一种连杆裂解面缺陷检测装置及检测方法与流程

本发明涉及汽车连杆加工
技术领域：
，特别涉及一种连杆裂解面缺陷检测装置及检测方法。
背景技术：
：汽车连杆裂解加工工艺使连杆加工由分体加工变为整体加工，与传统的分体加工技术相比，连杆裂解加工具有工艺流程简单、制造成本低、加工质量好、装配质量高等优点，已经成为连杆制造技术的发展方向。现有技术中，连杆裂解加工方法采用裂解三维凸凹面代替传统的定位方式，从而节省结合面复杂的加工工序，与传统加工工艺相比，现有技术对于裂解质量具有特定要求，裂解质量由小头孔变形量、外轮廓缺损面积、裂解线扩展精度等参数进行评定。目前，连杆加工是常见的缺陷主要包括有断面边缘缺口、断面掉渣、两断裂面偏离间距过大以及连杆大头孔变形过大等四种情况。针对上述的缺陷均，现有技术通过人工观察以及使用标尺进行测量判定，其检测效率低下并且存在较大误差，容易导致不合格的裂解面影响连杆的组装质量，从而对生产企业带来潜在的经济损失和信誉风险。另外，传统连杆断裂面外观缺陷检测主要依靠人工观察及使用标尺进行测量判定，这样的检测工作效率低下且不够精确，人眼根本无法快速捕捉到准确的缺陷信息，尤其一些需要量化的缺陷，人眼完全无法分辨出合格与否，从而造成缺陷检测精度低、误检率高等技术问题。技术实现要素：本发明的主要目的是提出一种连杆裂解面缺陷检测装置及检测方法，旨在提高连杆裂解面缺陷检测的准确性和工作效率。为实现上述目的，本发明提出一种连杆裂解面缺陷检测装置，包括水平运输的输送带，所述输送带顶面放置有用于固定裂解连杆盖和裂解连杆体的固定台，所述输送带上方设有激光三维扫描仪，所述激光三维扫描仪由激光器和ccd传感器组成，所述ccd传感器与计算机电连接用于接收反射激光信号。优选地，所述激光器发出的激光与所述输送带顶面垂直。优选地，所述激光三维扫描仪设有两台ccd传感器。优选地，两台所述ccd传感器的中心轴线相互垂直。优选地，所述ccd传感器的中心轴线与所述输送带顶面夹角为20°～70°。本发明还提出一种使用所述连杆裂解面缺陷检测装置的检测方法，包括以下步骤：步骤1：通过所述激光三维扫描仪获取裂解连杆体和裂解连杆盖的原始点云与全景影像数据；步骤2：在所述计算机中对点云数据三维坐标用obj格式进行采集显示；步骤3：在所述计算机中对点云数据进行去噪平滑；步骤4：在所述计算机中采用粒子仿真-随机采样算法对点云数据进行简化压缩；步骤5：在所述计算机中可将点云数据存储为stl、iges与dxf等标准cad文件格式，然后可以与目前常用的cad软件进行数据的交换，建立三维模型；步骤6：在所述计算机中将建立的三维模型与原始标准大头孔三维模型进行比较提取出两截面配合处的特征数据；步骤7：在所述计算机中将提取出的特征数据与判定准测进行比较，然后做出判定决策、输出结果。本发明连杆裂解面缺陷检测装置技术方案，通过在水平进行运输的输送带上设置用于固定裂解连杆盖和裂解连杆体的固定台，并且在输送带的上方设置可向下发出激光激光的激光器，并且在激光器沿着输送带输送方向的前后两侧均设置有用于检测激光的ccd传感器与计算机电连接。另外，本发明还提出一种使用连杆裂解面缺陷检测装置的检测方法，通过激光三维扫描仪对裂解连杆盖和裂解连杆体进行检测以取代现有技术中通过人工进行检测。相对于现有技术，本发明技术方案能够准确、高效、可靠地完成人工外观缺陷检测和识别，从而提高检测的工作效率。附图说明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。图1为本发明连杆裂解面缺陷检测装置的结构示意图；图2为本发明连杆裂解面缺陷检测装置的检测原理图；图3为本发明连杆裂解面缺陷检测装置的检测流程图。附图标号说明：标号名称标号名称1输送带5计算机2固定台6ccd传感器3裂解连杆体7激光器4裂解连杆盖本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。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的一部分实施例，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作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。需要说明，若本发明实施例中有涉及方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)，则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。另外，若本发明实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。本发明提出一种连杆裂解面缺陷检测装置。请参见图1，本发明实施例的连杆裂解面缺陷检测装置，包括水平设置并且可从一端向另一端运输的输送带1，输送带1顶面放置有用于固定裂解连杆盖4和裂解连杆体3的固定台2，输送带1的上方设有可向下发出激光的激光器7，沿着输送带1输送方向且位于激光器7的前后两侧均设有用于检测的ccd传感器6与计算机5电连接。本发明实施例中，设置于输送带1上方的激光器7向输送带1发出激光并且激光与输送带1顶面垂直，输送带1上方设有ccd传感器6，位于激光器7两侧的ccd传感器6中心轴线相互垂直，在本发明实施例中，两个ccd传感器6中其中的一个ccd传感器6的中心轴线与输送带1顶板夹角为20°，而在本发明的其他实施例中，其中的一个ccd传感器6中心轴线与输送带1顶面之间的夹角为大于20°至小于70°之间，也可以为70°。本发明实施例的连杆裂解面缺陷检测装置在检测时，输送带1运输固定有裂解连杆盖4和裂解连杆体3的固定台2从一端向另一端进行输送，激光器7发出激光从上往下照射于裂解连杆盖4和裂解连杆体3的表面，ccd传感器6对裂解连杆盖4和裂解连杆体3的表面进行拍摄，并将拍摄到的图像信息发送至计算机5进行处理。本发明还提出一种使用连杆裂解面缺陷检测装置的检测方法，包括以下步骤：步骤1：通过ccd传感器6获取裂解连杆体3、裂解连杆盖4原始点云与全景影像数据；步骤2：在计算机5中对点云数据三维坐标用obj格式进行采集显示；步骤3：在计算机5中对点云数据进行去噪平滑；步骤4：在计算机中采用粒子仿真-随机采样算法对点云数据进行简化压缩；步骤5：在计算机5中可将点云数据存储为stl、iges与dxf等标准cad文件格式，然后可以与目前常用的cad软件进行数据的交换，建立三维模型；步骤6：在计算机5中将建立的三维模型与原始标准大头孔三维模型进行比较提取出两截面配合处的特征数据；步骤7：在计算机5中将提取出的特征数据与判定准测进行比较，然后做出判定决策、输出结果。请参见图2和图3，本发明的连杆裂解面缺陷检测装置在进行检测时，首先通过激光器7向裂解连杆盖4和裂解连杆体3表面发出激光光线，ccd传感器6采用激光三角法获取裂解连杆体3、裂解连杆盖4裂解面的原始点云数据。具体地，首先将一定规则的激光光线投射到被检测物体表面上，物体表面形成反射光的像被ccd传感器6读取并发送至计算机5中，根据图2中的三角几何关系和成像关系，可以得到以下公式：通过对式(1)进行变换，可得到被检测点的高度值l为：当ccd传感器6与接收光垂直时，即β＝90°，上式(2)可变换为：为了使ccd传感器6能够全部接收被检测物体上的所有点，成像面与光轴的夹角要满足：tanβ＝ktanα，其中k为横向放大系数。通过被检测点的高度值l和参考平面推算出被检测物体各点的空间三维坐标。在计算机中对点云数据三维坐标使用obj格式进行采集显示，然后在计算机中对点云数据进行去噪平滑处理。采用savitzky-golay滤波方法，对任意点xi领域内的n个点用m阶多项式进行拟合，运用最小二乘法准则来确定多项式的系数，对应点的光滑值gi即为多项式在xi处的值，位于xi左边点的个数用n1表示，位于xi右边点的个数用n2表示，那么在点xi领域内总点数为n＝n1+n2+1，并且n要大于多项式的阶数m，由扫描数据yi拟合的m次多项式pi(x)可表示为如下形式：上式中，假设对于任意的xi都有xi+1-xi≡δx，拟合多项式的确定需要计算上式中的系数bk，使其达到最优，即：将bk的系数以矩阵方式进行表示：将其他参数也改写为矩阵的形式，设向量：由式(6)和式(7)，式(5)可以写成为：同时，式(8)可表示为：atab＝aty(9)ata是正定矩阵，且存在逆矩阵，由式(9)可求得系数b：b＝(ata)-1aty(10)由式(4)可得到gi＝pi(xi)＝b0，故对式(10)而言，只需解出b0即可。其中，采用savitzky-golay滤波技术进行去噪处理需要确定几个参数：多项式的拟合次数m；点xi领域内的总点数n，xi左右两边的点数n1、n2。要使计算的精度和速度达到比较好的水平，m一般取2～4之间的数字，当xi位于拟合点的中心位置，此时滤波效果较好。然后在计算机中采用粒子仿真-随机采样算法对点云数据进行简化压缩。首先通过读入原始点云，以确定随机采样所需要达到的百分比，将此百分比与已设值进行比较。若此百分比小于已设值，按此百分比座随机采样并直接将经过简化压缩处理后的点云数据输出。若百分比大于已设值，则按设定值做随机采样，通过粒子仿真法对经过随机采样的点云作进一步处理，把应去除的点做上删除标记，对做了删除标记的点作随机采样处理，对需要补进空白部分的点，取消其标记，删除那些做了标记的点，将经过简化压缩处理后的点云数据输出。然后在计算机中对点云数据进行多视拼接。分别在两片点云各点出拟合曲面且估计出曲率值，量化曲率信息并运用几何哈希远离将点到曲率的映射关系一一对应，取曲率量化最值点观察，如果是噪声点则需要重选，否则求出对应的点，也就是特征点。如果通过上述操作求出特征点能够完成对齐，算法继续往下执行。如若不能，则换另一个量化曲率，重新求出特征点。若特征点只有一个或者数量很少，则基于特征点作下一个对齐，并按照计算所得到的刚体进行变换，然后进行校验。若特征点数量较多时，则应该由特征点的分布计算刚体变形使变换特征点局部差异最小，算法往下执行，然后进行校验。继续选择新的量化值，求出特征点，如果特征点带入刚变换后能满足局部差异最小，则继续往下执行，否则重新选择新的量化值并重新计算特征点及刚体变换。由刚体变换完成点云操作，预对齐完成，假设有两块点云数据片p和q已做预对齐，则可以加快迭代速度，增大对齐效率。计算q中每一个点qi到其最近点的距离f+(qi)，使用搜索算法来确定最近的点。为了得到更好的效果，则要进行多次迭代，常用的方法是通过设置一个阈值，当求得的变换使得原点云和目标点云的差别不大于此阈值时就停止迭代，从而基于旋转和平移两个矩阵做刚体变化，最终得到最后的结果。在计算机中可将点云数据存储为stl、iges与dxf等标准cad文件格式，然后可以与目前比较常用的cad软件进行数据交换，从而建立三维模型。然后在计算机中将建立的三维模型与原始标准大头孔三维模型进行比较提取出两截面配合出的特征数据。最后在计算机中提取出的特征数据与判定准侧进行比较，然后做出判定决策、输出结果。以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的
技术领域：
均包括在本发明的专利保护范围内。当前第1页12