一种基于互联网的手机零件全自动机器人光电检测方法与流程

本发明涉及手机零件检测技术领域，具体涉及一种基于互联网的手机零件全自动机器人光电检测方法。

背景技术：

手机分为智能手机和非智能手机，一般智能手机的性能比非智能手机要好，但是非智能手机比智能手机性能稳定，大多数非智能手机和智能手机使用英国arm公司架构的cpu；智能手机的主频较高，运行速度快，处理程序任务更快速，日常更加的方便，而非智能手机的主频则比较低，运行速度也比较慢；

手机从硬件上来说是由多种零部件组成，手机零件包括：液晶屏、触摸屏、机壳、保护膜、内配、电池、耳机、充电器、保护套、排线、小板、ic、送话、听筒、振铃、振子、天线、卡座、卡托、耳座、触片、摄像头、开关键、锁键、触摸笔、数据线、视频线、转接头、移动电源、集合器、读卡器、面壳、中板、电池盖等。在上述如此纷繁的零件种类中，机壳算是手机硬件中十分重要的外部结构部件，内部结构件与其余外部结构件都是装配在机壳上，因此机壳的装配孔位置、尺寸以及机壳的外形尺寸是否满足要求对后续的硬件安装工作影响巨大。

目前对机壳的孔位及尺寸等的检测方式主要通过接触式的检测方式进行，比如人工采用卡尺进行检测，自动化程度低，检测效率慢，易受到检测人员的主观影响，不利于后续硬件的装配工作。

因此，提出一种基于互联网的手机零件全自动机器人光电检测方法是很有必要的。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题在于：如何解决现有技术中对机壳的孔位及尺寸等检测方式中存在的自动化程度低、检测效率慢、易受到检测人员的主观影响、不利于后续硬件的装配工作的问题。

本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的：本发明包括以下步骤：

s1：数据采集

获取由光电传感器测得的模拟式电流信号，对模拟式电流信号进行转换，得到数字式电信号，并对数字式电信号进行放大处理，得到电流幅值if；同时对机壳进行检测识别，确定图像中的各参考特征点、中心特征点的位置信息以及机壳目标矩形框的位置信息；

s2：装配孔位置及尺寸缺陷识别

将放大后得到电流幅值if与电流设置阈值iy进行比对，当电流幅值if大于电流设置阈值iy时，判断机壳的装配通孔的位置或尺寸合格；当电流幅值if小于等于电流设置阈值iy时，判断机壳的装配通孔的位置或尺寸不合格；当判断机壳的装配通孔的位置或尺寸合格时，进入步骤s3中；当判断机壳的装配通孔的位置或尺寸不合格时，发送相应指令将机壳移出当前检测节点；

s3：外部轮廓及缺陷识别

对机壳的外部轮廓进行识别，获取机壳外部轮廓中各点的二维坐标值，利用各点坐标值计算得到机壳外部轮廓中曲率最大的四个点，分别位于机壳外部轮廓的四角处，分别为点a1、b1、c1、d1，将点a1、b1、c1、d1对应与各参考特征点进行连接，形成四条线段，通过四条线段所在直线与图片中x轴所在直线所成的夹角判断机壳外形尺寸是否合格，机壳外形尺寸合格时正常进入下一加工节点，不合格时发送相应指令将机壳移出当前检测节点。

更进一步地，在所述步骤s1中，所述光电传感器位于机壳装配通孔上方，恒定光源位于对机壳装配通孔下方，当机壳装配通孔下方对应的恒定光源发出的光经过位置偏或孔径与设定孔径不同的装配通孔时，光通量会降低，进而使由光电传感器转化得到的电流值变小，实现对装配通孔位置或尺寸的合格性检测。

更进一步地，在所述步骤s1中，机壳目标矩形框的位置信息包括机壳矩形框的左上角和右下角二维坐标；各参考特征点、中心特征点的位置信息即在二维直角坐标系下的坐标。

更进一步地，在所述步骤s1中，四个参考特征点分别为a、b、c、d，中心特征点t预设在机壳上，在机壳成型时预留，与检测节点中的定位点重合，对机壳进行基准定位。

更进一步地，所述步骤s3的具体过程如下：

s31：将点a1对应与参考特征点a连接形成线段aa1，将点b1对应与参考特征点b连接形成线段bb1，将点c1对应与参考特征点c连接形成线段cc1，将点d1对应与参考特征点d连接形成线段dd1，计算线段aa1、线段bb1、线段cc1、线段dd1所在直线与x轴所在直线所成的角度，对应得到角度；

s32：将各角度与角度设计阈值范围进行比较，若角度中任一个角度值不在角度设计阈值范围内，则判断机壳外形尺寸不合格，存在缺陷；若角度的角度值均在角度设计阈值范围内，则判断机壳外形尺寸合格，不存在缺陷。

更进一步地，所述基于互联网的手机零件全自动机器人光电检测方法通过以下各模块实现检测工作，各模块如下：

恒光源模块，采用恒定光源对机壳上的装配通孔进行照射，光线穿过装配通孔到达数据采集模块，由数据采集模块接收并处理；

数据采集模块，用于对穿过机壳上装配通孔的光进行接收并处理，得到由光信号转换出的电信号；同时对机壳进行图像采集，对图像进行处理；

控制处理模块，用于对由光信号转换出的电信号与电流设定阈值进行比对，判断装配通孔的位置或尺寸是否合格；并用于对机壳在图像中的尺寸信息与各尺寸设定阈值进行比对，判断机壳的外形尺寸是否合格；当两次判断中任一次出现了不合格的情况，则发送相应指令，控制执行模块将正在检测的机壳从当前检测位置上移除；

工件输送模块，用于将待检测机壳由上一个加工节点运送到当前检测节点，并用于根据执行模块的动作将检测后的机壳运输到指定节点；

执行模块，用于按照控制处理模块的判断结果将检测过的机壳从当前检测位置上移除或保持不动作；

所述光学标记模块包括四个光学标记点a、b、c、d，分别设置在检测时机壳的四角处指定位置，用于作为参考特征点，得到机壳在图像中的尺寸信息；

所述恒光源模块、所述数据采集模块、所述工件输送模块、所述执行模块、所述光学标记模块均与所述控制处理模块电性连接。

更进一步地，所述数据采集模块包括光电传感模块、图像数据采集模块，所述光电传感模块包括光电传感器单元、a/d转换电路单元，所述光电传感器单元为模拟式光电传感器，用于将由恒定光源发出的光线穿过装配通孔的光通量转换成连续变化的电流信号，所述a/d转换电路单元，用于将模拟式电流信号转化为数字式电信号；所述图像数据采集模块包括至少一个摄像头模块、图像预处理模块，所述摄像头模块的光轴与机壳测试时所在平面垂直，且与中心特征点t重合，用于对下方的机壳的图像进行采集。

更进一步地，所述工件输送模块为至少三条传送带组件，分别为第一传送带组件、第二传送带组件、第三传送带组件，其中，第一传送带组件的前端用于将待检测机壳由上一个加工节点运送到当前检测节点，第一传送带组件的后端用于将检测合格的机壳运送到下一加工节点中，进行后续硬件的装配工作；第二传送带组件用于将装配孔位置或尺寸检测后不合格的机壳运送到第一回收节点，；第三传送带组件用于将外形尺寸检测不合格的机壳运送到第二回收节点。

本发明相比现有技术具有以下优点：

该基于互联网的手机零件全自动机器人光电检测方法，通过利用光通量来体现装配通孔位置或尺寸与设定位置及尺寸的偏差，能够方便地对手机机壳上装配通孔位置或尺寸进行检测，有效地提高了检测效率，降低了检测误差；并采用角度值来判断手机机壳四角是否存在成型缺陷，能够有效地避免采用长度等特征来比较存在的误差大、准确率低等问题，进而能够更好地对手机机壳的状态进行检测，提高检测效率，大大节省人工，值得被推广使用。

附图说明

图1是本发明的流程示意图；

图2是本发明实施例中参考特征点与中心特征点的位置示意图；

图3是本发明实施例中恒定光源与光电传感器配合检测示意图。

具体实施方式

下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

本实施例提供一种技术方案：

如图1所示，一种基于互联网的手机零件全自动机器人光电检测系统，包括恒光源模块、数据采集模块、控制处理模块、工件输送模块、执行模块和光学标记模块；

恒光源模块，采用恒定光源对机壳上的装配通孔进行照射，光线穿过装配通孔到达数据采集模块处，由数据采集模块接收并处理；

数据采集模块，用于对穿过机壳上装配通孔的光进行接收并处理，得到由光信号转换出的电信号；同时对机壳进行图像采集，对图像进行处理；

控制处理模块，主要用于对由光信号转换出的电信号与电流设定阈值进行比对，判断装配通孔的位置或尺寸是否合格；并用于对机壳在图像中的尺寸信息与各尺寸设定阈值进行比对，判断机壳的外形尺寸是否合格；当两次判断均合格后发送“保持”指令给执行模块，控制执行模块保持当前状态，不动作，当两次判断中任一次出现了不合格的情况，则发送“移除”指令，控制执行模块将正在检测的机壳从当前检测位置上移除；需要说明的是，控制处理模块同时与其他各模块电性连接；

工件输送模块，用于将待检测机壳由上一个加工节点运送到当前检测节点，并用于根据执行模块的动作将检测后的机壳运输到指定节点；

执行模块，用于按照控制处理模块的判断结果将检测过的机壳从当前检测位置上移除或保持不动作；

光学标记模块包括四个光学标记点，分别设置在检测时机壳的四角处指定位置，用于作为参考特征点，得到机壳在图像中的尺寸信息；

恒光源模块、数据采集模块、工件输送模块、执行模块、光学标记模块均与控制处理模块电性连接。

在本实施例中，数据采集模块包括光电传感模块、图像数据采集模块，光电传感模块包括光电传感器单元、a/d转换电路单元，光电传感器单元为模拟式光电传感器，用于将由恒定光源发出的光线穿过装配通孔的光通量转换成连续变化的电流信号，a/d转换电路单元，用于将模拟式电流信号转化为数字式电信号；图像数据采集模块包括至少一个摄像头模块、图像预处理模块，摄像头模块的光轴与机壳测试时所在平面垂直，用于对下方的机壳的图像进行采集。需要说明的是，摄像头模块的位置固定，机壳上设置有中心特征点，摄像头模块的位置在每次拍摄时与中心特征点的空间位置关系均相同；图像预处理模块用于对图像进行降噪及灰度处理，方便后续的目标检测和轮廓识别工作中。

在本实施例中，工件输送模块为至少三条传送带组件，其中，第一传送带组件的前端用于将待检测机壳由上一个加工节点运送到当前检测节点，第一传送带组件的后端用于将检测合格的机壳运送到下一加工节点中，进行后续硬件的装配工作；第二传送带组件用于将装配孔位置或尺寸检测后不合格的机壳运送到第一回收节点，并在此处增设位置或尺寸缺陷检测位，用于对装配孔的具体缺陷种类进行二次检测，比如当装配孔尺寸小于规定装配孔时，但其位置合格时，可以将该类机壳再次钻孔，实现有效地回收再利用，很大程度上避免了原材料的浪费，并降低了生产成本；第三传送带组件用于将外形尺寸检测不合格的机壳运送到第二回收节点，在该回收节点中，无法实现再度回收，只能将机壳重新融化，当作原材料继续使用。

在本实施例中，执行模块为六轴取放全自动机器人，在判断装配通孔的位置或尺寸不合格后，控制处理模块控制六轴取放全自动机器人将装配通孔的位置或尺寸不合格的机壳从检测节点中抓取出，并放置在第二传送带组件中，传送到第一回收节点中，继续进行检测并进行二次回收处理；在判断机壳的外形尺寸不合格后，控制处理模块控制六轴取放全自动机器人将外形尺寸不合格的机壳从检测节点中抓取出，并放置在第三传送带组件中，传送到第二回收节点中；当两次判断均合格后发送“保持”指令给执行模块，控制六轴取放全自动机器人保持当前状态，不动作。

如图2所示，在本实施例中，光学标记模块包括的四个光学标记点分别为a、b、c、d四个点位，用于作为参考特征点，这四个点位均为led灯珠，在采集到的图像中呈现为白色点，机壳中的t点位即预设的中心特征点，是在机壳成型时预留的，与检测节点中的定位点重合，用于起到检测时机壳的基准定位作用，在图像中t点位呈现为黑色点，与机壳颜色形成鲜明对比。

在本实施例中，控制处理模块包括光电信号比对模块、尺寸数据比对模块；

光电信号比对模块的处理过程如下：

s11：信号放大

接收由模拟式电流信号转换得到的数字式电信号，并对数字式电信号进行放大处理，得到电流幅值if；

s12：装配孔位置及尺寸缺陷识别

将放大后得到电流幅值if与电流设置阈值iy进行比对，当电流幅值if大于电流设置阈值iy时，判断机壳的装配通孔的位置或尺寸合格；当电流幅值if小于等于电流设置阈值iy时，判断机壳的装配通孔的位置或尺寸不合格；

s13：进行后续检测或执行相应动作

当判断机壳的装配通孔的位置或尺寸合格时，进入外形尺寸检测阶段；当判断机壳的装配通孔的位置或尺寸不合格时，发送相应指令给执行模块，将机壳移出当前检测节点。

如图3所示，需要说明的是，当机壳装配通孔下方对应的恒定光源发出的光经过位置偏或孔径与设定孔径不同的通孔时，光通量会降低，进而使由对应光电传感器转化得到的电流值变小，实现对装配通孔位置或尺寸的合格性的检测工作，一个光电传感器、一个装配通孔以及一个恒定光源的位置相匹配。

尺寸数据比对模块的处理过程如下：

s21：目标检测

利用已训练的目标检测网络对机壳进行检测识别，确定图像中的各参考特征点、中心特征点的位置信息以及机壳目标矩形框的位置信息；

s22：外部轮廓识别

对机壳的外部轮廓进行识别，获取机壳外部轮廓中各点的坐标值，利用各点坐标值计算得到机壳外部轮廓中曲率最大的四个点，分别位于机壳外部轮廓的四角处，分别为点a1、b1、c1、d1；

s23：外形缺陷识别

将点a1对应与参考特征点a连接形成线段aa1，将点b1对应与参考特征点b连接形成线段bb1，将点c1对应与参考特征点c连接形成线段cc1，将点d1对应与参考特征点d连接形成线段dd1，计算线段aa1、线段bb1、线段cc1、线段dd1所在直线与x轴所在直线所成的角度，对应得到角度；将各角度与角度设计阈值范围进行比较，若角度中任一个角度值不在角度设计阈值范围内，则判断机壳外形尺寸不合格，存在缺陷；若角度的角度值均在角度设计阈值范围内，则判断机壳外形尺寸合格，不存在缺陷。采用角度值来判断机壳四角是否存在成型缺陷，能够有效地避免采用长度等来比较存在的误差大、准确率低等问题，进而能够更好地对机壳的状态进行检测，提高检测效率，大大节省人工；

需要说明的是，在本机壳成型过程中，机壳的四边几乎很少出现成型缺陷，但机壳的四角容易出现成型缺陷，如机壳角部分向内凹，对应的该机壳角轮廓线的最大曲率点便会变化，进而带来对应线段与x轴之间的角度值变化。

在本实施例中，在步骤s21中，目标检测网络采用常规的目标检测网络即可，然后采用已标注机壳的图片对原始目标检测网络进行训练，达到设定精度后，保存网络结构参数，得到能够检测到机壳的目标检测网络。

在本实施例中，在步骤s21中，机壳目标矩形框的位置信息包括机壳矩形框的左上角和右下角二维坐标；各参考特征点、中心特征点的位置信息即在二维直角坐标系下的坐标。

在本实施例中，在步骤s22中，机壳外部轮廓线采用opencv进行提取。

综上，上述实施例的基于互联网的手机零件全自动机器人光电检测方法，通过利用光通量来体现装配通孔位置或尺寸与设定位置及尺寸的偏差，能够方便地对手机机壳上装配通孔位置或尺寸进行检测，有效地提高了检测效率，降低了检测误差；并采用角度值来判断手机机壳四角是否存在成型缺陷，能够有效地避免采用长度等特征来比较存在的误差大、准确率低等问题，进而能够更好地对手机机壳的状态进行检测，提高检测效率，大大节省人工，值得被推广使用。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。