一种基于视觉的喷漆喷枪扇面角度与均匀度建模方法与流程

本发明涉及喷漆喷枪扇面角度与均匀度建模方法。

背景技术：

目前，喷涂机器人在汽车工业所占比重越来越大，实现喷漆自动化并得到较好的喷漆效果是目前的一个难点。为了得到均匀的喷漆效果，我们需要喷枪喷出的扇面接触汽车工件表面时较为均匀，喷枪扇面的角度与均匀度可以说直接决定了喷漆的效果。在目前的喷漆现场，喷漆效果往往依靠目测，准确度较差，对最为重要的喷漆扇面也往往缺乏可靠的检测方法，仅仅依靠目测。操作喷漆机器人的工人也不了解喷枪扇面角度与均匀度同喷枪自身的扇面压力，雾化压力等参数的关系，所以在操作过程中往往依靠经验来调节喷枪的扇面压力与雾化压力，来得到合适的喷漆扇面，这些不确定的因素都造成了难以获得较好的喷漆效果或者想要获得较好的喷漆效果需要花费大量的时间来反复喷涂，造成不必要的时间成本与人力成本。

技术实现要素：

本发明是为了解决现有技术准确度低、成本高的问题，而提出的一种基于视觉的喷漆喷枪扇面角度与均匀度建模方法。

一种基于视觉的喷漆喷枪扇面角度与均匀度建模方法按以下步骤实现：

步骤一：通过相机采集喷枪扇面图像并对其进行特征识别；

步骤一一：计算机对得到的图像进行中值滤波，分别选取RGB三个通道图像，对三个通道进行二值化；其中R为红色子像素，G为绿色子像素，B为蓝色子像素；

步骤一二：选取三个图像中的最优图像；

步骤一三：提取出扇面边缘直线所在像素位置，计算两条直线夹角；

步骤一四：处理得到原图像的灰度图，以步骤一三计算得到的两条直线内的范围为喷枪扇面所在区域，计算扇面与工件接触面的三行像素的平均值与方差；

步骤一五：计算扇面均匀度；

步骤二：步骤一识别出图像特征后进行喷枪扇面角度与均匀度的建模；

步骤二一：保证油漆压力不变，分别改变雾化压力和扇面压力，检测与之对应的扇面角度与检测均匀度；

步骤二二：将雾化压力与扇面压力从大到小进行等分，每次改变1个单位的雾化压力或者扇面压力，通过实验，得到数据；

步骤二三：分别绘制出拟合的雾化压力和扇面压力对应扇面角度的曲面图，以及雾化压力和扇面压力对应均匀度的曲面图，以这两幅图作为建模标准进行建模，得到模型图。

发明效果：

本发明提供了一种定量的识别喷枪扇面角度与均匀度的视觉检测方法，并依靠该方法通过模式识别的方法建立了喷枪扇面角度与均匀度模型。本发明能够为工人提供可靠的喷枪扇面参数，并对如何调整扇面压力，雾化压力以得到更均匀更适合的喷枪扇面做出了指导作用，本发明能够明显提高生产效率，提高加工精度，节省加工时间，加工成本。在汽车自动喷漆领域有重要应用。

附图说明

图1为本发明检测装置图；

图2为本发明流程图；

图3为扇面压力对应扇面角度的曲面图；

图4为扇面压力对应均匀度的曲面图。

具体实施方式

具体实施方式一：一种基于视觉的喷漆喷枪扇面角度与均匀度建模方法包括以下步骤：

为了实现良好的自动喷漆效果，为操作喷漆机器人的工人提供可靠的喷枪扇面角度与均匀度调节方法，本发明提出了一种基于视觉的喷枪扇面角度与均匀度建模的方法。依靠可靠的视觉检测装置与视觉检测算法，对喷枪扇面的角度与均匀度进行精确的识别，并提出一种评价标准。之后通过模式识别的方法，建立喷枪扇面角度，均匀度与喷枪扇面压力，雾化压力之间的模型关系。

喷枪扇面检测装置如图1所示，特征是：

1、使用红色LED与凹透镜作为辅助光源，辅助光源应该保证能在1米的范围内完全照亮喷枪的扇面。

2、喷枪后放置白色背景布，背景布大小应该保证在距离喷枪扇面2米的范围外可以全部占据工业相机视野。

3、工业相机与背景布位于喷枪的两侧，相机与光源位于同一水平面。

4、采用两组辅助光源，且两组光源关于相机对称。

5、扇面采集图像应满足背景布占满整个图像，且在辅助光源的照射下，扇面肉眼可见明显特征。

通过相机采集回稳定的喷枪扇面图像并对其进行特征识别，软件流程图如图2所示，其步骤如下：

步骤一：通过相机采集喷枪扇面图像并对其进行特征识别；

步骤一一：计算机对得到的图像进行中值滤波，分别选取RGB三个通道图像，对三个通道进行二值化；其中R为红色子像素，G为绿色子像素，B为蓝色子像素；

步骤一二：选取三个图像中的最优图像；

步骤一三：提取出扇面边缘直线所在像素位置，计算两条直线夹角；

步骤一四：处理得到原图像的灰度图，以步骤一三计算得到的两条直线内的范围为喷枪扇面所在区域，计算扇面与工件接触面的三行像素的平均值与方差；方差体现出各个像素之间的差异大小；

步骤一五：计算扇面均匀度；

步骤二：步骤一识别出图像特征后进行喷枪扇面角度与均匀度的建模；

步骤二一：保证油漆压力不变且适中，分别改变雾化压力和扇面压力，检测与之对应的扇面角度与检测均匀度；

步骤二二：将雾化压力与扇面压力从大到小进行等分，每次改变1个单位的雾化压力或者扇面压力，通过实验，得到数据；

步骤二三：分别绘制出拟合的雾化压力和扇面压力对应扇面角度的曲面图，以及雾化压力和扇面压力对应均匀度的曲面图，以这两幅图作为建模标准进行建模，得到模型图。

具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：所述步骤一一中对三个通道进行二值化的方法为大津算法。

其它步骤及参数与具体实施方式一相同。

具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是：所述步骤一二中最优图像的选取标准是：

预先算出扇面形状大小占整个图片的比例数A，计算三幅图片中黑色像素占全部像素的比例B，取A-B的最小值为最优图像。

其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。

具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是：所述步骤一五中计算扇面均匀度的具体为：

设扇面最下方的像素个数为i，则扇面均匀度用以下公式表示：

其中C_j表示由最下方第j行算出的扇面的均匀度，d_i表示第i个像素的灰度值，C表示扇面均匀度。

其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。

具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是：所述步骤二二中将雾化压力与扇面压力从大到小进行等分的份数为20份。

其它步骤及参数与具体实施方式一至四之一相同。

具体实施方式六：本实施方式与具体实施方式一至五之一不同的是：所述步骤二二中实验为400组，得到400组数据。

其它步骤及参数与具体实施方式一至五之一相同。

具体实施方式七：本实施方式与具体实施方式一至六之一不同的是：所述步骤二三中模型图中的X轴与Y轴的单位长度代表0.5倍的雾化压力，扇面压力的最大值；X轴与Y轴最大值分别代表雾化压力，扇面压力的最大值。

其它步骤及参数与具体实施方式一至六之一相同。

实施例一：

本发明通过图像采集装置获取喷枪扇面的数字图像，如图1所示。采集回的图像通过PC机处理，对图像进行滤波，二值化，检测边缘，数值计算。最终得到扇面角度与均匀度，而后通过大量的实验，获取足够多的数据来进行建模。

如图1所示，采集装置由USB工业相机1，LED辅助光源2，白色背景布3，喷枪扇面4组成。

本实施例使用红色LED与凹透镜作为辅助光源2，辅助光源应该保证能在1米的范围内完全照亮喷枪的扇面4。喷枪后放置白色背景布3，背景布大小应该保证在距离喷枪扇面2米的范围外可以全部占据工业相机1视野。工业相机1与背景布3位于喷枪的两侧，相机1与光源2位于同一水平面。采用两组辅助光源，且两组光源关于相机对称。扇面采集图像应满足背景布占满整个图像，且在辅助光源的照射下，扇面肉眼可见明显特征。采集回的图像通过USB口传输给PC机处理。

采集回的图像首先要经过预处理才能应用于计算。

步骤一：本实施例首先使用了中值滤波滤除了图像的噪声点。

步骤二：随后需要对图像进行二值化，本实施例首先对RGB三个通道的图像分别应用了大津算法进行二值化。

步骤三：随后需要选取最优的图像来作为后续处理的图像。选取的原则是预先算好喷枪扇面形状大小占整个图片的比例数A，然后计算RGB三幅图片中黑色像素占全部像素的比例B，取A-B的值最小为最优图像。

步骤四：应用步骤三选取的最优二值图像，使用累积概率霍夫变换提取出扇面边缘直线所在的位置。进而算出扇面所成的角度。

步骤五：处理得到原图像的灰度图，以步骤四计算得到的两条直线内的范围为喷枪扇面所在区域。计算扇面最下方与工件接触的三行像素的平均值与方差。

步骤六：用以下公式求出最终的扇面均匀度C。

其中C_j表示由最下方第j行算出的扇面的均匀度，d_i表示第i个像素的灰度值，C表示扇面均匀度。在计算出了角度与均匀度之后就可以进行多次实验采集数据然后建模了。

使用德国SATA4000b喷漆枪，具体步骤如下：

步骤一：保证油漆压力0.5MPa，分别改变雾化压力和扇面压力，检测与之对应的扇面角度与检测均匀度。

步骤二：将雾化压力与扇面压力从最大到最小进行20等分，每次改变1个单位的雾化压力或者扇面压力，通过进行400组实验，得到400组数据。

步骤三：分别绘制出拟合的雾化压力，扇面压力对应扇面角度的曲面图如图3所示，和雾化压力，扇面压力对应均匀度的曲面图如图4所示，以这两幅模型图作为最终的喷枪扇面模型。