

所述特征提取系统利用图像处理和计算机视觉算法，从预处理图像数据中提取工件的轮廓信息和纹理信息的关键特征，并将特征数据发送至大数据学习系统内部；

所述大数据学习系统使用大数据对智能AI进行预先学习和训练，进而构建出一套完整的工件缺陷检测比对模型，并根据训练好的模型对工件特征数据进行预测和分类，判断工件是否存在缺陷，并生成比对结果发送至分析判定系统内部；

所述分析判定系统根据比对结果进行分析和判定，通过预先设置的阈值来判断工件是否合格，如果检测结果超过阈值，则判定工件存在缺陷，同时可以对检测到的缺陷进行分类和定位，生成相关的报告和记录后发送至数据库内部；

所述数据库模块负责存储和管理检测过程的报告和记录，实现后续数据的查询、分析和质量追溯；

所述工件图像采集装置包括：

牵引型AGV（1）；

工件移动机构（2），设置在所述牵引型AGV（1）的外部；

移动型AGV（3），所述移动型AGV（3）的数量为四个，四个所述移动型AGV（3）分别设置在牵引型AGV（1）的后侧四角，前侧左右两个所述移动型AGV（3）与牵引型AGV（1）通过牵引臂进行连接；

升降平台（4），所述升降平台（4）的数量为四个，四个所述升降平台（4）分别设置在四个移动型AGV（3）的顶部；

双轴移动平台（5），设置在四个所述升降平台（4）的伸缩端顶部；

检测机构（6），安装在所述双轴移动平台（5）的移动端；

主控制器（7），设置在所述牵引型AGV（1）的前侧，所述主控制器（7）分别与牵引型AGV（1）、移动型AGV（3）、升降平台（4）和双轴移动平台（5）电性连接；

网络模块（8），设置在所述牵引型AGV（1）的顶部左后方，所述网络模块（8）与主控制器（7）电性连接；

所述工件移动机构（2）包括：

载重型AGV（21），所述载重型AGV（21）的数量为两个，两个所述载重型AGV（21）前后平行设置；

网络控制器（22），设置在前侧所述载重型AGV（21）的顶部左后方，所述网络控制器（22）和载重型AGV（21）电性连接；

第一电动伸缩杆（23），所述第一电动伸缩杆（23）的数量为两组，每组所述第一电动伸缩杆（23）的数量为两个，两组所述第一电动伸缩杆（23）分别设置在前后两个载重型AGV（21）的内侧上下两端，所述第一电动伸缩杆（23）和网络控制器（22）电性连接；

移动座（24），所述移动座（24）的数量为两个，两个所述移动座（24）分别沿前后方向设置在前后两组第一电动伸缩杆（23）的伸缩端外侧；

托举架（25），所述托举架（25）的数量为四个，四个所述托举架（25）分别设置在左右两个移动座（24）的内侧四角；

其中，左右两个所述移动座（24）的外侧均设置有驱动组件；

所述驱动组件包括：

底座外壳（26），安装在所述移动座（24）的外侧中部；

转动架（27），通过销轴转动连接在所述底座外壳（26）的顶端内侧；

第二电动伸缩杆（28），所述第二电动伸缩杆（28）的数量为两个，两个所述第二电动伸缩杆（28）的一端分别通过销轴转动连接在底座外壳（26）的外侧前后两端，两个所述第二电动伸缩杆（28）伸缩端分别与转动架（27）的外侧前后两端通过销轴转动连接，所述第二电动伸缩杆（28）和网络控制器（22）电性连接；

第一电机（29），设置在所述转动架（27）的后侧顶部，所述第一电机（29）和网络控制器（22）电性连接；

转动轴（210），沿前后方向通过轴承转动连接在所述转动架（27）的内侧顶部，所述转动轴（210）的轴心后侧与第一电机（29）转动端固定连接；

安装架（211），设置在所述转动轴（210）的外壁；

双端电机（212），所述双端电机（212）的数量为两个，两个所述双端电机（212）分别安装在安装架（211）的内侧内外两端，两个所述双端电机（212）前后两侧转动端延伸出安装架（211）的外部，所述双端电机（212）和网络控制器（22）电性连接；

摩擦轮（213），所述摩擦轮（213）的数量为两组，每组所述摩擦轮（213）的数量为两个，两组所述摩擦轮（213）分别设置在内外两侧安装架（211）的转动端外侧；

所述检测机构（6）包括：

第一插槽外壳（61），沿左右方向安装在所述双轴移动平台（5）的移动端；

第一皮带组件（62），沿左右方向设置在所述第一插槽外壳（61）的前侧；

第二电机（63），安装所述第一插槽外壳（61）的后侧左端，所述第二电机（63）的转动端与第一皮带组件（62）的左侧皮带轮轴心固定连接，所述第二电机（63）和主控制器（7）电性连接；

通孔槽（64），沿左右方向开设在所述第一插槽外壳（61）的内腔顶部；

限位轮座（65），设置在所述第一插槽外壳（61）的内腔右侧；

第一伸缩插杆（66），沿左右方向插接在所述第一插槽外壳（61）的内腔；

连接件（67），一端设置在所述第一皮带组件（62）的皮带后侧，所述连接件（67）的另一端延伸进通孔槽（64）的内腔并与第一伸缩插杆（66）的顶部左侧固定连接；

限位轮（68），设置在所述第一伸缩插杆（66）的外壁左侧；

升降模块（69），设置在所述限位轮（68）的顶部右侧，所述升降模块（69）的伸缩端延伸出第一伸缩插杆（66）的下表面，所述升降模块（69）和主控制器（7）电性连接；

所述检测机构（6）还包括：

第二插槽外壳（610），沿左右方向安装在所述升降模块（69）的伸缩端下方；

第二皮带组件（612），沿左右方向设置在所述第一插槽外壳（61）的内腔后侧；

传动件（613），设置在所述第二插槽外壳（610）的外壁后侧右端，所述传动件（613）的一端与第二皮带组件（612）的内部右侧皮带轮轴心固定连接；

第三电机（614），安装所述传动件（613）的外部，所述第三电机（614）的转动端与传动件（613）的另一对端轴心固定连接，所述第三电机（614）和主控制器（7）电性连接；

伸缩外壳（615），插接在所述第二插槽外壳（610）的内腔左侧，所述伸缩外壳（615）的外壁右后方与第二皮带组件（612）内部皮带一侧固定连接；

第三皮带组件（616），沿左右方向设置在所述伸缩外壳（615）的内腔前侧；

第四电机（617），安装所述伸缩外壳（615）的外壁前侧左端，所述第四电机（617）的转动端延伸进伸缩外壳（615）的内腔并与第三皮带组件（616）内部左侧皮带轮轴心固定连接，所述第四电机（617）和主控制器（7）电性连接；

第二伸缩插杆（618），沿左右方向插接在所述伸缩外壳（615）的内侧，所述第二伸缩插杆（618）的外壁右后方与第三皮带组件（616）内部皮带一侧固定连接；

转动模块（619），设置在所述第二伸缩插杆（618）的左端，所述转动模块（619）和主控制器（7）电性连接；

图像采集模块（620），设置在所述转动模块（619）的转动端内侧，所述图像采集模块（620）和主控制器（7）电性连接。

2.一种基于图像识别的智能化检测方法，其应用于如权利要求1所述的一种基于图像识别的智能化检测系统中，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：牵引型AGV（1）和移动型AGV（3）配合使双轴移动平台（5）带动检测机构（6）移动至指定位置，升降平台（4）通过自身伸长缩短驱动双轴移动平台（5）升降至指定高度位置，以适配检测工件尺寸；

步骤二：网络控制器（22）内部预置程序控制前后两组第一电动伸缩杆（23）启动，前后两组第一电动伸缩杆（23）分别通过自身伸长缩短驱动两侧移动座（24）向内侧或外侧移动，使左右两侧托举架（25）的间距适配工件外径；

步骤三：外部吊装设备将工件水平吊装至左右两侧托举架（25）内侧，第二电动伸缩杆（28）驱动转动架（27）向内侧或向外侧转动，第一电机（29）驱动转动轴（210）带动安装架（211）转动，使两侧摩擦轮（213）与工件外壁接触；

步骤四：载重型AGV（21）驱动工件移动至与检测机构（6）平行位置下方，双端电机（212）驱动外部摩擦轮（213）转动，使工件在摩擦轮（213）旋转力的作用下周向运动，以避免工件图像收集存在死角；

步骤五：双轴移动平台（5）驱动检测机构（6）进行XY双轴方向上移动，进而使图像采集模块（620）移动至工件顶部指定位置处，图像采集模块（620）对工件外部图像数据进行收集；

步骤六：第二电机（63）驱动第一皮带组件（62）转动，第一皮带组件（62）驱动连接件（67）使第一伸缩插杆（66）分从第一插槽外壳（61）内腔伸缩出指定长度，升降模块（69）驱动第二插槽外壳（610）升降至指定高度位置，第三电机（614）驱动传动件（613）使第二皮带组件（612）驱动伸缩外壳（615）在第二插槽外壳（610）内腔伸缩出指定长度，第四电机（617）驱动第三皮带组件（616）使第二伸缩插杆（618）在伸缩外壳（615）内腔伸缩出指定长度，在伸缩外壳（615）和第二伸缩插杆（618）的配合下驱动转动模块（619）带动图像采集模块（620）伸入至工件内腔；

步骤七：转动模块（619）驱动图像采集模块（620）顺时针或逆时针方向转动以调整图像采集模块（620）检测方向，使图像采集模块（620）对准工件两端侧壁位置，进而实现图像采集模块（620）对工件两端侧壁以及外壁进行检测；

步骤八：图像采集模块（620）将采集到的图像数据通过网络方式传送到图像预处理系统；

步骤九：图像预处理系统对采集到的图像进行预处理，以提高图像质量和工件特征的清晰度，并生成预处理图像数据发送至特征提取系统内部；

步骤十：特征提取系统从预处理图像数据中提取与缺陷有关的特征信息，将特征数据发送至大数据学习系统内部；

步骤十一：大数据学习系统对工件特征数据进行预测和分类，判断工件是否存在缺陷，并生成比对结果发送至分析判定系统内部；

步骤十二：分析判定系统根据缺陷检测的结果和阈值，进行结果分析和判定，并生成详细的检测报告，并将检测结果和相关信息记录到数据库中。