基于LBVIEW的汽车空调控制器视觉检测系统及方法与流程

本发明涉及汽车电子元器件检测领域，尤其涉及基于lbview的汽车空调控制器视觉检测系统及方法。

背景技术：

随着现代社会科技的进步，汽车工业的发展也越来越迅速，汽车配件的安装也日趋精益化，产品的造型也更加多元化。汽车空调控制器供应商产销两旺的同时，不得不面对传统检测效率低下、工人薪资和福利上涨带来的成本压力。

对汽车空调控制器的检测，当前，主流厂商大多采用人工和传感器相结合的方式进行检测。此方式具有灵活性强、投入较低、易于维护的优点，但检测效率低，在手动检测过程中,动作角度和扭矩大小无法进行严格的判断,并且在检测动作过程中,检测员由于非标准动作方式或者力度不均等原因,造成传感器误检,以至于综全误差率大于5％。并且在检测时无法读取动作传感器的值,也无法存储相应数据,使得对非良品产品无法进行追溯查询。

技术实现要素：

本发明提供一种基于lbview的汽车空调控制器视觉检测系统及方法，针对传统检测技术检测效率低、成本高、误检率高的实际问题，将人机协作机器人(简称“cobot”)与传感器完美结合,实现对汽车空调控制器的的外观、字符颜色、字符轮廓、字符亮度、角度、扭矩等对象的全自动、智能化检测。该技术采用g语言指令方式，将视觉检测相关功能以函数和控件的方式模块化，既可同时进行图像采集、分析处理和各参数选择提取，又可根据需要显示处理过程信息和相应参数值。

本发明是通过以下技术方案实现：

基于lbview的汽车空调控制器视觉检测系统，包括如下组件：

检测组件，具有机架，机架设置为若干层，从下至上依次为控制区，装夹区，检测区及辅助区，装夹区内设置有检测夹具，检测夹具上装夹有被检测产品；检测区内设置有活动暗箱组件，活动暗箱组件包括通过滑轨设置在机架上的暗箱，暗箱前段设置有相机；辅助区内设置有支架，支架上设置有第一显示器，支架顶部设置有照明灯；控制区设置有控制组件，包括与相机连接的数据采集模块、通信模块及lbview视觉检测模块；

机器人组件，具有机器人支撑台，机器人支撑台底部设置有机器人控制箱，机器人支撑台台面上设置有机械臂，并设置有被检测产品存放区；

成品中转台，为底部安装有滚轮的平台，用于存放和转运被检测产品。

进一步的，所述检测组件一侧设置有样件柜，样件柜顶部设置有打印机，打印机与控制组件电性连接，打印机上方设置有第二显示器。

进一步的，所述检测组件及机器人组件底部均设置有万向轮。

进一步的，所述暗箱及检测夹具采用带孔的铝合金金属板组合而成。

进一步的，所述机械臂为cr5型机器人，并配套有可用于旋转、按压及转角的机械手，并设置相应的扭力、压力和角度传感器，所述传感器均与控制组件电性连接。

基于lbview的汽车空调控制器视觉检测方法，包括如下步骤：

s1、利用成品中转台将被检测产品转运至机器人支撑台的被检测产品存放区；

s2、将被检测产品装夹到装夹区，进行通电检测，同时利用机械臂对旋钮进行旋转、按压及转角，并通过扭力、压力和角度传感器，分别对相应动作进行实时数据监测，并绘制动作数据曲线和超限提示，实时采集相关动作数据并上传至控制组件存贮；

s3、利用相机采集实时外观数据，通过以太网通信方式将图像数据发送到labview中显示并进行图像处理；

s4、检测完成并标识，将检测完符合标准的产品放置到成品中转台上并转运至仓库；不符合的产品则另行处理。

上述方法中，所述图像处理包括hsl匹配、灰度值匹配和亮度匹配。

本发明具有如下好处：

1)基于lbview的视觉检测技术，通过can通信发送相应指令，可实现对汽车空调控制器的的外观、字符(颜色、轮廓、亮度)、角度、扭矩等对象的全自动、智能化检测。

2)本技术将人机协作机器人(简称“cobot”)与传感器完美结合，提高了检测系统的整体性能，有效工时可控制在66秒以内，产品误检率小于1％。

3)通过扭力、压力和角度传感器，分别对相应动作进行实时数据监测，并绘制动作数据曲线和超限提示，实时采集相关动作数据和外观图像并永久保存，以便追溯。

附图说明

图1为本发明实施例中基于lbview的汽车空调控制器视觉检测系统的结构示意图。

图2为本发明实施例中基于lbview的汽车空调控制器视觉检测方法的流程图。

附图标记如下：

1、检测组件，2、机器人组件，3、成品中转台，4、机架，5、检测夹具，6、被检测产品，7、活动暗箱组件，8、相机，9、支架，10、第一显示器，11、照明灯，12、控制组件，13、机器人控制箱，14、机械臂，15、被检测产品存放区，16、成品中转台，17、样件柜，18、打印机，19、第二显示器。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，基于lbview的汽车空调控制器视觉检测系统，包括如下组件：

检测组件1，具有机架4，机架4设置为若干层，从下至上依次为控制区，装夹区，检测区及辅助区，装夹区内设置有检测夹具5，检测夹具5上装夹有被检测产品6；检测区内设置有活动暗箱组件7，活动暗箱组件7包括通过滑轨设置在机架4上的暗箱，暗箱前段设置有相机8；辅助区内设置有支架9，支架9上设置有第一显示器10，支架9顶部设置有照明灯11；控制区设置有控制组件12，包括与相机8连接的数据采集模块、通信模块及lbview视觉检测模块；

机器人组件2，具有机器人支撑台，机器人支撑台底部设置有机器人控制箱13，机器人支撑台台面上设置有机械臂14，并设置有被检测产品6存放区；

成品中转台163，为底部安装有滚轮的平台，用于存放和转运被检测产品6。

本发明的一个优选实施例中，所述检测组件1一侧设置有样件柜17，样件柜17顶部设置有打印机18，打印机18与控制组件12电性连接，打印机18上方设置有第二显示器19，可以对检测结果实时打印并归档，作为备份文件。

本发明的一个优选实施例中，所述检测组件1及机器人组件2底部均设置有万向轮，可以方便的移动。

本发明的一个优选实施例中，所述暗箱及检测夹具5采用带孔的铝合金金属板组合而成，多孔可以方便设备散热。

本发明的一个优选实施例中，所述机械臂14为cr5型机器人，并配套有可用于旋转、按压及转角的机械手，并设置相应的扭力、压力和角度传感器，所述传感器均与控制组件12电性连接。

如图2所示，基于lbview的汽车空调控制器视觉检测方法，包括如下步骤：

s1、利用成品中转台163将被检测产品6转运至机器人支撑台的被检测产品6存放区；

s2、将被检测产品6装夹到装夹区，进行通电检测，同时利用机械臂14对旋钮进行旋转、按压及转角，并通过扭力、压力和角度传感器，分别对相应动作进行实时数据监测，并绘制动作数据曲线和超限提示，实时采集相关动作数据并上传至控制组件12存贮；

s3、利用相机8采集实时外观数据，通过以太网通信方式将图像数据发送到labview中显示并进行图像处理；

s4、检测完成并标识，将检测完符合标准的产品放置到成品中转台163上并转运至仓库；不符合的产品则另行处理。

上述方法中，所述图像处理包括hsl匹配、灰度值匹配和亮度匹配。

图像采集是通过相机8实时采集后，通过以太网通信方式将图像数据发送到labview中显示，图像处理过程中，主要有三种方式，hsl匹配、灰度值匹配和亮度匹配。

hsl匹配：当进行颜色检测时，需要将彩色模板图片进行处理，通过对色相(h)、饱和度(s)和明度(l)三个颜色通道进行分析，分析完成后，再对实时采集的相应区域彩色图片进行hsl模式分析，再将两次的数据进行比较，并根据设定的范围进行判断，当采集的数据与模板数据匹配值大于等设定的标准值时，则匹配通过，小于设定值时，则匹配不通过。

灰度值匹配：进行字符轮廓匹配时，需要将采集的彩色图片转化为黑白图片，然后将图片进行灰度值分析和处理，并将采集的图片灰度值与保存的模板图片灰度值进行对比判断，大于或等于设定值时刚匹配通过，小于设定值时则匹配不通过，以此将缺陷产品进行拦截处理。

亮度匹配：亮度匹配时，也需要将采集到的图像转化为黑白模式，然后运用函数控件进行区域内亮度检测，并将值进行上、下限比较，在范围内的亮度值为匹配通过。

基于以上处理方式，在labivew中以函数和控件相结合的方式建立子vi,以顺序结构分级搭建。以颜色图像处理为例，首先将新建imaq,并选择hsl(u32)方式，将新建的imaq为模型输出到读模板文件函数控件中，以hsl的方式将模板图片进行分析，同时需要进行imaqsetuplearncolorpattern操作，然后进行imaqlearncolorpattern，此时将保存的模板分解为需要的信息数据；同时将颜色匹配数据进行处理；还需要调用模板参数中的roi数据，并将数据进行矩形区域化处理。当以上数据处理完成后，将进入imaqmatchcolorpattern，此时将选定区域内的图像和处理后的模板图像进行分析对比，最后将匹配后的值与设定值进行比较，即可实现缺陷产品的筛选操作。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。