联系；
8)图像处理系统将分析的结果与冲裁断面质量评价标准进行匹配比对，确定断面质量是否符合要求；
81)如果符合要求，产品跟着生产流水线进入下一道加工功率或者完成产品的加工；
82)如果不符合要求，及时报警停止生产，并通过机械手或者人工将不合格的产品从生产线上面取下来。避免连续生产条件下，因没有及时发现质量问题造成大量废品或次品的危害。
[0017]本实施例中，上述步骤I)针对产品的类别，根据冲裁断面理论确定与之相对应的冲裁断面质量评价标准。
[0018]本实施例中，上述步骤3 )图像采集装置将采集图像通过图像采集卡传输到图像处理系统。
[0019]本实施例中，上述步骤4)图像处理系统采用均值滤波或者中值滤波的方法对图像进行滤波。图像在采集和传送过程中，不可避免的会产生图像噪声。图像处理系统采用均值滤波或者中值滤波的方法对图像进行滤波，减少或消除噪声的影响。
[0020]本实施例中，上述步骤2)图像采集装置获取冲裁断面图像的标定方法是:
11)在不考虑图像采集装置镜头畸变的情况下计算图像采集装置内、外部参数；
12)考虑径向畸变的影响，计算畸变参数，并结合步骤11)计算所得图像采集装置内、外部参数统一作为初始值；
13)利用Levenberg— Marquarat算法进行非线性优化求出最终标定结果。
[0021]本发明根据不同的情况择优选择不同的算法对包含圆角带、光亮带、断裂带和毛刺带四个断面带在内的图样进行过滤、增强、分割和分析对信息进行分析提取，并提取有关特征参数，如形状，大小和尺寸等，然后对这些参数与断面质量评价的标准体系相对比，从而判断冲裁断面的质量等级。
[0022]在上述对所采集的图像进行过滤等处理时，为使图像信息在采集和传送过程中，避免振动和噪声对图像检测精度的影响，采取了如下措施:1)用中值滤波的方法对采集到的图像进行滤波处理，以保留图片的边缘细节。2)为了能让冲裁断面的质量更加清晰的呈现，对图像的灰度进行增强。本系统结合冲裁断面质量，在直方图均衡化和三段灰度线性拉伸变换两种方法中选择三段灰度线性拉伸变换处理的方法更加适用于本系统的增强处理。3)图像的边缘检测。图像的局部区域灰度变化显著的像素集合，该区域的灰度剖面一般可以看成一个阶跃。因此，系统选用Robert:算子进行边缘检测，同时选用Otsu方法进行二值化。最后在MATLAB中选用闭运算函数imclose对图像进行图像形态学处理。
【主权项】
1.一种基于机器视觉的冲裁断面质量检测系统，其特征在于包括有图像采集装置、照明光源及图像处理系统，其中照明光源置于能照明拟检工件断面的位置，图像采集装置置于能拍摄拟检工件断面的位置，且图像采集装置的信号输出端与图像处理系统的信号输入端连接。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的冲裁断面质量检测系统，其特征在于上述图像采集装置是工业相机。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的冲裁断面质量检测系统，其特征在于上述照明光源是LED光源。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的冲裁断面质量检测系统，其特征在于上述图像处理系统还连接有报警装置。
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的冲裁断面质量检测系统，其特征在于上述图像处理系统还连接有显示装置。
6.一种基于机器视觉的冲裁断面质量检测方法，其特征在于包括有如下步骤: 1)针对产品的类别，确定冲裁断面质量评价标准； 2)图像采集装置获取冲裁断面的清晰图像； 3)图像采集装置将采集图像传输到图像处理系统； 4)图像处理系统对图像进行滤波； 5)图像处理系统对滤波后的图像采用图像增强的方法，使图像的缺陷特征更加清晰的呈现； 6)图像处理系统把增强的图像分成若干个具有独特性质的互不重叠的区域并提取出形状特征； 7)图像处理系统在提取图形各目标形状特征的基础上，对不同区域进行扫描及分析，寻找出不同区域之间的联系； 8)图像处理系统将分析的结果与冲裁断面质量评价标准进行匹配比对，确定断面质量是否符合要求； 81)如果符合要求，产品跟着生产流水线进入下一道加工功率或者完成产品的加工； 82)如果不符合要求，及时报警停止生产，并通过机械手或者人工将不合格的产品从生产线上面取下来。
7.根据权利要求6所述的基于机器视觉的冲裁断面质量检测系统及方法，其特征在于上述步骤I)针对产品的类别，根据冲裁断面理论确定与之相对应的冲裁断面质量评价标准。
8.根据权利要求6所述的基于机器视觉的冲裁断面质量检测系统及方法，其特征在于上述步骤3)图像采集装置将采集图像通过图像采集卡传输到图像处理系统。
9.根据权利要求6所述的基于机器视觉的冲裁断面质量检测系统及方法，其特征在于上述步骤4)图像处理系统采用均值滤波或者中值滤波的方法对图像进行滤波。
10.根据权利要求6所述的基于机器视觉的冲裁断面质量检测系统及方法，其特征在于上述步骤2)图像采集装置获取冲裁断面图像的标定方法是: 11)在不考虑图像采集装置镜头畸变的情况下计算图像采集装置内、外部参数； 12)考虑径向畸变的影响，计算畸变参数，并结合步骤11)计算所得图像采集装置内、外部参数统一作为初始值；13)利用Levenberg — Marquarat算法进行非线性优化求出最终标定结果。
【专利摘要】本发明是一种基于机器视觉的冲裁断面质量检测系统及方法，检测系统包括有图像采集装置、照明光源及图像处理系统，其中照明光源置于能照明拟检工件的位置，图像采集装置置于见拍摄拟检工件的位置，且图像采集装置的信号输出端与图像处理系统的信号输入端连接。本发明的基于机器视觉的冲裁断面质量检测系统可以提高冲压件的质量和模具的使用寿命。本发明的基于机器视觉的冲裁断面质量检测方法既可以稳定的检测出冲裁断面的质量，又可以提高全自动冲压生产线的生产效率。
【IPC分类】G01N21-84
【公开号】CN104677908
【申请号】CN201510052599
【发明人】肖小亭, 陈康, 徐信, 孙友松, 郑莹娜, 章争荣, 程永奇
【申请人】广东工业大学
【公开日】2015年6月3日
【申请日】2015年2月2日