本发明涉及汽车配件，具体来说，是通机发动机外观缺陷自动化在线视觉检测系统。
背景技术：
中国通机发动机制造已经位居全球之首，但制造业很多还是人工检测，品质不能完全保证，用户投诉率非常高。因此很多大型通机制造商也意识到了这个问题所在，已经开始把产线的人工检测转型升级为自动化视觉检测设备来检测，以提高效率，保证品质。面对这样的现实，研发一套完整的通机外观缺陷在线检测系统是势在必行。
但是上述技术方案存在以下不足，目标边缘的对比度差，容易出现零件误识别现象。
技术实现要素：
本发明目的是旨在提供了一种优化拍照结构，目标边缘的对比度显著增强，消除了零件误识别现象的通机发动机外观缺陷自动化在线视觉检测系统。
为实现上述技术目的，本发明采用的技术方案如下：
通机发动机外观缺陷自动化在线视觉检测系统，包括通机发动机运行轨道、通机发动机输送托架、位置传感器、机械手、拍照装置和计算机，其特征在于：包括以下步骤，
S1，首先将通机发动机放置在通机发动机运行轨道，利用通机发动机输送托架送至拍照装置拍照范围，拍照装置采用能改变光强变化的照明系统，通过改变光强变化，保障在非饱和区域内具有良好的线性度，提高图像质量；
S2，通机发动机运行轨道由三部分组成，分别是送料轨道、拍照轨道和出料轨道，当通机发动机以0.1m/s的速度运动到达送料轨道后端，位置传感器检测到通机发动机到位后，产线旁边的机械手同步运动，通机发动机在拍照轨道内以0.02m/s的速度运动，拍照装置根据设置好的程序对相应的检测点逐个运动拍照，采集频率为3D帧/秒，并且在8秒以内一定完成所有检测点拍照和检测；然后拍照装置把图像信号转变成数字化信号，发送给计算机；
S3，如有不良，机器报警，操作人员及时处理不良品，如合格，计算机会给出动作信号，机械手返回初始位置，等待下一个发动机到来。
进一步限定，S2中，拍照装置包括以下步骤，
步骤一，用数字图像处理算法设置要检测区域；
步骤二，对图像用数字图像位置补正算法进行位置补正，确保位置准确；
步骤三，用连通性算法，二值化算法，物体创建算法，边缘物体移除算法，边缘物体插入算法，轮廓提取算法，边缘检测算法，加权平均法，图像去噪处理，图像锐化，中值滤波，运用图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理以改善图像质量，从中提取感兴趣的特征量；
步骤四，准确找出待检测点位置、记号标识、型号，及方向加以判断，运用模式识别技术对取到得特征量进行分类整理以完成系统的检测。
进一步限定，所述拍照装置设置在机械手上，保持同步运动。
进一步限定，所述拍照装置采用CCD摄像头，具体工作方式是将被摄物体的图像经过镜头聚焦到CCD芯片上，CCD根据光的强弱积累相应比例的电荷，各个像素积累的电荷在视频时序的控制下，逐点外移，经视频捕捉卡滤波、放大处理，A/D转换后形成视频信号输出。
进一步限定，所述拍照装置8秒以内完成的检测点有6幅图，由于要检测6个检测点，所以需要在硬件上使用六路视频输入，每路采集不同表面的图像。
进一步限定，所述拍照装置的视频输入信号采用PAL制式，设备输出的图像信号均可作为该视频捕捉卡的输入源。
进一步限定，所述拍照装置的视频输入窗口采用PAL制式，输入窗口最大尺寸为768X576。
进一步限定，所述拍照装置的模块化结构具备可修改性、可读性和验证性。
进一步限定，所述拍照装置设有防抖架。
本发明相比现有技术，装配实验结果表明，利用机械手上设置拍照装置，过程快速准确，拍照装置采用能改变光强变化的照明系统，拍照结构优化后目标边缘的对比度显著增强，消除了零件误识别现象，满足通机发动机零件高精度装配自动化的要求。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员可以更好地理解本发明，下面结合实施例对本发明技术方案进一步说明。
实施例一，
通机发动机外观缺陷自动化在线视觉检测系统，包括通机发动机运行轨道、通机发动机输送托架、位置传感器、机械手、拍照装置和计算机，包括以下步骤，
S1，首先将通机发动机放置在通机发动机运行轨道，利用通机发动机输送托架送至拍照装置拍照范围，拍照装置采用能改变光强变化的照明系统，通过改变光强变化，保障在非饱 和区域内具有良好的线性度，提高图像质量；
S2，通机发动机运行轨道由三部分组成，分别是送料轨道、拍照轨道和出料轨道，当通机发动机以0.1m/s的速度运动到达送料轨道后端，位置传感器检测到通机发动机到位后，产线旁边的机械手同步运动，通机发动机在拍照轨道内以0.02m/s的速度运动，拍照装置根据设置好的程序对相应的检测点逐个运动拍照，采集频率为3D帧/秒，并且在8秒以内一定完成所有检测点拍照和检测；然后拍照装置把图像信号转变成数字化信号，发送给计算机；
S3，如有不良，机器报警，操作人员及时处理不良品，如合格，计算机会给出动作信号，机械手返回初始位置，等待下一个发动机到来。
S2中，拍照装置包括以下步骤，
步骤一，用数字图像处理算法设置要检测区域；
步骤二，对图像用数字图像位置补正算法进行位置补正，确保位置准确；
步骤三，用连通性算法，二值化算法，物体创建算法，边缘物体移除算法，边缘物体插入算法，轮廓提取算法，边缘检测算法，加权平均法，图像去噪处理，图像锐化，中值滤波，运用图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理以改善图像质量，从中提取感兴趣的特征量；
步骤四，准确找出待检测点位置、记号标识、型号，及方向加以判断，运用模式识别技术对取到得特征量进行分类整理以完成系统的检测。
所述拍照装置设置在机械手上，保持同步运动。
所述拍照装置采用CCD摄像头，具体工作方式是将被摄物体的图像经过镜头聚焦到CCD芯片上，CCD根据光的强弱积累相应比例的电荷，各个像素积累的电荷在视频时序的控制下，逐点外移，经视频捕捉卡滤波、放大处理，A/D转换后形成视频信号输出。
所述拍照装置8秒以内完成的检测点有6幅图，由于要检测6个检测点，所以需要在硬件上使用六路视频输入，每路采集不同表面的图像。
所述拍照装置的视频输入信号采用PAL制式，设备输出的图像信号均可作为该视频捕捉卡的输入源。
所述拍照装置的视频输入窗口采用PAL制式，输入窗口最大尺寸为768X 576。
所述拍照装置的模块化结构具备可修改性、可读性和验证性。
实施例二，
通机发动机外观缺陷自动化在线视觉检测系统，包括通机发动机运行轨道、通机发动机输送托架、位置传感器、机械手、拍照装置和计算机，包括以下步骤，
S1，首先将通机发动机放置在通机发动机运行轨道，利用通机发动机输送托架送至拍照 装置拍照范围，拍照装置采用能改变光强变化的照明系统，通过改变光强变化，保障在非饱和区域内具有良好的线性度，提高图像质量；
S2，通机发动机运行轨道由三部分组成，分别是送料轨道、拍照轨道和出料轨道，当通机发动机以0.1m/s的速度运动到达送料轨道后端，位置传感器检测到通机发动机到位后，产线旁边的机械手同步运动，通机发动机在拍照轨道内以0.02m/s的速度运动，拍照装置根据设置好的程序对相应的检测点逐个运动拍照，采集频率为3D帧/秒，并且在8秒以内一定完成所有检测点拍照和检测；然后拍照装置把图像信号转变成数字化信号，发送给计算机；
S3，如有不良，机器报警，操作人员及时处理不良品，如合格，计算机会给出动作信号，机械手返回初始位置，等待下一个发动机到来。
S2中，拍照装置包括以下步骤，
步骤一，用数字图像处理算法设置要检测区域；
步骤二，对图像用数字图像位置补正算法进行位置补正，确保位置准确；
步骤三，用连通性算法，二值化算法，物体创建算法，边缘物体移除算法，边缘物体插入算法，轮廓提取算法，边缘检测算法，加权平均法，图像去噪处理，图像锐化，中值滤波，运用图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理以改善图像质量，从中提取感兴趣的特征量；
步骤四，准确找出待检测点位置、记号标识、型号，及方向加以判断，运用模式识别技术对取到得特征量进行分类整理以完成系统的检测。
所述拍照装置设置在机械手上，保持同步运动。
所述拍照装置采用CCD摄像头，具体工作方式是将被摄物体的图像经过镜头聚焦到CCD芯片上，CCD根据光的强弱积累相应比例的电荷，各个像素积累的电荷在视频时序的控制下，逐点外移，经视频捕捉卡滤波、放大处理，A/D转换后形成视频信号输出。
所述拍照装置8秒以内完成的检测点有6幅图，由于要检测6个检测点，所以需要在硬件上使用六路视频输入，每路采集不同表面的图像。
所述拍照装置的视频输入信号采用PAL制式，设备输出的图像信号均可作为该视频捕捉卡的输入源。
所述拍照装置的视频输入窗口采用PAL制式，输入窗口最大尺寸为768X 576。
所述拍照装置的模块化结构具备可修改性、可读性和验证性。
所述拍照装置设有防抖架。
实施例一和实施例二的区别在于，实施例二中，增设防抖架，确保图像清晰，减小误差。通过下表可以看出，实施例二的检出率高达90.2％～90.6％。
外观缺陷视觉检测系统结果
以上对本发明提供的通机发动机外观缺陷自动化在线视觉检测系统进行了详细介绍。具体实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。