一种视觉检测方法及视觉检测系统与流程

本发明涉及自动化生产技术领域，具体涉及一种视觉检测方法及视觉检测系统。

背景技术

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，即通过机器视觉装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉的核心是图像的采集和处理，所有信息均来源于图像之中，图像本身的质量对整个视觉系统极为关键。

现有的视觉检测技术功能单一，一种视觉检测装置一般只能对应检测单独一种产品，一个总的机器上的多个产品无法通过视觉进行自动检测及剔除，存在一定的设计局限性，检测效率低。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是提供一种视觉检测方法，它可以解决现有技术中视觉检测方法检测方式单一，应用领域受限、检测效率低的问题。此外，本发明还要提供一种视觉检测系统。

为了解决上述问题，本发明采用以下技术方案：

本发明的第一方面，提供一种视觉检测方法，包括以下步骤：

步骤1、检测待测产品的位置信号，当待测产品到达待测工位，采集待测产品的图像信息，将图像信息与预存的多个常测产品的图像特征进行匹配，找出与待测产品相匹配的常测产品；

步骤2、调取常测产品相对应的测试任务与测试参数；

步骤3、根据调取的测试任务与测试参数，选取对应的测试工具，对待测工位上的待测产品进行视觉检测。

作为优选的技术方案，所述步骤3之后还包括：若视觉检测待测产品为合格产品，则待测产品自动进入下一生产工序；若视觉检测待测产品为不合格产品，则剔除机构自动剔除不合格的待测产品。

作为优选的技术方案，所述步骤1中，将待测产品的图像信息与预存的多个常测产品的图像特征进行匹配时，若匹配不成功，则新建一个预存的常测产品，录入该常测产品的图像特征、测试任务、测试参数及测试工具，重复步骤1。

作为优选的技术方案，所述测试任务包括检测待测产品的外观、色彩以主要特征的有无中的至少一种；所述测试参数包括检测光源的色彩或亮度中的至少一种，相机的分辨率或曝光时间中的至少一种。

作为优选的技术方案，所述步检测光源的色彩和亮度的调节方法包括：

获取待测产品的色彩和亮度信息；

根据待测产品的色彩和亮度信息，自动匹配最佳色彩及亮度，对检测光源进行调节和控制。

本发明的第二方面，提供一种视觉检测系统，应用于上述的视觉检测方法，包括：

位置获取模块，调用定位工具获取待测产品是否到达待测工位的信号；图像获取模块，用于采集待测产品的外部图像；图像预存模块，用于对常测产品的图像特征进行储存；产品匹配模块，用于对待测产品的外部图像与常测产品进行匹配；测试任务与参数存储模块，用于存储常测产品对应匹配的测试任务及测试参数；信息调用模块，用于从测试任务与参数存储模块中调取常测产品相对应的测试任务与测试参数；检测控制模块，根据产品匹配模块的识别结果，调用相对应的检测工具，从信息调用模块中加载检测配置参数到视觉检测工具，对待测产品进行视觉检测；光源控制模块，用于对检测光源进行色彩及亮度的调节。

作为优选的技术方案，所述定位工具包括基于轮廓特征的定位工具和基于特征点的定位工具

作为优选的技术方案，所述检测控制模块包括几何测量模块、条形码识别模块、颜色和灰度检测模块、字符识别模块、区域匹配检测模块、轮廓缺陷检测模块、判定待测产品等级的等级判定模块、用于将检测数据进行输出的数据输出模块。

作为优选的技术方案，还包括剔除模块，所述剔除模块连接所述数据输出模块，用于对不合格产品进行剔除。

本发明采用视觉检测的方式，通过实时采集混合通道中的物品外观的图像，利用图像自适应算法，可以自动识别匹配对应的常测产品，调取常测产品相对应的测试任务与测试参数，对待测产品进行视觉检测，当匹配不成功时，新建一个新的常测产品信息，能够适用于不同种类的产品的检测，扩大了视觉检测的应用领域，提高了检测效率。

附图说明

下面结合附图与具体实施例对本发明作进一步详细说明。

图1为本发明视觉检测方法的流程示意图；

图2为本发明视觉检测方法中检测光源调节方法的流程示意图；

图3为本发明视觉检测系统的结构示意图；

图4为本发明视觉检测系统中检测控制模块的结构示意图。

其中，附图标记具体说明如下：位置获取模块1、图像获取模块2、产品匹配模块3、信息调用模块4、检测控制模块5、剔除模块6、图像预存模块7、测试任务与参数存储模块8、光源控制模块9、几何测量模块10、数据输出模块11、条形码识别模块12、颜色和灰度检测模块13、等级判定模块14、区域匹配检测模块15、字符识别模块16、轮廓缺陷检测模块17。

具体实施方式

如图1所示，一种视觉检测方法，包括以下步骤：

步骤1、检测待测产品的位置信号，当待测产品到达待测工位，采集待测产品的图像信息，将图像信息与预存的多个常测产品的图像特征进行匹配，找出与待测产品相匹配的常测产品；若匹配不成功，则新建一个预存的常测产品，录入该常测产品的图像特征、测试任务、测试参数及测试工具，重复步骤1。

步骤2、调取常测产品相对应的测试任务与测试参数；

步骤3、根据调取的测试任务与测试参数，选取对应的测试工具，对待测工位上的待测产品进行视觉检测。

步骤4、若视觉检测待测产品为合格产品，则待测产品自动进入下一生产工序；若视觉检测待测产品为不合格产品，则剔除机构自动剔除不合格的待测产品。

所述测试任务包括检测待测产品的外观、色彩以主要特征的有无中的至少一种；所述测试参数包括检测光源的色彩或亮度中的至少一种，相机的分辨率或曝光时间中的至少一种。

如图2所示，所述步检测光源的色彩和亮度的调节方法包括：

获取待测产品的色彩和亮度信息；

根据待测产品的色彩和亮度信息，自动匹配最佳色彩及亮度，对检测光源进行调节和控制。

如图3所示，一种视觉检测系统，包括：位置获取模块1，调用定位工具获取待测产品是否到达待测工位的信号；图像获取模块2，用于采集待测产品的外部图像；图像预存模块7，用于对常测产品的图像特征进行储存；产品匹配模块3，用于对待测产品的外部图像与常测产品进行匹配；测试任务与参数存储模块8，用于存储常测产品对应匹配的测试任务及测试参数；信息调用模块4，用于从测试任务与参数存储模块8中调取常测产品相对应的测试任务与测试参数；检测控制模块5，根据产品匹配模块3的识别结果，调用相对应的检测工具，从信息调用模块4中加载检测配置参数到视觉检测工具，对待测产品进行视觉检测；光源控制模块9，用于对检测光源进行色彩及亮度的调节；剔除模块6，所述剔除模块6连接所述数据输出模块11，用于对不合格产品进行剔除。所述定位工具包括基于轮廓特征的定位工具和基于特征点的定位工具。

如图4所示，所述检测控制模块5包括几何测量模块10、条形码识别模块12、颜色和灰度检测模块13、字符识别模块16、区域匹配检测模块15、轮廓缺陷检测模块17、判定待测产品等级的等级判定模块14、用于将检测数据进行输出的数据输出模块11。

以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。