一种基于机器视觉的伞杆工位调整系统及方法与流程

本发明属于视觉检测领域，具体涉及伞杆工件的图像处理与检测，根据检测结果进行位置调整的系统及方法。

背景技术：

伞可以遮阳避雨，是我们生活中必不可少的工具。伞的构造大体是伞把、伞杆、伞骨和伞面。其中伞杆是伞的主心骨，支撑着整个伞，其主要由金属等材料制成，常用的金属材料有电镀铁、电镀铝等。目前伞杆的需求量大，但在伞杆的实际生产加工过程中，发现资源利用率低、劳动力成本高、技术落后、利润微薄等问题。

目前传统的普通金属伞杆工艺加工流程：首先待加工伞杆工件从杆件的料仓，任意无序地落料到加工生产线上，为了保障后续伞杆加工工序合理有效地进行，接着工人会手动调整机械工件人工地进行调整伞杆的位置，将伞杆工件旋转校正，同时保证工件的水平面朝上且该朝上的水平面上无焊缝存在即可。然后传送带会将被调整好位置的待加工伞杆工件传送到下面几个加工位置，依次进行冲大孔、冲小孔、压槽和压筋。最终就形成了目前常用的伞杆，出料即可。

由以上描述可知，目前传统伞杆加工工艺过程还采用人工检测配合机械定位的调整方式，该种方式效率低，准确率低，且人工费用开支逐年上升。所以，为了解决以上问题，此处设计

技术实现要素：

为了克服已有伞杆加工方式的效率低、准确率低、人工成本较高的不足,本发明提供了一种效率较高、准确率较高、有效降低人工成本的基于机器视觉的伞杆工位调整系统及方法，用工业相机代替人眼进行定位和检测，再由控制器控制执行机构动作完成相应位置的调整。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于机器视觉的伞杆工位调整系统，包括：

第一工业相机，第二工业相机分别用于采集伞杆工件的背面图和截面图，所述伞杆背面图用于检测是否有焊缝，所述截面图用于视觉定位；

电脑分别与工业相机，第二工业相机相连，电脑用于采集图像，并进行图像处理和检测，同时与下位机控制器通讯；

下位机采用plc控制器，提供24v电源对其供电，同时与上位机与电脑进行通讯；

plc控制器用于控制电机，带动机械抓手带着伞杆机械旋转，对工件位置进行调整；plc控制电磁阀进一步控制气缸，目的是控制机械抓手的收紧与松弛，方便装上和卸下工件；plc控制接近开关用于接收伞杆的位置信号，看其位置是否发生变化。

进一步，所述系统还包括第一光源和第二光源，所述第一光源和第二光源分别给对应相机提供照明环境。

一种基于机器视觉的伞杆工位调整方法，包括以下步骤：

1)伞杆工件从出料仓逐个无序落料到生产线工作传送带上，达到第一个工位，机械抓手抓紧工件，任意旋转一定角度，直到接近开关收到信号，将信号由plc通信传输给电脑，确定初始位置，plc控制伞杆工件在此处停住不动；

2)水平方向上的第二工业相机采集一帧伞杆截面图，采集结束后电脑接收到伞杆截面图，开始伞杆的视觉定位检测，计算旋转校正的角度；

3)根据2)中计算出的旋转校正角度，电脑再将该角度数据通信传输给下位机plc控制器，对伞杆工件进行旋转校正的操作；

4)经过步骤3)后，伞杆已经被校正为水平面朝上了，此时竖直方向上的第一工业相机在第一光源的照明情况下采集一帧伞杆背面图，采集结束后电脑接收到伞杆截面图，开始进行焊缝检测；

5)若该待加工面无焊缝，则plc控制电机停住，伞杆在该工位固定；

6)若该待加工面还有焊缝，则plc控制电机旋转固定角度值使另一个水平面朝上，重复步骤4)操作。

进一步，所述步骤2)中，视觉定位检测流程如下：首先，采集一帧伞杆截面图像，之后针对该图像进行灰度化、去噪和二值化处理；接着与标准水平位置的预处理后的模板图像进行模板匹配，模板匹配的检测阈值大于或等于预设定阈值时，证明杆件合格，否则杆件不合格，不合格就不进行接下来的视觉定位操作；然后，针对合格的伞杆工件，提取其截面图像的边缘特征与模板截面图像边缘特征进行特征匹配，特征匹配结果输出为一个仿射变换矩阵；最后，可以根据先前计算出的仿射变换矩阵，求出伞杆视觉定位中所需要的待旋转校正角度。

再进一步，所述步骤4)中，焊缝检测流程如下：首先，采集一帧伞杆背面图像(即伞杆的周面)，之后针对该图像进行灰度化、去噪和二值化处理；接着，对上面预处理后的图像进行边缘检测与提取，做到只保留图像轮廓；然后，进行霍夫直线检测，通过预设置的边缘阈值，来进行过滤分割焊缝边界边缘与其它边缘线，通过实现的方法保证最后只保留焊缝边界线，接着将焊缝边界线用红色线重新在原图中绘制出来；若有红色线出现在原图中，则标记并记录该焊缝所在面即可。

更进一步，所述步骤6)中，固定角度值＝360°/截面形状边数，所述截面形状为规则多边形。

所述步骤2)中，水平方向上的第二工业相机在第二光源的照明情况下采集一帧伞杆截面图；

所述步骤4)中，竖直方向上的第一工业相机在第一光源的照明情况下采集一帧伞杆背面图。

本发明的有益效果主要表现在：效率较高、准确率较高、有效降低人工成本。

附图说明

图1是基于机器视觉的伞杆工位调整系统的原理框图。

图2是视觉定位检测流程图。

图3是焊缝检测流程图。

图4是基于机器视觉的伞杆工位调整方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。

参照图1～图4，一种基于机器视觉的伞杆工位调整系统，由于伞杆为长柱状结构，需要采集其背面和截面图像进行检测和定位，所以此处设计其系统功能框架如图1所示；

所述基于机器视觉的伞杆工位调整系统包括：

第一工业相机1，第二工业相机2分别用于采集伞杆工件的背面图和截面图，所述伞杆背面图用于检测是否有焊缝，所述截面图用于视觉定位；第一光源1和第二光源2分别给对应相机提供照明环境；

电脑分别与工业相机1，第二工业相机2相连，电脑用于采集图像，并进行图像处理和检测，同时与下位机控制器通讯；

下位机采用plc(programmablelogiccontroller可编程逻辑控制器)作为总的控制器，提供24v电源对其供电，同时与上位机与电脑进行通讯；

plc控制器用于控制电机，带动机械抓手带着伞杆机械旋转，对工件位置进行调整；plc控制电磁阀进一步控制气缸，目的是控制机械抓手的收紧与松弛，方便装上和卸下工件；plc控制接近开关用于接收伞杆的位置信号，看其位置是否发生变化。

本实施例中，伞杆的背面是指伞杆水平放置状态下的俯视面，即柱状面；伞杆截面是指伞杆水平放置状态下的左视面或右视面，即端面。

视觉定位检测流程如下：首先，采集一帧伞杆截面图像，之后针对该图像进行灰度化、去噪和二值化处理；接着与标准水平位置的预处理后的模板图像进行模板匹配，模板匹配的检测阈值大于或等于预设定阈值时，证明杆件合格，否则杆件不合格，不合格就不进行接下来的视觉定位操作；然后，针对合格的伞杆工件，提取其截面图像的边缘特征与模板截面图像边缘特征进行特征匹配，特征匹配结果输出为一个仿射变换矩阵；最后，可以根据先前计算出的仿射变换矩阵，求出伞杆视觉定位中所需要的待旋转校正角度。其检测流程如图2所示。

机器视觉焊缝检测过程如下：首先，采集一帧伞杆背面图像(即伞杆的周面)，之后针对该图像进行灰度化、去噪和二值化处理；接着，对上面预处理后的图像进行边缘检测与提取，做到只保留图像轮廓；然后，进行霍夫直线检测，通过预设置的边缘阈值，来进行过滤分割焊缝边界边缘与其它边缘线，通过实现的方法保证最后只保留焊缝边界线，接着将焊缝边界线用红色线重新在原图中绘制出来；若有红色线出现在原图中，则标记并记录该焊缝所在面即可。

如果后续加工的代加工平面有焊缝时，在后续使用时焊缝面会摩擦其它伞杆光滑面导致伞杆表面被刮花，所以要进行焊缝检测，确保焊缝所在面为非加工面。焊缝检测的目的是确定焊缝所在面，记录并标记该面，为了后续调整该面为非水平朝上的待加工面即可。一般伞杆工件在初始加工过程中是条形焊接，所以此处设计焊缝检测流程如图3所示。

所述实验阈值是根据实际的实验视觉检测的环境确定的，即其与光源照明和实验环境有一定关系，若光源或实验环境变化，该阈值也会变化，具体阈值需要通过预处理实验获得，此处只是提出一种过滤检测的判定方法，即通过阈值进行判定。阈值具体多少还需要通过实验获得。

结合系统硬件控制部分和图像算法处理部分来设计整个系统的全流程实现方法，如图4所示。基于机器视觉的伞杆工位调整方法包括以下步骤：

1)伞杆工件从出料仓逐个无序落料到生产线工作传送带上，达到第一个工位，机械抓手抓紧工件，任意旋转一定角度，直到接近开关收到信号，将信号由plc通信传输给电脑，确定初始位置，plc控制伞杆工件在此处停住不动；

2)水平方向上的第二工业相机2在第二光源2的照明情况下采集一帧伞杆截面图，采集结束后电脑接收到伞杆截面图，开始伞杆的视觉定位检测，计算旋转校正的角度；视觉定位检测流程如图2；

3)根据2)中计算出的旋转校正角度，电脑再将该角度数据通信传输给下位机plc控制器，对伞杆工件进行旋转校正的操作；

4)经过步骤3)后，伞杆已经被校正为水平面朝上了，此时竖直方向上的第一工业相机1在第一光源1的照明情况下采集一帧伞杆背面图，采集结束后电脑接收到伞杆截面图，开始进行焊缝检测，焊缝检测流程如图3所示；

5)若该待加工面无焊缝，则plc控制电机停住，伞杆在该工位固定，等待后续打孔等其它工序操作；

6)若该待加工面还有焊缝，则plc控制电机旋转固定角度值(固定角度值＝360°/截面形状边数，此处以截面形状为规则多边形为例)使另一个水平面朝上，重复步骤4)操作。