一種對工件進行檢測的方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發明公開了一種對工件進行自動化檢測的方法及裝置，方法包括：機械手到指定位置抓取待檢測工件，并將其送到工業相機的拍攝視野范圍內，保持待檢測工件在機械手上，并使待檢測工件上的中心圓孔所在的平面與工業相機的成像平面平行；工業相機采集待檢測工件的圖像，并對圖像進行特征提取后，與事先存儲在數據庫中的模板圖像進行匹配，然后判定待檢測工件是否合格，如果合格，機械手將待檢測工件放到合格品放置區，如不合格，機械手將待檢測工件放到不合格品放置區；機械手重新回到指定位置準備抓取待檢測工件。實施本發明的對工件進行自動化檢測的方法及裝置，具有以下有益效果：檢測效率和精度較高、節省檢測時間。
【專利說明】
一種對工件進行檢測的方法及裝置
技術領域
[0001]本發明涉及工件檢測領域，特別涉及一種對工件進行檢測的方法及裝置。
【背景技術】
[0002]對于金屬零部件的檢測包括孔徑、尺寸等的檢測，傳統的檢測方式是直接用游標卡尺、環規、塞規等傳統測量工具進行測量，測量過程全程都需要人工參與，花費時間較長，測試效率較低，對檢測人員也有較高要求，為了達到拍攝圖片的較高清晰度，另外需要從多個角度去拍攝、獲取多個角度的圖像數據，要求檢測人員具備一定的攝影技能。在需要大批量出貨的情況下，單臺機器只能靠人工去串行檢測，要想在有限的時間內輸出大量的合格品，情況則會顯得更加糟糕。對于需要批量檢測的情況，單靠人工去檢測，時間和效率根本無法保證。
【發明內容】
[0003]本發明要解決的技術問題在于，針對現有技術的上述人工檢測效率較低、花費時間較長的缺陷，提供一種檢測效率和精度較高、節省檢測時間的對工件進行檢測的方法及
目.ο
[0004]本發明解決其技術問題所采用的技術方案是:構造一種對工件進行檢測的方法，應用于自動化機器視覺檢測平臺，所述自動化機器視覺檢測平臺設有機械手和工業相機；所述工件設有中心圓孔和周邊小圓孔，所述方法包括如下步驟:
[0005]A)所述機械手到指定位置抓取待檢測工件，并將其送到所述工業相機的拍攝視野范圍內，保持所述待檢測工件在所述機械手上，并使所述待檢測工件上的中心圓孔所在的平面與所述工業相機的成像平面平行；
[0006]B)所述工業相機采集所述待檢測工件的第一圖像，獲取所述第一圖像中的中心圓孔的位置和直徑；
[0007]C)對所述第一圖像進行特征提取，并與事先存儲在數據庫中的標準類型模板圖像進行匹配，識別出所述待檢測工件的工件類型，并返回最佳旋轉角度；
[0008]D)根據所述第一圖像中的中心圓孔的位置，控制所述機械手將所述待檢測工件移動到與所述標準類型模板圖像相同的位置，并控制所述機械手對所述待檢測工件繞其中心圓孔的軸線做旋轉，使所述待檢測工件保持與所述標準類型模板圖像具有相同的旋轉角度，并控制所述工業相機重新采集所述待檢測工件的第二圖像；
[0009]E)從所述數據庫中獲取與識別到的工件類型相對應的數據，對所述第二圖像做所述周邊小圓孔的局部處理和輪廓跟蹤，并運用亞像素處理技術對所述周邊小圓孔做精細定位和直徑的計算；
[0010]F)將所述第二圖像與灰度模板圖像做相減運算并取絕對值后得到第三圖像，檢測所述第三圖像是否有大于第一設定閾值的峰值，如是，確認所述待檢測工件存在缺陷，并控制所述機械手將所述待檢測工件放到不合格品放置區，返回步驟A);否則，執行步驟G);
[0011]G)將所述待檢測工件的所有的圓孔參數與從所述數據庫中獲取的數據進行對比，判斷是否發現所述待檢測工件的圓孔參數超出公差范圍，如是，認為所述待檢測工件為不合格品，控制所述機械手將所述待檢測工件放到所述不合格品放置區并返回步驟A);否則，執行步驟H);
[0012]H)所述機械手將所述待檢測工件繞著水平軸旋轉180度，重復執行所述步驟B)至
G)；
[0013]I)控制所述機械手將所述待檢測工件傾斜，使所述待檢測工件的平面與所述工業相機的平面保持45度角；
[0014]J)控制所述工業相機采集所述待檢測工件的第四圖像，并將所述第四圖像與當前工件類型對應的傾斜模板圖像做相減運算后取絕對值得到第五圖像；
[0015]K)檢測所述第五圖像中設定圖像區域是否有大于第二設定閾值的峰值，如是，認為所述待檢測工件是存在缺陷的，控制所述機械手將所述待檢測工件放到所述不合格品放置區并返回步驟A);否則，控制所述機械手將所述待檢測工件繞其中心圓孔軸線旋轉22.5度，執行步驟U ；
[0016]L)重復執行所述步驟J)和K)設定次數，如果重復執行所述設定次數后都沒有發現缺陷，認為所述待檢測工件是合格品，控制所述機械手將所述待檢測工件放到合格品放置區，返回步驟A)。
[0017]在本發明所述的對工件進行自動化檢測的方法中，所述步驟C)進一步包括:
[0018]Cl)對所述第一圖像進行特征提取;提取的特征包括所述周邊小圓孔相對于中心圓孔的位置度和尺寸；
[0019]C2)將提取的特征與事先存儲在數據庫中的標準類型模板圖像進行匹配，將匹配度最高且不低于第三設定閾值的標準類型模板圖像作為所述待檢測工件的工件類型，并返回最佳旋轉角度。
[0020]在本發明所述的對工件進行自動化檢測的方法中，從所述數據庫中獲取的數據包括外形尺寸、所述中心圓孔的大小以及所述周圍小圓孔相對于所述中心圓孔的位置度。
[0021]在本發明所述的對工件進行自動化檢測的方法中，從所述局部處理包括部直方圖分析、局部分水嶺變換和局部拉氏變換。
[0022]在本發明所述的對工件進行自動化檢測的方法中，所述設定次數為16次。
[0023]本發明還涉及一種實現上述對工件進行自動化檢測的方法的裝置，包括:
[0024]抓取單元:用于使所述機械手到指定位置抓取待檢測工件，并將其送到所述工業相機的拍攝視野范圍內，保持所述待檢測工件在所述機械手上，并使所述待檢測工件上的中心圓孔所在的平面與所述工業相機的成像平面平行；
[0025]圖像采集獲取單元:用于使所述工業相機采集所述待檢測工件的第一圖像，獲取所述第一圖像中的中心圓孔的位置和直徑；
[0026]特征提取匹配單元:用于對所述第一圖像進行特征提取，并與事先存儲在數據庫中的標準類型模板圖像進行匹配，識別出所述待檢測工件的工件類型，并返回最佳旋轉角度；
[0027]移動旋轉單元:用于根據所述第一圖像中的中心圓孔的位置，控制所述機械手將所述待檢測工件移動到與所述標準類型模板圖像相同的位置，并控制所述機械手對所述待檢測工件繞其中心圓孔的軸線做旋轉，使所述待檢測工件保持與所述標準類型模板圖像具有相同的旋轉角度，并控制所述工業相機重新采集所述待檢測工件的第二圖像；
[0028]跟蹤定位計算單元:用于從所述數據庫中獲取與識別到的工件類型相對應的數據，對所述第二圖像做所述周邊小圓孔的局部處理和輪廓跟蹤，并運用亞像素處理技術對所述周邊小圓孔做精細定位和直徑的計算；
[0029]第一檢測單元:用于將所述第二圖像與灰度模板圖像做相減運算并取絕對值后得到第三圖像，檢測所述第三圖像是否有大于第一設定閾值的峰值，如是，確認所述待檢測工件存在缺陷，并控制所述機械手將所述待檢測工件放到不合格品放置區；否則，進行后續數據的對比；
[0030]對比單元:用于將所述待檢測工件的所有的圓孔參數與從所述數據庫中獲取的數據進行對比，判斷是否發現所述待檢測工件的圓孔參數超出公差范圍，如是，認為所述待檢測工件為不合格品，控制所述機械手將所述待檢測工件放到所述不合格品放置區；否則，進行所述待檢測工件的旋轉；
[0031]水平旋轉單元:用于所述機械手將所述待檢測工件繞著水平軸旋轉180度；
[0032]傾斜單元:用于控制所述機械手將所述待檢測工件傾斜，使所述待檢測工件的平面與所述工業相機的平面保持45度角；
[0033]圖像采集運算單元:用于控制所述工業相機采集所述待檢測工件的第四圖像，并將所述第四圖像與當前工件類型對應的傾斜模板圖像做相減運算后取絕對值得到第五圖像；
[0034]第二檢測單元:用于檢測所述第五圖像中設定圖像區域是否有大于第二設定閾值的峰值，如是，認為所述待檢測工件是存在缺陷的，控制所述機械手將所述待檢測工件放到所述不合格品放置區；否則，控制所述機械手將所述待檢測工件繞其中心圓孔軸線旋轉22.5 度；
[0035]合格品檢測單元:用于在重復執行所述設定次數后都沒有發現缺陷，認為所述待檢測工件是合格品，控制所述機械手將所述待檢測工件放到合格品放置區。
[0036]在本發明所述的裝置中，所述特征提取匹配單元進一步包括:
[0037]特征提取模塊:用于對所述第一圖像進行特征提取;提取的特征包括所述周邊小圓孔相對于中心圓孔的位置度和尺寸；
[0038]匹配模塊:用于將提取的特征與事先存儲在數據庫中的標準類型模板圖像進行匹配，將匹配度最高且不低于第三設定閾值的標準類型模板圖像作為所述待檢測工件的工件類型，并返回最佳旋轉角度。
[0039]在本發明所述的裝置中，從所述數據庫中獲取的數據包括外形尺寸、所述中心圓孔的大小以及所述周圍小圓孔相對于所述中心圓孔的位置度。
[0040]在本發明所述的裝置中，所述局部處理包括部直方圖分析、局部分水嶺變換和局部拉氏變換。
[0041 ]在本發明所述的裝置中，所述設定次數為16次。
[0042]實施本發明的對工件進行檢測的方法及裝置，具有以下有益效果:由于采用工業相機自動拍攝來代替人工拍攝，使用機械手代替人工實現待檢測工件的擺放，使用機械手和工業相機組合的方式實現流水線檢測，也就是用機器代替人眼來做測量和判斷，這樣可提高生產的產品質量和生產線自動化程度，所以其檢測效率和精度較高、節省檢測時間。
【附圖說明】
[0043]為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0044]圖1為本發明對工件進行檢測的方法及裝置一個實施例中方法的流程圖；
[0045]圖2為所述實施例中對第一圖像進行特征提取，并與事先存儲在數據庫中的標準類型模板圖像進行匹配，識別出待檢測工件的工件類型的具體流程圖；
[0046]圖3為所述實施例中裝置的結構示意圖。
【具體實施方式】
[0047]下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。
[0048]在本發明對工件進行自動化檢測的方法及裝置實施例中，該對工件進行自動化檢測的方法的流程圖如圖1所示。該對工件進行自動化檢測的方法應用于自動化機器視覺檢測平臺，該動化機器視覺檢測平臺設有機械手和工業相機(圖中未示出)；工件設有中心圓孔和周邊小圓孔，該對工件進行自動化檢測的方法包括如下步驟:
[0049]步驟SOOl機械手到指定位置抓取待檢測工件，并將其送到工業相機的拍攝視野范圍內，保持待檢測工件在機械手上，并使待檢測工件上的中心圓孔所在的平面與工業相機的成像平面平行:本步驟中，機械手到指定位置抓取待檢測工件，并將該待檢測工件送到工業相機的拍攝視野范圍內，保持待檢測工件在機械手上，并使待檢測工件上的中心圓孔所在的平面與工業相機的成像平面平行。值得一提的是，本實施例中，工業相機采用500萬像素黑白相機加大視野遠心鏡頭(0.1mm精度)負責整個待檢測工件的拍攝，其拍攝精度較高。在本實施例的一些情況下，工業相機可以使用3D掃描儀或者投影儀或者激光掃描儀帶代替，機械手可以使用傳送帶+PLC來實現。
[0050]步驟S002工業相機采集待檢測工件的第一圖像，獲取第一圖像中的中心圓孔的位置和直徑:本步驟中，工業相機采集待檢測工件的第一圖像，也就是采集待檢測工件的當前圖像，獲取第一圖像中的中心圓孔的位置(具體是中心圓孔的圓心位置)和該中心圓孔的直徑。上述中心圓孔的位置就是待檢測工件的位置。值得一提的是，在該對工件進行自動化檢測的方法中，需要對待檢測工件進行多次圖像采集，本實施例中，為了進行區分，將不同的圖像分別用第一圖像、第二圖像、第三圖像、第四圖像和第五圖像進行區分。
[0051]步驟S003對第一圖像進行特征提取，并與事先存儲在數據庫中的標準類型模板圖像進行匹配，識別出待檢測工件的工件類型，并返回最佳旋轉角度:本實施例中，每種類型的工件在檢測前先建立標準類型模板圖像并存儲在數據庫中。本步驟中，對第一圖像進行特征提取，并將提取的特征與事先存儲在數據庫中的標準類型模板圖像進行匹配，識別出待檢測工件的工件類型，并返回最佳旋轉角度(即第一圖像相對于類型模板圖像轉動的角度)。上述提取的特征是相對于中心圓孔圓心的特征，如待測工件上周邊小圓孔相對于中心圓孔的位置度和尺寸等。值得一提的是，標準類型模板圖像為二值圖像。
[0052]步驟S004根據第一圖像中的中心圓孔的位置，控制機械手將待檢測工件移動到與標準類型模板圖像相同的位置，并控制機械手對待檢測工件繞其中心圓孔的軸線做旋轉，使待檢測工件保持與標準類型模板圖像具有相同的旋轉角度，并控制工業相機重新采集待檢測工件的第二圖像:本步驟中，根據第一圖像中的中心圓孔的位置(即待檢測工件的位置)，控制控制機械手移動待檢測工件，使待檢測工件具有與標準類型模板圖像相同的位置(相對于工業相機成像中心)，根據上述步驟S003得到的第一圖像相對于標準類型模板圖像的旋轉角度，控制對待檢測工件繞其中心圓孔的軸線做旋轉，使待檢測工件保持與標準類型模板圖像具有相同的旋轉角度，并控制工業相機重新采集待檢測工件的第二圖像。
[0053]步驟S005從數據庫中獲取與識別到的工件類型相對應的數據，對第二圖像做周邊小圓孔的局部處理和輪廓跟蹤，并運用亞像素處理技術對周邊小圓孔做精細定位和直徑的計算:本步驟中，根據上述步驟S003中識別到的待檢測工件的工件類型，從數據庫中獲取該工件類型的數據，根據該工件類型的數據，對第二圖像做周邊小圓孔的局部處理和輪廓跟蹤，并運用亞像素處理技術對周邊小圓孔做精細定位和直徑的計算。其中，從數據庫中獲取的上述工件類型的數據包括外形外形尺寸、中心圓孔的大小以及周圍小圓孔相對于中心圓孔的位置度等數據，當然，還可以包括其他一些數據。當對第二圖像做周邊小圓孔的局部處理時，可以是局部直方圖分析、局部分水嶺變換和局部拉氏變換等。
[0054]步驟S006將第二圖像與灰度模板圖像做相減運算并取絕對值后得到第三圖像，檢測第三圖像是否有大于第一設定閾值的峰值:本實施例中，每一種類型的模板都有一個用當前工業相機拍攝的灰度模板圖像。本步驟中，將第二圖像與灰度模板圖像做相減運算并取絕對值后得到第三圖像，然后檢測第三圖像是否有大于第一設定閾值的峰值，如果判斷的結果為是，則執行步驟S007;否則，執行步驟S008。值得一提的是，灰度模板圖像就是灰度圖像。灰度模板圖像是用工業相機實際采集的圖像。
[0055]步驟S007確認待檢測工件存在缺陷，并控制機械手將待檢測工件放到不合格品放置區:如果上述步驟S006的判斷結果為是，則執行本步驟。本步驟中，確認待檢測工件存在缺陷，并控制機械手將待檢測工件放到不合格品放置區，執行完本步驟，返回步驟S001。上述步驟S002至步驟S007完成了待檢測工件當前平面的圓孔參數的獲取。
[0056]步驟S008將待檢測工件的所有的圓孔參數與從數據庫中獲取的數據進行對比，判斷是否發現待檢測工件的圓孔參數超出公差范圍:如果上述步驟S006的判斷結果為否，則執行本步驟。本步驟中，將待檢測工件的所有的圓孔參數與從數據庫中獲取的數據進行對比，判斷是否發現待檢測工件的圓孔參數超出公差范圍，如果判斷的結果為是，則執行步驟S009;否則，執行步驟S010。
[0057]步驟S009認為待檢測工件為不合格品，控制機械手將待檢測工件放到不合格品放置區:如果上述步驟S008的判斷結果為是，則執行本步驟。本步驟中，認為待檢測工件為不合格品，控制機械手將待檢測工件放到不合格品放置區，執行完本步驟，返回步驟S001。
[0058]步驟SOlO機械手將待檢測工件繞著水平軸旋轉180度:如果上述步驟S008的判斷結果為否，則執行本步驟。本步驟中，機械手將待檢測工件繞著水平軸旋轉180度，然后重復執行步驟S002至步驟S009。
[0059]步驟SOll控制機械手將待檢測工件傾斜，使待檢測工件的平面與工業相機的平面保持45度角:本步驟中，控制機械手將待檢測工件傾斜，使待檢測工件的平面與工業相機的平面保持45度角。
[0060]步驟SO12控制工業相機采集待檢測工件的第四圖像，并將第四圖像與當前工件類型對應的傾斜模板圖像做相減運算后取絕對值得到第五圖像:本實施例中，每一種類型的工件都會有一個傾斜模板圖像。本步驟中，控制工業相機采集待檢測工件的第四圖像，并將采集到的第四圖像與當前工件類型對應的傾斜模板圖像做相減運算后取絕對值得到第五圖像。
[0061]步驟S013檢測第五圖像中設定圖像區域是否有大于第二設定閾值的峰值:本步驟中，檢測第五圖像中設定圖像區域是否有大于第二設定閾值的峰值，如有，則執行步驟S014;否則，執行步驟S015。
[0062]步驟S014認為待檢測工件是存在缺陷的，控制機械手將待檢測工件放到不合格品放置區:如果上述步驟S013檢測的結果為是，則執行本步驟。本步驟中，認為待檢測工件是存在缺陷的，控制機械手將待檢測工件放到不合格品放置區，執行完本步驟，返回步驟SOOlo
[0063]步驟S015控制機械手將待檢測工件繞其中心圓孔軸線旋轉22.5度:如果上述步驟S013的檢測結果為否，則執行本步驟。本步驟中，控制機械手將待檢測工件繞其中心圓孔軸線旋轉22.5度。執行完本步驟，執行步驟S016。
[0064]步驟S016重復執行步驟S012和S015設定次數，如果重復執行設定次數后都沒有發現缺陷，認為待檢測工件是合格品，控制機械手將待檢測工件放到合格品放置區:本步驟中，重復執行步驟S012和S015設定次數，如果重復執行設定次數后都沒有發現缺陷，則認為待檢測工件是合格品，控制機械手將待檢測工件放到合格品放置區。本實施例中，設定次數為16次，當然，在本實施例的一些情況下，設定次數還可以為其他數值。
[0065]在本發明的對工件進行自動化檢測的方法中，由于采用工業相機自動拍攝來代替人工拍攝，使用機械手代替人工實現待檢測工件的擺放，使用機械手和工業相機組合的方式實現流水線檢測，也就是用機器代替人眼來做測量和判斷，尤其是在一些不適合于人工作業的危險工作環境或人眼難以滿足要求的場合，需采用機器視覺來替代人工視覺；同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度，所以其檢測效率和精度較高、節省檢測時間。
[0066]對于本實施例而言，上述步驟S003還可以進一步細化，其細化后的流程圖如圖2所示。圖2中，該步驟S003進一步包括:
[0067]步驟S31對第一圖像進行特征提取:本步驟中，對第一圖像進行特征提取。提取的特征包括周邊小圓孔相對于中心圓孔的位置度和尺寸等。
[0068]步驟S32將提取的特征與事先存儲在數據庫中的標準類型模板圖像進行匹配，將匹配度最高且不低于第三設定閾值的標準類型模板圖像作為待檢測工件的工件類型，并返回最佳旋轉角度:將提取的特征與事先存儲在數據庫中的標準類型模板圖像進行匹配，根據匹配度的高低，識別所檢測的工件是哪種類型的工件，具體的，是將匹配度最高且不低于第三設定閾值的標準類型模板圖像作為待檢測工件的工件類型，并返回最佳旋轉角度。例如:待檢測工件的圖像與標準類型模板10的匹配度最高并且匹配度不低于第三設定閾值，則認為待檢測工件為第10種類型的工件，如果最高匹配度低于第三設定閾值，則認為該待檢測工件還沒有建立模板，停止檢測并且通知用戶。
[0069]本實施例還涉及一種實現上述對工件進行自動化檢測的方法的裝置，其結構示意圖如圖3所示，圖3中，該裝置包括抓取單元1、圖像采集獲取單元2、特征提取匹配單元3、移動旋轉單元4、跟蹤定位計算單元5、第一檢測單元6、對比單元7、水平旋轉單元8、傾斜單元
9、圖像采集運算單元10、第二檢測單元11和合格品檢測單元12;其中，抓取單元I用于使機械手到指定位置抓取待檢測工件，并將其送到工業相機的拍攝視野范圍內，保持待檢測工件在機械手上，并使待檢測工件上的中心圓孔所在的平面與工業相機的成像平面平行；圖像采集獲取單元2用于使工業相機采集待檢測工件的第一圖像，獲取第一圖像中的中心圓孔的位置和直徑;特征提取匹配單元3用于對第一圖像進行特征提取，并與事先存儲在數據庫中的標準類型模板圖像進行匹配，識別出待檢測工件的工件類型，并返回最佳旋轉角度。
[0070]本實施例中，移動旋轉單元4用于根據第一圖像中的中心圓孔的位置，控制機械手將待檢測工件移動到與標準類型模板圖像相同的位置，并控制機械手對待檢測工件繞其中心圓孔的軸線做旋轉，使待檢測工件保持與標準類型模板圖像具有相同的旋轉角度，并控制工業相機重新采集待檢測工件的第二圖像;跟蹤定位計算單元5用于從數據庫中獲取與識別到的工件類型相對應的數據，對第二圖像做周邊小圓孔的局部處理和輪廓跟蹤，并運用亞像素處理技術對周邊小圓孔做精細定位和直徑的計算;從數據中獲取的數據包括外形尺寸、中心圓孔的大小以及周圍小圓孔相對于所述中心圓孔的位置度。局部處理包括部直方圖分析、局部分水嶺變換和局部拉氏變換。
[0071]本實施例中，第一檢測單元6用于將第二圖像與灰度模板圖像做相減運算并取絕對值后得到第三圖像，檢測第三圖像是否有大于第一設定閾值的峰值，如是，確認待檢測工件存在缺陷，并控制機械手將待檢測工件放到不合格品放置區；否則，進行后續數據的對比。對比單元7用于將待檢測工件的所有的圓孔參數與從數據庫中獲取的數據進行對比，判斷是否發現待檢測工件的圓孔參數超出公差范圍，如是，則認為待檢測工件為不合格品，控制機械手將待檢測工件放到不合格品放置區；否則，進行待檢測工件的旋轉;水平旋轉單元8用于機械手將待檢測工件繞著水平軸旋轉180度;傾斜單元9用于控制機械手將所述待檢測工件傾斜，使待檢測工件的平面與工業相機的平面保持45度角。
[0072]本實施例中，圖像采集運算單元10用于控制工業相機采集待檢測工件的第四圖像，并將第四圖像與當前工件類型對應的傾斜模板圖像做相減運算后取絕對值得到第五圖像;第二檢測單元11用于檢測第五圖像中設定圖像區域是否有大于第二設定閾值的峰值，如是，認為待檢測工件是存在缺陷的，控制機械手將待檢測工件放到不合格品放置區；否貝1J，控制機械手將待檢測工件繞其中心圓孔軸線旋轉22.5度;合格品檢測單元12用于在重復執行設定次數后都沒有發現缺陷，認為待檢測工件是合格品，控制機械手將待檢測工件放到合格品放置區，該設定次數為16次，當然，在本實施例的一些情況下，設定次數也可以為其他值。
[0073]在本發明的裝置中，由于采用工業相機自動拍攝來代替人工拍攝，使用機械手代替人工實現待檢測工件的擺放，使用機械手和工業相機組合的方式實現流水線檢測，也就是用機器代替人眼來做測量和判斷，尤其是在一些不適合于人工作業的危險工作環境或人眼難以滿足要求的場合，需采用機器視覺來替代人工視覺；同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度，所以其檢測效率和精度較高、節省檢測時間。
[0074]本實施例中，特征提取匹配單元3進一步包括特征提取模塊31和匹配模塊32;其中，特征提取模塊31用于對第一圖像進行特征提取;提取的特征包括所述周邊小圓孔相對于中心圓孔的位置度和尺寸;匹配模塊32用于將提取的特征與事先存儲在數據庫中的標準類型模板圖像進行匹配，將匹配度最高且不低于第三設定閾值的標準類型模板圖像作為待檢測工件的工件類型，并返回最佳旋轉角度。
[0075]總之，在本實施例中，測試精度高，測試時間短，平均每個圖像曝光時間為0.1s，平均每個圖像的處理時間0.4s，對于一個待檢測工件，正反兩面+側面+中心大圓內壁的拍攝，總共拍攝19個圖像，工業相機曝光總時間為9*0.10 = 0.9 s，機械手控制待檢測工件動作次數為1次;機械手\運動系統的速度只要達到500mm/9s = 55.6mm/s，圖像處理的總時間為為10*0.4 = 4s。檢測效率和精度較高、節省檢測時間。
[0076]以上所述僅為本發明的較佳實施例而已，并不用以限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。
【主權項】
1.一種對工件進行自動化檢測的方法，其特征在于，應用于自動化機器視覺檢測平臺，所述自動化機器視覺檢測平臺設有機械手和工業相機;所述工件設有中心圓孔和周邊小圓孔，所述方法包括如下步驟: A)所述機械手到指定位置抓取待檢測工件，并將其送到所述工業相機的拍攝視野范圍內，保持所述待檢測工件在所述機械手上，并使所述待檢測工件上的中心圓孔所在的平面與所述工業相機的成像平面平行； B)所述工業相機采集所述待檢測工件的第一圖像，獲取所述第一圖像中的中心圓孔的位置和直徑； C)對所述第一圖像進行特征提取，并與事先存儲在數據庫中的標準類型模板圖像進行匹配，識別出所述待檢測工件的工件類型，并返回最佳旋轉角度； D)根據所述第一圖像中的中心圓孔的位置，控制所述機械手將所述待檢測工件移動到與所述標準類型模板圖像相同的位置，并控制所述機械手對所述待檢測工件繞其中心圓孔的軸線做旋轉，使所述待檢測工件保持與所述標準類型模板圖像具有相同的旋轉角度，并控制所述工業相機重新采集所述待檢測工件的第二圖像； E)從所述數據庫中獲取與識別到的工件類型相對應的數據，對所述第二圖像做所述周邊小圓孔的局部處理和輪廓跟蹤，并運用亞像素處理技術對所述周邊小圓孔做精細定位和直徑的計算； F)將所述第二圖像與灰度模板圖像做相減運算并取絕對值后得到第三圖像，檢測所述第三圖像是否有大于第一設定閾值的峰值，如是，確認所述待檢測工件存在缺陷，并控制所述機械手將所述待檢測工件放到不合格品放置區，返回步驟A);否則，執行步驟G); G)將所述待檢測工件的所有的圓孔參數與從所述數據庫中獲取的數據進行對比，判斷是否發現所述待檢測工件的圓孔參數超出公差范圍，如是，認為所述待檢測工件為不合格品，控制所述機械手將所述待檢測工件放到所述不合格品放置區并返回步驟A);否則，執行步驟H); H)所述機械手將所述待檢測工件繞著水平軸旋轉180度，重復執行所述步驟B)至G); I)控制所述機械手將所述待檢測工件傾斜，使所述待檢測工件的平面與所述工業相機的平面保持45度角； J)控制所述工業相機采集所述待檢測工件的第四圖像，并將所述第四圖像與當前工件類型對應的傾斜模板圖像做相減運算后取絕對值得到第五圖像； K)檢測所述第五圖像中設定圖像區域是否有大于第二設定閾值的峰值，如是，認為所述待檢測工件是存在缺陷的，控制所述機械手將所述待檢測工件放到所述不合格品放置區并返回步驟A);否則，控制所述機械手將所述待檢測工件繞其中心圓孔軸線旋轉22.5度，執行步驟L)； L)重復執行所述步驟J)和K)設定次數，如果重復執行所述設定次數后都沒有發現缺陷，認為所述待檢測工件是合格品，控制所述機械手將所述待檢測工件放到合格品放置區，返回步驟A)。2.根據權利要求1所述的對工件進行自動化檢測的方法，其特征在于，所述步驟C)進一步包括: Cl)對所述第一圖像進行特征提取;提取的特征包括所述周邊小圓孔相對于中心圓孔的位置度和尺寸； C2)將提取的特征與事先存儲在數據庫中的標準類型模板圖像進行匹配，將匹配度最高且不低于第三設定閾值的標準類型模板圖像作為所述待檢測工件的工件類型，并返回最佳旋轉角度。3.根據權利要求1或2所述的對工件進行自動化檢測的方法，其特征在于，從所述數據庫中獲取的數據包括外形尺寸、所述中心圓孔的大小以及所述周圍小圓孔相對于所述中心圓孔的位置度。4.根據權利要求1或2所述的對工件進行自動化檢測的方法，其特征在于，所述局部處理包括部直方圖分析、局部分水嶺變換和局部拉氏變換。5.根據權利要求1或2所述的對工件進行自動化檢測的方法，其特征在于，所述設定次數為16次。6.一種實現如權利要求1所述的對工件進行自動化檢測的方法的裝置，其特征在于，包括: 抓取單元:用于使所述機械手到指定位置抓取待檢測工件，并將其送到所述工業相機的拍攝視野范圍內，保持所述待檢測工件在所述機械手上，并使所述待檢測工件上的中心圓孔所在的平面與所述工業相機的成像平面平行； 圖像采集獲取單元:用于使所述工業相機采集所述待檢測工件的第一圖像，獲取所述第一圖像中的中心圓孔的位置和直徑； 特征提取匹配單元:用于對所述第一圖像進行特征提取，并與事先存儲在數據庫中的標準類型模板圖像進行匹配，識別出所述待檢測工件的工件類型，并返回最佳旋轉角度；移動旋轉單元:用于根據所述第一圖像中的中心圓孔的位置，控制所述機械手將所述待檢測工件移動到與所述標準類型模板圖像相同的位置，并控制所述機械手對所述待檢測工件繞其中心圓孔的軸線做旋轉，使所述待檢測工件保持與所述標準類型模板圖像具有相同的旋轉角度，并控制所述工業相機重新采集所述待檢測工件的第二圖像； 跟蹤定位計算單元:用于從所述數據庫中獲取與識別到的工件類型相對應的數據，對所述第二圖像做所述周邊小圓孔的局部處理和輪廓跟蹤，并運用亞像素處理技術對所述周邊小圓孔做精細定位和直徑的計算； 第一檢測單元:用于將所述第二圖像與灰度模板圖像做相減運算并取絕對值后得到第三圖像，檢測所述第三圖像是否有大于第一設定閾值的峰值，如是，確認所述待檢測工件存在缺陷，并控制所述機械手將所述待檢測工件放到不合格品放置區；否則，進行后續數據的對比； 對比單元:用于將所述待檢測工件的所有的圓孔參數與從所述數據庫中獲取的數據進行對比，判斷是否發現所述待檢測工件的圓孔參數超出公差范圍，如是，認為所述待檢測工件為不合格品，控制所述機械手將所述待檢測工件放到所述不合格品放置區；否則，進行所述待檢測工件的旋轉； 水平旋轉單元:用于所述機械手將所述待檢測工件繞著水平軸旋轉180度； 傾斜單元:用于控制所述機械手將所述待檢測工件傾斜，使所述待檢測工件的平面與所述工業相機的平面保持45度角； 圖像采集運算單元:用于控制所述工業相機采集所述待檢測工件的第四圖像，并將所述第四圖像與當前工件類型對應的傾斜模板圖像做相減運算后取絕對值得到第五圖像； 第二檢測單元:用于檢測所述第五圖像中設定圖像區域是否有大于第二設定閾值的峰值，如是，認為所述待檢測工件是存在缺陷的，控制所述機械手將所述待檢測工件放到所述不合格品放置區；否則，控制所述機械手將所述待檢測工件繞其中心圓孔軸線旋轉22.5度； 合格品檢測單元:用于在重復執行所述設定次數后都沒有發現缺陷，認為所述待檢測工件是合格品，控制所述機械手將所述待檢測工件放到合格品放置區。7.根據權利要求6或7所述的實現如權利要求1所述的對工件進行自動化檢測的方法的裝置，其特征在于，所述特征提取匹配單元進一步包括: 特征提取模塊:用于對所述第一圖像進行特征提取;提取的特征包括所述周邊小圓孔相對于中心圓孔的位置度和尺寸； 匹配模塊:用于將提取的特征與事先存儲在數據庫中的標準類型模板圖像進行匹配，將匹配度最高且不低于第三設定閾值的標準類型模板圖像作為所述待檢測工件的工件類型，并返回最佳旋轉角度。8.根據權利要求6或7所述的實現如權利要求1所述的對工件進行自動化檢測的方法的裝置，其特征在于，從所述數據庫中獲取的數據包括外形尺寸、所述中心圓孔的大小以及所述周圍小圓孔相對于所述中心圓孔的位置度。9.根據權利要求6或7所述的實現如權利要求1所述的對工件進行自動化檢測的方法的裝置，其特征在于，所述局部處理包括部直方圖分析、局部分水嶺變換和局部拉氏變換。10.根據權利要求6或7所述的實現如權利要求1所述的對工件進行自動化檢測的方法的裝置，其特征在于，所述設定次數為16次。
【文檔編號】G01B11/10GK106091922SQ201610363601
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年5月25日
【發明人】周茂林
【申請人】廣州市思林杰自動化科技有限公司