CN205463262U - 一种基于机器视觉的工件表面刀痕缺陷检测与分捡装置 - Google Patents
一种基于机器视觉的工件表面刀痕缺陷检测与分捡装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN205463262U CN205463262U CN201620201566.5U CN201620201566U CN205463262U CN 205463262 U CN205463262 U CN 205463262U CN 201620201566 U CN201620201566 U CN 201620201566U CN 205463262 U CN205463262 U CN 205463262U
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- workpiece
- unit
- defect
- work piece
- workpiece surface
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
- 230000007547 defect Effects 0.000 title claims abstract description 66
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 52
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims abstract description 15
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims description 4
- 230000006698 induction Effects 0.000 claims description 3
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 claims 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 abstract description 24
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 6
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 abstract 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 11
- 238000013461 design Methods 0.000 description 4
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 4
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000003754 machining Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
本实用新型公开了基于机器视觉的工件表面刀痕缺陷检测与分捡装置，包括工件表面图像采集单元、工件表面刀痕缺陷检测单元、工件分捡单元以及用于运送正常工件和有缺陷工件的工件传输带单元；本实用新型通过表面缺陷检测与分类计算机软件识别出表面有缺陷的工件，然后将缺陷信号发送至工件分捡单元，通过传输带上的分捡电机把缺陷工件分捡至另外一条有缺陷工件传输带上，输送到处理缺陷的车间进行处理，无缺陷工件继续传送到相应车间。本实用新型设计合理，自动化程度高，提高了工作效率，降低了生产成本，实用性强，推广应用价值高。
Description
技术领域
本实用新型涉及机器视觉与工业自动化领域，尤其是涉及一种基于机器视觉的工件表面刀痕缺陷检测与分捡装置。
背景技术
产品质量是工业生产中一个极为重要的指标，对企业而言只有严格保证产品质量才能在现今激烈的市场竞争中占有一席之地。而为了提高生产效率和质量，流水线作业和机械加工作业已经被广泛的应用在各个生产领域，伴随而来的是在机械加工过程中对产品表面造成的各种缺陷。
机械加工过程中对产品的切割、压制等工序，由于产品材料特性、机械性能等影响，容易造成产品表面刀痕、变形、掉角等微小的缺陷，刀痕是最主要的缺陷。这些缺陷虽然微小，但是可能会对产品的质量和性能具有重大的影响，因此对这些缺陷的检测是非常必要的。
当前已经应用的缺陷检测技术包括人工检测、机械检测、射线检测以及计算机视觉检测等。但是，人工检测主要是通过人眼对工件检测，所以效率比较低而且质量不好，一旦劳动强度过大检测的可靠性也会大大降低；机械检测一般是接触式检测，检测过程中需要对工件进行位置调整，所以效率较低；射线检测可以实现较高分辨率，但是结构复杂、造价高。
近些年来，随着数字图像处理技术在很多领域的应用，根据图像缺陷的检测技术研究已经成为一个重要的研究方向。所以根据图像缺陷的研究从而判断实物的完整情况是非常有价值和有意义的。图像缺陷检测技术可以通过对高清照相机所摄图像的检测来判断实物表面是否出现缺陷，当出现缺陷时提醒人们将含有缺陷的实物分拣出来。计算机视觉检测这是近些年才兴起的一个领域，它将计算机的快速性、可靠性和可重复性与数字图 像处理技术相结合进行视觉检测，这种检测方法具有自动化、客观性强、不需接触、精度高和快速等特点，大大的提高了检测效率，这种方法具有很好的应用前景。
实用新型内容
本实用新型所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于机器视觉的工件表面刀痕缺陷检测与分捡装置，其设计新颖合理且使用操作方便、自动化程度高、客观性强、精度高、效率高等特点，实用性强，推广应用价值高。
为解决上述技术问题，本实用新型采用的技术方案是：
一种基于机器视觉的工件表面刀痕缺陷检测与分捡装置，其特征在于：包括工件表面图像采集单元、工件表面刀痕缺陷检测单元、工件分捡单元和用于运送正常工件和有缺陷工件的工件传输带单元；所述工件表面图像采集单元包括用于触发高清工业相机进行拍摄的红外触动开关、补光模块、用于拍摄工件照片的高清工业相机、图像发送模块；所述工件表面刀痕缺陷检测单元包括图像接收模块、PC机、用于检测工件照片用以识别出工件是否有表面刀痕缺陷的检测的图像表面缺陷检测与分类计算机软件以及缺陷信号发送模块；所述工件分捡单元包括缺陷信号接收模块、信号处理模块、用于把刀痕缺陷工件分离到另外一条传输带的分捡电机；所述用于运送正常工件和有缺陷工件的工件传输带单元包括正常工件传输带和有缺陷工件传输带。
所述红外触动开关利用红外感应来控制高清工业相机的开关，当工件传输经过红外触动开关时，高清工业相机自动拍取工件表面照片。
所述图像发送模块、图像接收模块、缺陷信号发送模块和缺陷信号接收模块均采用ZigBee无线通信技术，均由芯片CC2430构成。
所述工件表面刀痕缺陷检测单元中工件的长边为600～700个图像像素，工件的短边为300～400个图像像素，首先对照片进行去噪、二值化、 轮廓检测等预处理；然后采用直线检测算法检测工件表面的刀痕缺陷，最后将缺陷检测结果发送至工件分捡单元。
所述分捡单元如果检测到工件有刀痕缺陷，则由计算机发送指令驱动分捡装置，将缺陷工件推送到另外一条有缺陷工件传输带上，传送到相应的车间进行处理。
本实用新型与现有技术相比具有以下优点：
1、本实用新型采用了集成化、模块化的设计，结构简单，设计合理，实现方便且成本低。
2、本实用新型的自动化程度高，使用操作便捷，能够排除人的主观误差，提高了识别工件缺陷与分捡的精度。
3、本实用新型无需进行复杂的连线，且数据传输方便、稳定、可靠，数据采集及传输速度快、用时短，有助于提高检测与分捡效率。
4、采用本实用新型计算机软件判断，完全自动化，由于耗费的人力物力少，因此可以在工业环境下全天24小时连续工作，提高了工作效率，且降低了生产成本。
5、本实用新型的实用性强，使用效果好，推广应用价值高。
综上所述，本实用新型结构简单，设计合理，实现方便且生产成本低，使用操作便捷，有助于提高工件分捡效率和缺陷识别精度，提高了工作效率，降低了生产成本，实用性强，使用效果好，推广应用价值高。
下面通过附图，对本实用新型的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本实用新型的结构原理示意图。
附图标记说明：
1-工件表面图像采集单元； 1-1-红外触动开关；
1-2-补光模块； 1-3-高清工业相机；
1-4-图像发送模块； 2-工件表面刀痕缺陷检测单元；
2-1-图像接收模块； 2-2-PC机；
2-3-图像表面缺陷检测与分类计 2-4-缺陷信号发送模块；
算机软件；
3-工件分捡单元； 3-1-缺陷信号接收模块；
3-2-信号处理模块； 3-3-分捡电机；
4-工件传输带单元； 4-1-正常工件传输带；
4-2-有缺陷工件传输带；
具体实施方式
如图1所示，本实用新型包括用于采集工件表面图像的工件表面图像采集单元1、工件表面刀痕缺陷检测单元2、工件分捡单元3和用于运送正常工件和有缺陷工件的工件传输带单元4；所述工件表面图像采集单元1包括用于触发高清工业相机进行拍摄的红外触动开关1-1、补光模块1-2、用于拍摄工件照片的高清工业相机1-3、图像发送模块1-4；所述工件表面刀痕缺陷检测单元2包括图像接收模块2-1、PC机2-2、用于检测工件照片用以识别出工件是否有表面刀痕缺陷的检测的图像表面缺陷检测与分类计算机软件2-3以及缺陷信号发送模块2-4；所述工件分捡单元3包括缺陷信号接收模块3-1、信号处理模块3-2、用于把刀痕缺陷工件分离到另外一条传输带的分捡电机3-3；所述用于运送正常工件和有缺陷工件的工件传输带单元4包括正常工件传输带4-1和有缺陷工件传输带4-2。
如图1所示，本实施例中，所述红外触动开关1-1利用红外感应来控制高清工业相机1-3的开关，当工件传输经过红外触动开关1-1时，高清工业相机1-3自动拍取工件表面照片。所述图像发送模块1-4、图像接收模块2-1、缺陷信号发送模块2-4和缺陷信号接收模块3-1均采用ZigBee无线通信技术，均由芯片CC2430构成。所述工件表面刀痕缺陷检测单元2中工件的长边大约为600～700个图像像素，工件的短边大约为300～400个图像像素，首先对照片进行去噪、二值化、轮廓检测等预处理；然后采用图像表面缺陷检测与分类计算机软件2-3检测工件表面的刀痕缺陷，最后将缺陷检测结果发送至工件分捡单元3；所述工件分捡单元3如果检测 到工件有刀痕缺陷，则由计算机发送指令驱动分捡装置，将缺陷工件推送到另外一条有缺陷工件传输带4-2上，传送到相应的车间进行处理；
本实用新型的工作原理及工作过程是：在图像采集单元1中工件通过正常工件传输带4-1经过红外触动开关1-1时，利用高清工业相机1-3拍摄工件照片，并把照片通过图像发送模块1-4将工件图像通过无线通信传送工件表面刀痕缺陷检测单元2的图像接收模块2-1，图像接收模块2-1将图像传输到工件表面刀痕缺陷检测单元的PC机2-2上，通过表面缺陷检测与分类计算机软件2-3识别出表面有缺陷的工件，然后通过缺陷信号发送模块2-4将缺陷信号发送至工件分捡单元3；工件分捡单元3中的缺陷信号接收模块3-1接收到缺陷信号，经过信号处理模块3-2控制通过传输带上的分捡电机3-3把缺陷工件从正常工件传输带4-1分捡至另外一条有缺陷工件传输带4-2上，输送到处理缺陷的车间进行处理，无缺陷工件继续传送到相应车间。
以上所述，仅是本实用新型的较佳实施例，并非对本实用新型作任何限制，凡是根据本实用新型技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效结构变化，均仍属于本实用新型技术方案的保护范围内。
Claims (4)
1.一种基于机器视觉的工件表面刀痕缺陷检测与分捡装置，其特征在于：包括工件表面图像采集单元(1)、工件表面刀痕缺陷检测单元(2)、工件分捡单元(3)和用于运送正常工件和有缺陷工件的工件传输带单元(4)；所述工件表面图像采集单元(1)包括用于触发高清工业相机进行拍摄的红外触动开关(1-1)、补光模块(1-2)、用于拍摄工件照片的高清工业相机(1-3)、图像发送模块(1-4)；所述工件表面刀痕缺陷检测单元(2)包括图像接收模块(2-1)、PC机(2-2)、用于检测工件照片用以识别出工件是否有表面刀痕缺陷的检测的图像表面缺陷检测与分类计算机软件(2-3)以及缺陷信号发送模块(2-4)；所述工件分捡单元(3)包括缺陷信号接收模块(3-1)、信号处理模块(3-2)、用于把刀痕缺陷工件分离到另外一条传输带的分捡电机(3-3)；所述用于运送正常工件和有缺陷工件的工件传输带单元(4)包括正常工件传输带(4-1)和有缺陷工件传输带(4-2)。
2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的工件表面刀痕缺陷检测与分捡装置，其特征在于：所述红外触动开关(1-1)利用红外感应控制高清工业相机(1-3)，当工件传输经过红外触动开关(1-1)时，高清工业相机(1-3)自动拍取工件表面照片。
3.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的工件表面刀痕缺陷检测与分捡装置，其特征在于：所述图像发送模块(1-4)、图像接收模块(2-1)、缺陷信号发送模块(2-4)和缺陷信号接收模块(3-1)采用ZigBee无线通信技术，由芯片CC2430构成。
4.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的工件表面刀痕缺陷检测与分捡装置，其特征在于：所述工件表面刀痕缺陷检测单元(2)中工件的长边为600～700个图像像素，工件的短边为300～400个图像像素。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201620201566.5U CN205463262U (zh) | 2016-03-16 | 2016-03-16 | 一种基于机器视觉的工件表面刀痕缺陷检测与分捡装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201620201566.5U CN205463262U (zh) | 2016-03-16 | 2016-03-16 | 一种基于机器视觉的工件表面刀痕缺陷检测与分捡装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN205463262U true CN205463262U (zh) | 2016-08-17 |
Family
ID=56654232
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201620201566.5U Expired - Fee Related CN205463262U (zh) | 2016-03-16 | 2016-03-16 | 一种基于机器视觉的工件表面刀痕缺陷检测与分捡装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN205463262U (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109304741A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-02-05 | 宁波宝尼尔厨具电器有限公司 | 内刀头残缺度指示系统 |
| CN110201899A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-09-06 | 深圳市金洲精工科技股份有限公司 | 一种用于分选硬质合金刀具的方法及装置 |
| CN110852990A (zh) * | 2019-10-09 | 2020-02-28 | 北京理工华汇智能科技有限公司 | 一种基于图像处理的橡胶树斜刀痕检测方法 |
-
2016
- 2016-03-16 CN CN201620201566.5U patent/CN205463262U/zh not_active Expired - Fee Related
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109304741A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-02-05 | 宁波宝尼尔厨具电器有限公司 | 内刀头残缺度指示系统 |
| CN110201899A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-09-06 | 深圳市金洲精工科技股份有限公司 | 一种用于分选硬质合金刀具的方法及装置 |
| CN110201899B (zh) * | 2019-04-19 | 2021-11-23 | 深圳市金洲精工科技股份有限公司 | 一种用于分选硬质合金刀具的方法及装置 |
| CN110852990A (zh) * | 2019-10-09 | 2020-02-28 | 北京理工华汇智能科技有限公司 | 一种基于图像处理的橡胶树斜刀痕检测方法 |
| CN110852990B (zh) * | 2019-10-09 | 2023-02-24 | 北京理工华汇智能科技有限公司 | 一种基于图像处理的橡胶树斜刀痕检测方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11213860B2 (en) | Automatic magnetic core sorting system based on machine vision | |
| CN108413873A (zh) | 一种手机外壳在线尺寸测量与表面缺陷检测系统及其方法 | |
| CN106802301B (zh) | 一种发动机气门的机器视觉在线检测系统和方法 | |
| CN102218406A (zh) | 一种基于机器视觉的手机外壳缺陷智能检测装置 | |
| CN205436353U (zh) | 轴承分拣机 | |
| CN107138431A (zh) | 一种基于机器视觉的零部件识别分选方法及系统 | |
| CN205463262U (zh) | 一种基于机器视觉的工件表面刀痕缺陷检测与分捡装置 | |
| CN106670116B (zh) | 一种磁性材料检测及分拣装置 | |
| CN204085844U (zh) | 一种镜片检测和自动分拣装置 | |
| CN107270841A (zh) | 一种包装袋喷码缺陷检测机构 | |
| CN205183172U (zh) | 用于遥控器按键的视觉检测装置 | |
| CN107084992A (zh) | 一种基于机器视觉的胶囊检测方法及系统 | |
| 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 | |
| CN203245133U (zh) | 镜片瑕疵检测系统 | |
| CN105728339A (zh) | 一种陶瓷阀芯视觉自动检测系统 | |
| CN205449820U (zh) | 一种可检测滚珠轴承缺陷的机器视觉装置 | |
| CN203465212U (zh) | 小型电镀工件表面缺陷检测系统 | |
| CN206588032U (zh) | 一种磁性材料检测及分拣装置 | |
| TW201530090A (zh) | 產品檢測系統及產品檢測方法 | |
| CN203457210U (zh) | 一种手机壳贴棉检测装置 | |
| CN107246841A (zh) | 一种汽车零部件的多视点检测分选装置 | |
| CN111862050A (zh) | 一种物料检测系统、方法及设备 | |
| CN208555097U (zh) | 一种基于计算机视觉的工件形状检测与分捡装置 | |
| CN216955764U (zh) | 一种抛光砖瑕疵识别装置 | |
| CN114571287A (zh) | 一种基于大数据的机床工件在线检测分析系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20160817 Termination date: 20180316 |
|
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |