基于机器视觉的玻璃在线检测装置的制作方法

文档序号:16124817发布日期:2018-11-30 23:37阅读:265来源:国知局

本发明涉及玻璃自动化检测领域,具体涉及一种基于机器视觉的玻璃尺寸在线检测装置。

背景技术

针对被测产品为透明且表面平滑的玻璃,人工下线测量是传统的玻璃尺寸检测方法,这种方法因其测量速度慢、耗费人力、效率低下、反应时间滞后等缺点已不能满足现在的测量要求,使玻璃生产的规模化受到一定的限制,从而影响其市场要求,目前利用图像处理技术相结合,将图像传感器、摄像机代替人工视觉的测量方法得到广泛应用。然而当前对于汽车、高铁、军用玻璃等的规格要求非常严格,简单的图像处理已不足以适用于高规格需求,因此急需一种具有通用性的高效、高精度的玻璃在线检测系统。

本发明针对这些特点,通过一种在线式的图像检测技术检测出当前玻璃的大小、形状,及时排除不合格玻璃。已公布的中国发明专利cn201210129419通过接触式传感器来检测玻璃的尺寸偏差大小,但这种传感器必须随玻璃品种的不同而调整位置来测量,采样速度较慢,可能存在划伤目标物的风险。



技术实现要素:

本发明利用相机进行图像采集,以标准玻璃的图像信息为模板,通过图像处理找到标记点与模板中的对应的标记点,以消除外界环境抖动的影响,达到高精度快速地检测玻璃尺寸,本发明通过以下技术方案实现:

基于机器视觉的玻璃在线检测装置,主要包括机柜和载物台,其中机柜中设有气缸模块、相机组、无频闪平行白光led模块、计算机、显示器和报警模块;相机组嵌在无频闪平行白光led模板,相机组、显示器和报警模块与计算机电连接;载物台放置在机柜中,位于相机组的正下方。其特征在于,安置在机柜顶端的无频闪平行白光led模板工作时一直进行照明,待被检玻璃固定后,相机组进行图像采集,分析比较被检玻璃与标准玻璃的尺寸偏差,并显示在显示器上。

所述的机柜内壁由漫反射材料组成。

所述的基于机器视觉的玻璃在线检测装置,其特征在于所述的载物台由固定孔、高精度标记圆和定位桩组成,台面漫反射,固定孔根据多种玻璃设置孔的位置,通过三个定位桩定位玻璃,定位桩不会发生形变,载物台足够重,可防止抖动,且不受温度影响。

所述的基于机器视觉的玻璃在线检测装置,其特征在于所述的气缸模块包括双杆气缸和气缸控制模块,双杆气缸的的两个活塞杆由气缸控制模板控制相对运动。

所述的基于机器视觉的玻璃在线检测装置,其特征在于所述的计算机包括图像采集单元、图像处理单元和数据分析单元。

所述的基于机器视觉的玻璃在线检测装置,其特征在于所述的相机组包含2个并形排列的相机,并内嵌于无频闪平行白光led模块中,由计算机中的图像采集卡通过相应程序自动控制同时拍照,并将图像数据输入到计算机进行处理,相机组平行于载物台,采集范围覆盖载物台。

所述的基于机器视觉的玻璃在线检测装置,其特征在于所述的led模块由无频闪的白色平行面光源组成,安置在机柜顶端,平行于载物台。

本发明的工作原理:

本发明基于机器视觉的玻璃在线检测装置采用双杆气缸进行定位,玻璃固定后,采集固定后的玻璃图像,通过玻璃图像的矫正、预处理、亚像素边缘检测方法检测玻璃边缘和标记圆,获取标记圆的像素坐标,计算像素坐标对应的空间坐标,将被检玻璃图像同模板进行对应,选取n个采样点,与标准玻璃边缘对应的点进行比较,计算被测玻璃同标准玻璃对应点的物理距离。

气缸模块采用双杆气缸将玻璃推至检测区域,玻璃两边通过定位桩固定,推到位后,双杆气缸中的一个活塞杆仍然抵住玻璃,另外一个活塞杆撤离,此时不至于撤离时带动玻璃,造成误差。

相机组通过图像采集单元控制图像采集卡发送命令给相机组进行拍照,获取被测目标的图像信息,经过相关双采样,a/d模块转换成数字信号后,由相应程序判断信号是否有效,当应用程序发出接收数据的请求,并由设备发出相应的响应时开始传输数据,最后通过通信接口实现与计算机通信,并将相机获取的图像信息实时显示到显示器上。

载物台上标记点通过高精度加工而成,大小位置可确定,以拍摄的标准玻璃图像为模板,三维重建重投影选取模板图像中的一个高精度标记圆的圆心为空间坐标系中的原点,以此点为标准在模板图像中选取几个标记点的像素坐标和采样点坐标,通过相对于原点的标记圆位置参数获取相对的空间位置,然后利用计算其变换矩阵p1,可通过此变换矩阵将图像转换到空间坐标系中,同时可获取采样点的空间坐标;再将模板上选取的标记圆以相同方法对应到被检图像中的标记圆位置,即(a1=b1),对应点b1在被检图像中的像素坐标已知,可计算获取到p2;然后通过模板的空间坐标c,被检图像的采样点利用与模板图像的采样点坐标进行对应。将模板图像进行三维重建再重投影到被检图像的像素坐标系中,获取被检图像的采样点坐标。

玻璃由三个定位桩固定,以三角玻璃采样点的选取为例,工业上一般检测须检验长边3个点,短边各2个,圆角部分各1个点。由于被检玻璃同标准玻璃尺寸规格不一定相同可知,模板中标准玻璃边缘的采样点不一定也在被检玻璃的边缘上,但各个图像中标记点的位置是始终不变的,因此以模板图像中标准玻璃为标准,选取玻璃边缘周围空间上的2个点(此空间上的2点不会因为玻璃此村规格不同而发生变化,2点区域尽量小,且此区域足以进行亚像素边缘检测),以2点连线同玻璃边缘的交点为采样点,然后转换到被检玻璃的坐标系中,同样方法获取被检玻璃的采样点,计算标准玻璃和被检玻璃采样点间的物理距离,作为判断被检玻璃是否合格的标准,经过验证,符合工业级标准。

本发明的优点,

1、使用无频闪的白色平行面光源led可克服玻璃反光和成像阴影的特性,获取成像效果好的玻璃图像,提高了边缘检测的精度。

2、采用标记点进行识别定位,使模板图像与被检图像各个点进行对应,减少了外界环境抖动带来的坐标偏移影响,提高了检测系统的稳定性,降低了相机要求,可减少成本。

3、三维重建重投影避免成像区域相互重叠部分造成的检测盲区,能通过三维重建重投影达到还原实际图像的目的,保证了检测的精度。

4、采用亚像素边缘检测技术,对玻璃边缘进行检测,避免了单像素边缘检测的误差。

5、检测方法执行简单,且重复性、精度高。

附图说明

图1系统设备整体结构示意图;

图2系统设备结构正视图;

图3双杆气缸结构示意图;

图4载物台台面结构示意图;

图5图像采集与计算机通信框图;

图6检测系统流程图

图7三维重建重投影结果图;

图8标准玻璃模板文件示意图

图9数据结果文件示意图

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明:

如图1和图2所示,基于机器视觉的玻璃在线检测装置主要包括机柜1和载物台2,其中机柜1中设有气缸模块3、相机组4、无频闪平行白光led模块5、计算机6、显示器7和报警模块8;相机组4嵌在无频闪平行白光led模板5中,相机组4、显示器7和报警模块8与计算机6电连接;载物台2放置在机柜1中,位于相机组4的正下方。安置在机柜1顶端的无频闪平行白光led模板5工作时一直进行照明,待被检玻璃9固定后,相机组4进行图像采集,计算机6分析比较被检玻璃9与标准玻璃的尺寸偏差,并显示在显示器7上。

机柜1内壁由漫反射材料组成,防止机柜反光而造成成像阴影,相机组4包含2个并形排列的相机,并内嵌于无频闪平行白光led模块5中,由计算机6自带的图像采集卡通过图像采集单元自动控制同时拍照,并将图像数据输入到计算机6进行处理,相机组4平行于载物台2,采集范围覆盖载物台2。

图3为双杆气缸结构示意图,气缸模块3包括双杆气缸10和气缸控制模块11,双杆气缸10的活塞杆121和活塞杆122由气缸控制模板11控制相对运动。当玻璃放置到载物台2检测区域时,计算机4发送命令给气缸控制模块11,控制双杆气缸10将玻璃推至三角定位桩处,玻璃与三角定位桩相切,玻璃两边通过定位桩固定,双杆气缸10中的活塞杆122仍然抵住玻璃,活塞杆121撤离,此时不至于撤离时带动玻璃,造成误差。

图4为载物台台面结构示意图,载物台2由固定孔13、高精度标记圆14和定位桩15组成,台面漫反射,固定孔13根据多种玻璃设置孔的位置,通过三个定位桩15定位玻璃,不会发生形变,定位桩15通过螺纹定固在固定孔13中,载物台2足够重,可防止抖动,且不受温度影响。

图5为图像采集与计算机通信框图,玻璃放置在准确位置后,相机组4通过图像采集单元控制图像采集卡发送命令给相机组4进行拍照,获取被测目标的图像信息,经过相关双采样16,a/d模块17转换成数字信号后,由相应程序判断信号是否有效,当应用程序发出接收数据的请求,并由设备发出相应的响应时开始传输数据,最后通过通信接口实现与计算机通信,并将相机获取的图像信息实时显示到显示器上。

图6为检测系统流程图,在检测工作之前先对相机进行标定,再对相机采集的图像进行矫正,然后通过像素坐标系中的标记点计算得到笛卡尔坐标(mm)的投影变换,进行图像预处理后,对被测玻璃进行亚像素边缘检测,获取玻璃的边缘信息,选取n个采样点,与标准玻璃边缘对应的点进行比较,计算被测玻璃同标准玻璃对应点的物理距离。

如图7所示为图像具体的投影变换方法,载物台上标记圆通过高精度加工而成,大小位置可确定,以拍摄的标准玻璃图像制作模板文件,三维重建重投影选取模板图像中的一个高精度标记圆的圆心为空间坐标系中的原点(空间坐标系中原点是不会发生变化),以此点为标准在模板图像中选取几个标记圆的像素坐标和采样点坐标,通过相对于原点的标记圆位置参数获取相对的空间位置,然后利用计算其变换矩阵p1,可通过此变换矩阵将图像转换到空间坐标系中,同时可获取采样点的空间坐标;再将模板上选取的标记圆以相同方法对应到被检图像中的标记圆位置,即(a1=b1),对应点b1在被检图像中的像素坐标已知,可计算获取到p2;然后通过模板的空间坐标c,被检图像的采样点利用与模板图像的采样点坐标进行对应。将模板图像进行三维重建再重投影到被检图像的像素坐标系中,获取被检图像的采样点坐标。

如图8所示,选择4个以上标记圆,选取玻璃边缘周围空间上的2个点(此空间上的2点不会因为玻璃此村规格不同而发生变化,2点区域尽量小,且此区域足以进行亚像素边缘检测),对2点所在的矩形区域做亚像素边缘检测,玻璃直线边缘做直线拟合,曲线边缘做二次或三次曲线拟合,尽可能接近实际边缘,然后以2点连线同拟合的玻璃边缘的交点为采样点,同样方法获取被检玻璃的采样点,计算标准玻璃和被检玻璃采样点间的物理距离,通过设立标准玻璃和被检玻璃间的距离偏差阈值,作为判断被检玻璃是否合格的标准。

如图9所示,实验中总共拍了150张被测玻璃照片,对采集到的150张玻璃图片选取玻璃边缘的采样点n个,对采样点附近边缘进行检测,获取采样点数据,再与标准玻璃对应点进行比较,计算玻璃物理距离。将150*n个数据做处理,计算stedv、var、max、min、mean等,带入求解ppk值,评估测试过程是否稳定受控。此处以选取的某个点的数据为例进行分析,取125张此点的物理尺寸数据计算ppk(ppk=4.13>1.67),其他对应点的ppk均大于1.67,说明方案的鲁棒性高,适用于工业标准,玻璃测量的精度高达10um。

以上所述的实施方式,并不构成对该技术方案保护范围的限定。任何在上述实施方式的原则之内所做的修改、等同替换和改进等,均应包含在该技术方案的保护范围之类。

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