一种针对小批量大型装备的便携式视觉检测设备的制作方法

本发明属于工业视觉检测的技术领域，具体涉及一种针对小批量大型装备的便携式视觉检测设备。

背景技术：

在小批量大型复杂装备的生产装配过程中，装配和质检的过程大多数采用人工的手段，通过对比纸质工艺文件，对各个装配项目进行操作和质检，由于大型复杂装备检测项很多，采用人工的方式极易造成错检漏检，并且效率低下，是影响生产效率的重要问题，传统的计算机视觉检测方式依赖固定的场景和单一的目标，这种视觉检测方法通常适用于大批量的大型复杂设备的检测，出于成本和场地的考虑，不适用于小批量(100台以内)大型复杂装备(高度大于1米的设备)的检测。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了一种针对小批量大型装备的便携式视觉检测设备，能够便捷有效地实现小批量大型复杂装备的视觉检测。

实现本发明的技术方案如下：

一种针对小批量大型装备的便携式视觉检测设备，包括便携式控制终端、控制板、相机位姿调整装置、相机、红外热像仪、图像检测模块和蓄电池；

便携式控制终端用于给控制板发出控制指令，并给相机和红外热像仪发送拍摄指令；

控制板根据便携式控制终端的控制指令控制相机位姿调整装置的升降和角度调整；

相机位姿调整装置根据控制板的控制指令带动相机和红外热像仪升降或调整倾斜角度；

相机和红外热像仪根据便携式控制终端的指令拍摄待检测对象的图像，并将图像发送给图像检测模块；

图像检测模块用于将待检测对象的图像与模板图像对比，利用特征提取和特征描述算法进行图像匹配，判断待检测图像是否与模板图像一致，实现对大型装备的视觉检测；

蓄电池用于给便携式控制终端、控制板、相机位姿调整装置、红外热像仪和图像检测模块供电。

进一步地，所述设备还包括补光灯，所述补光灯用于在照明不充足的情况下，提供补充照明。

进一步地，所述相机位姿调整装置包括升降杆和云台。

进一步地，所述特征提取算法为fast特征检测算法，所述特征描述算法为brief算法。

有益效果：

1、本发明结合图像采集需求，通过对相机位姿调整装置的控制实现对相机拍照位置姿态的定位，实现准确的图像采集。

2、本发明通过特征提取和特征描述算法实现对小批量大型装备的非接触式自动检测和装配准确性判别。

附图说明

图1为本发明检测设备结构示意图。

图2为本发明相机位姿调整装置结构示意图。

图3为本发明云台结构示意图。

图4为本发明特征提取算法示意图。

具体实施方式

下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。

本发明提供了一种针对小批量大型装备的便携式视觉检测设备，如图1所示，包括便携式控制终端、控制板、相机位姿调整装置、相机、红外热像仪、图像检测模块和蓄电池；

便携式控制终端用于给控制板发出控制指令，并给相机和红外热像仪发送拍摄指令；

控制板根据便携式控制终端的控制指令控制相机位姿调整装置的升降和角度调整；

相机位姿调整装置根据控制板的控制指令带动相机和红外热像仪升降或调整倾斜角度；相机位姿调整装置包括升降杆和二自由度云台，升降杆控制相机和红外热像仪的升降，云台控制相机和红外热像仪的角度倾斜。

相机和红外热像仪根据便携式控制终端的指令拍摄待检测对象的图像，并将图像发送给图像检测模块；相机和红外热像仪能够对小批量大型装备进行全覆盖式扫描采集图像，对装备上不同分布的零部件、器件进行检测，并且能够针对零部件、器件的空间布局具有多角度拍照的功能。

图像检测模块用于将待检测对象的图像与模板图像对比，利用特征提取和特征描述算法进行图像匹配，判断待检测图像是否与模板图像一致；

蓄电池用于给便携式控制终端、控制板、相机位姿调整装置、相机、红外热像仪和图像检测模块供电。

所述设备还包括补光灯，所述补光灯用于在照明不充足的情况下，提供补充照明。

本实施例的硬件主要包括工具箱、升降杆、二自由度云台、补光灯、便携式控制终端和控制板等。工具箱可以在升降杆收缩的状态下，将所有的硬件设备进行存储，便于携带，升降杆为相机的空间定位提供条件，可以实现垂直方向与水平面上两个维度的控制，二自由度云台控制相机的水平、俯仰、偏航角度，相机主要进行图像采集，补光灯用来消除检测现场阴暗环境的影响。

工具箱为所有硬件设备提供存放的控件，需要将折叠后的升降杆、相机、控制终端等设备进行存放，具有合理、安全的存放方式，便于携带，并可对设备起到一定的保护作用。

升降杆主要为工业相机和红外相机的移动提供基础，使其可以在垂直及水平方向进行移动。如图2所示，本系统采用可折叠式的机械臂，非工作状态可以折叠入工作箱，工作启动后自动展开，上升至指定高度。可以进行不同自由度的移动，实现多角度拍摄。推杆行程：1200mm，能够检测800mm-2000mm的物体。

如图3所示，云台系统是调节相机垂直和水平方向旋转的载体，通过pelcod协议+波特率2400+485控制端可最大实现垂直智能旋转78度，水平智能旋转350度，云台水平移动速度可达7度/秒。主要实现红外相机对拍摄端的多角度拍摄。云台：水平范围0-350度，垂直范围0-70度。

便携式控制终端是系统软件运行的载体，主要实现任务配置、硬件控制、图像分析与计算、结果输出等功能，需要较高的硬件配置。终端与硬件设备之间通过有线或无线的网络进行交互，主要实现控制指令传输、图像传输等操作。

控制板是整套控制系统的控制核心，主要包括主控板和运动控制板卡和大容量电池及电源管理模块，主控板主要包括stm32f407单片机控制电路、网络模块(openwrt系统)电路、推杆控制电路、云台控制电路。为实现本设备的便携性，需要采用内嵌的电源系统实现供电，并可以保证系统在一定时间内的持续工作。

本发明中的蓄电池采用可反复充电的锂离子电池组。此类型电池具有能量高，寿命长，额定电压高，能够承受高功率，重量轻等优点。设计过程中需要考虑机械臂、红外相机的供电需求，采用输出电压为24v的锂电池组供电，电池容量在20ah以上，在必要时并可实现串联使用。

图像检测模块采用特征提取算法(fast特征检测算法)和特征描述算法(brief算法)，将这两种算法结合来进行大型设备的视觉检测，能够满足精度要求并且具有很好的实时性。特征点检测算法的基本原理是设置灰度差阈值εd和邻域灰度差个数阈值t。检索图像每个像素灰度值，该像素值同其周围一圈中各个像素灰度值差别大于灰度差阈值的个数如下：

其中i(x)为圆周上任意一点的灰度，i(p)为圆心的灰度。如果n大于给定阈值t，则认为该中心像素点为一个候选特征点。本发明选取半径为3的bresenham圆，如图4所示，使用圆周长为16个像素点来判定其圆心像素p是否为角点。在像素点的相邻区域判断连续的12个像素点，若这些像素点均大于或者小于中心像素点并且相差大于特定阈值，则认为该中心像素点为一个候选特征点。本发明使用一种灰度质心的方法来解决该候选特征不具有方向的问题：

其中，

提取候选特征后，需要对其进行描述才能用于后续的匹配，特征描述算法(brief算法)基于汉明距离的计算可以用异或操作然后计算二进制位数来实现的思路。在候选特征点的周围以一定模式选取n个点对，把这n个点对的比较结果组合起来作为描述子。图像中的小块区域(patch)可以通过对数量很少的点对进行灰度比较进行有效的区分。因此，对一个s*s的图像区域p定义一个τ测试如下：

每一个τ测试即为按一定模式选取的一个点对的对结果。将τ测试按照如下的公式排列，即可得到brief特征：

依据该主方向提取brief描述子，并对特征点进行匹配，采用互相关的描述算法，该方法不直接利用特征点的邻域的灰度值，而是依据特征点邻域像素灰度值的互相关系数为匹配原则进行匹配。算法思路为分别在模版图像和检测图像中的每一个特征点为中心取一定大小的区域，然后以模版图像中的每个特征点为参考点在检测图像上寻找对应的匹配点，匹配依据是计算特征点相关区域的相关系数：利用归一化的互相关系数进行特征点的匹配，再根据匹配的特征点得到模版图像和检测图像的仿射变换矩阵，判断模版图像和待检测图像是否一致。

特征点匹配时选取相关系数中最大的相关系数对应的特征点作为该参考点的匹配点。特征匹配之后，根据准确匹配的特征得到模版图像和检测图像的仿射变换矩阵。orb在速度方面有着极强的效果，通过对配电柜图像算法运行速度对比，运算时间是surf算法的十分之一左右。

综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。