一种汽车喷油嘴阀座智能检测分类装置的制作方法

本发明涉及一种汽车喷油嘴阀座智能检测分类装置。

背景技术：

传统对汽车喷油嘴阀座的质量检测,主要依靠人工来完成。在传统的人工检查中,工作人员是在高度精神集中、连续的单纯作业环境下工作,人眼容易疲劳,外加环境的影响无法保证稳定的检测合格率，耗费了大量的人工成本和时间成本。目前在实际中得到应用的金属表面瑕疵检测方法主要有红外检测技术。红外检测是通过非接触探测红外能量(热量)，并将其转换为电信号，进而在显示器上生成热图像和温度值，并可以对温度值进行计算，红外检测可以测量表面温度分布变化，探测缺陷的位置。采用红外检测技术，可以形象地检测出材料表层与浅层缺陷和范围。但现有红外检测装置的试验测试方法存在以下不足：(1)通过温度的变化判断缺陷存在严重的偏差，零件自动化检测中，由于焊接的影响不能真实的反应探测缺陷的温度，故不能应用于自动化实时检测(2)需要做加温等前期工作准备，在操作上复杂，并且对生产环境的要求也高(3)在测试物体时只能进行表面的检测，不能进行内部的检测，这导致实验结果不全面，并且设备价格昂贵，更新换代的速度快，市场上的生产量也相对于较少。

技术实现要素：

针对上述现有技术的不足，本发明要解决的技术问题是提供一种汽车喷油嘴阀座智能检测分类装置，使得在阀座零件检测时无需人为手工检测就能实现高速精准检测及分类，还能有效保证稳定的检测率，在装置的应用上还可以避免环境等因素造成的影响，同时，针对市场普遍的检测都必须由专业技术人员来操作和测试的问题，本装置使用显得简单易操作、用户可轻松上手，非技术员工就可轻松完成控制，且装置成本低，并可对更新的不同型号阀座做相应的检测并且实现分类，具有很大的移植性。

本发明采取的具体技术方案是：

一种汽车喷油嘴阀座智能检测分类装置，由pc机、振料盘、机械手装置、拍照工作台、零件图像收集处理装置、零件缓存区、电磁铁分料区组成，其中，所述pc机由windows系统、智能检测控制系统、io卡、显示屏、鼠标组成，所述振料盘内设置有分选段和上料区，所述分选段结构根据汽车喷油嘴上大下小的尺寸特性设计，只允许口朝上的汽车喷油嘴阀座通过，所述上料区下面打孔安装传感器，传感器传递信号给智能检测控制系统；所述机械手装置由上料机械手，下料机械手组成，上料机械手将阀座放至拍照工作台上，下料机器手将拍照工作台上的汽车喷油嘴阀座送到零件缓存区，其具体行为受智能检测控制系统控制；所述零件图像收集处理装置由放大镜头、工业相机、采集卡组成，所述放大镜头安装在工业相机上，所述工业相机有两个，分别固定在摄像头旋转电机轴上，摄像头旋转电机轴内置有旋转电机，两个工业相机分别设置不同的参数对汽车喷油嘴阀座进行内、外层瑕疵检测，采集卡安装在主机箱内，通过对代码的编写以及接口的调用对工业相机采集到的图像信息进行存储、压缩转化等处理，把转化的模拟信号传给pc机,并且图像在pc机屏幕上的基于qt开发的图形控制界面上显示，对汽车喷油嘴阀座进行识别与分类；所述电磁分料区由直线电机、电磁推子组、多个放料箱，所述直线电机为电磁推子组的打开和闭合提供动力，所述零件缓存区与多个放料箱分别通过输入管连通，所述的电磁推子组打开和闭合受智能检测控制系统的控制，打开时，汽车喷油嘴阀座通过输入管进入不同的放料箱。

优选地，所述传感器为光电对射传感器。

优选地，所述拍照工作台由led黄灯跟工装重叠组成。

优选地，所述放料箱的具体数量为汽车喷油嘴阀座瑕疵类型的数量。

优选地，所述汽车喷油嘴阀座进行识别与分类具体是在faster-rcnn的网络模型上进行修改，检测出喷油嘴阀座的不同类别瑕疵，其算法网络总体结构为：首先输入800x600像素的图片数据集，当数据集通过一个cnn卷积网络后，卷积网络输出featuremap特征图，接着将特征输入到fpn网络中，对特征进行增强处理，然后输出到rpn网络中生成regionproposals完成粗略的分类跟回归，接着再到roipooling进行归一化处理，最后通过全连接层完成精确的分类和回归。

本发明的有益效果是：

1.以往机械零件的质量检测,主要依靠人工来完成,机械零器件往往成套匹配。在传统的人工检查中,工作人员是在高度精神集中、连续的单纯作业环境下工作,人眼容易疲劳,无法保证稳定的检测合格率。本项目针对企业检测的痛点,通过依托较为成熟的人工智能技术,采用图像识别对阀座瑕疵进行判别,采用自动化上、下料,自动化检测,自动化分类等一体化流程,完全摆脱人力资源的依赖,还打破了生产环境的约束，从而加快生成效率,降低人工成本，分选速度达到4秒/件。视觉识别无瑕疵品允许误判成瑕疵品的几率以及瑕疵漏检率都小于5‰

2.针对市场普遍的检测都必须由专业技术人员来开发和测试，而本发明更注重更多由非技术员工可轻松完成模型的数据标注、训练、评估等工作，由于企业的产品多类型、多种类等问题需要大量的技术人员去完成视觉检测，而这些将可以变成由非技术人员岗位来操作完成，可大大降低企业人力资源。阀座识别+自动分选系统，将全部替代现在视觉识别工序的所有人工操作(目前单班在岗4人)，人工只剩巡视工作。

该设备可以通过拍照上传主机，采用多缓存等待机制，即在同一时间可处理多并发操作，加快检测速率。避免了人工手动进行的一系列繁琐操作，并且可以长时间保持自动化的连续操作运行、检测效果稳定，使得检测分类不在那么的繁琐，费时，大大节约了成本，增加了生产效率。在自动化生产中，每天能检测生产样品高达万件以上。

在可扩展性上，当检测对象变化时，只需更新系统软件，具有良好的可扩展性，不仅可以将它运用在工业生产，还能迁移到食品检测，例如在食品行业，生产的螺蛳粉在进行配料搭配时一般采用流水线式的料包添加，这往往会存在配料包的漏放、多放等问题，并且需要专门员工进行查看，这就造成人力资源的不必要浪费。本检测装置可有效解决一这问题，只需通过在流水线上方通过简单的机械固定，通过更换场景的镜头，经过简单模型的训练，即可完成流水线上配料包的检测。

附图说明

图1为本发明车喷油嘴阀座智能检测分类装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

一种汽车喷油嘴阀座智能检测分类装置，由pc机1、振料盘2、机械手装置3、拍照工作台4、零件图像收集处理装置、零件缓存区6、电磁铁分料区7组成，其中，所述pc机由windows系统、智能检测控制系统、io卡、显示屏、鼠标组成，所述振料盘内设置有分选段21和上料区22，所述分选段21结构根据汽车喷油嘴上大下小的尺寸特性设计，只允许口朝上的汽车喷油嘴阀座通过，所述上料区22下面打孔安装传感器221，传感器221为光电对射传感器，传感器221传递信号给智能检测控制系统；所述机械手装置3由上料机械手31，下料机械手32组成，上料机械手31将阀座放至拍照工作台4上，下料机器手32将拍照工作台4上的汽车喷油嘴阀座送到零件缓存区6，其具体行为受智能检测控制系统控制，拍照工作台4由led黄灯跟工装重叠组成；所述零件图像收集处理装置由放大镜头、工业相机51、采集卡组成，所述放大镜头安装在工业相机上，所述工业相机有两个，分别固定在摄像头旋转电机轴52上，摄像头旋转电机轴52内置有旋转电机，两个工业相机51分别设置不同的参数对汽车喷油嘴阀座进行内、外层瑕疵检测，采集卡安装在主机箱内，通过对代码的编写以及接口的调用对工业相机采集到的图像信息进行存储、压缩转化等处理，把转化的模拟信号传给pc机1,并且图像在pc机1屏幕上的基于qt开发的图形控制界面上显示，对汽车喷油嘴阀座进行识别与分类；所述电磁分料区7由直线电机71、电磁推子组72、多个放料箱73，所述直线电机71为电磁推子组72的打开和闭合提供动力，所述零件缓存区6与多个放料箱73分别通过输入管74连通，所述的电磁推子组72打开和闭合受智能检测控制系统的控制，打开时，汽车喷油嘴阀座通过输入管74进入不同的放料箱73。

工作时，送料盘在电机驱动下匀速转动下对阀座进行排列、传送到振料盘内，进入上料区，上料机械手将阀座从上料区放至拍照工作台上，由零件图像收集处理装置拍照处理并将拍到的图片传送至pc机，对喷油嘴阀座的不同类别瑕疵进行分类，其具体是在faster-rcnn的网络模型上进行修改，检测出喷油嘴阀座的不同类别瑕疵，其算法网络总体结构为：首先输入800x600像素的图片数据集，当数据集通过一个cnn卷积网络后，卷积网络输出featuremap特征图，接着将特征输入到fpn网络中，对特征进行增强处理，然后输出到rpn网络中生成regionproposals完成粗略的分类跟回归，接着再到roipooling进行归一化处理，最后通过全连接层完成精确的分类和回归；接着，下料机器手将拍照工作台上的汽车喷油嘴阀座按照分类送到相应的零件缓存区，此时，电磁推子组打开将喷油嘴阀座推送至输入管传送到相应的放料箱，输入管具体行为跟随电磁推子组受智能检测控制系统的控制控制。