一种发电机定子铁心钢片叠装平台的异物检测方法与流程

本发明涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种发电机定子铁心钢片叠装平台的异物检测方法。

背景技术：

发电机定子铁心叠装通过工业机器人自动完成，但在长时间的自动叠装过程中，由于机器人手爪结构复杂、零配件较多，容易出现手爪的配件松弛掉落等现象，导致发电机定子铁心出现质量问题。目前，相关操作人通过人工点检手爪所有配件的方式间接分析定子铁心加工过程中有无异物掉落。

由于工业机器人手爪所涉及的配件种类多、数量大、尺寸小，且自动叠装实时性较高，导致传统人工点检方式实现困难。

这种方式的主要的缺点有：

1.人力成本投入较大：需要点检人员定期检查，详细记录数据；

2.人员依赖性较强，漏检误检风险大：由于所涉及的配件种类多、数量大、尺寸小，人工点检所有配件难度较大，容易发生漏检误检等问题；

3.处理滞后：自动叠装系统对异物检测的实时性要求较高，人为收集数据具有一定的滞后性，不能使得异物检测的效果达到最佳；

4.返修成本较高：在点检过程中，如发现配件滑落需拆除定子叠片，找到掉落配件，严重影响定子叠片的生产计划。

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题和弊端，现提出一种发电机定子铁心钢片叠装平台的异物检测方法。

具体技术方案如下：

本发明提出一种发电机定子铁心钢片叠装平台的异物检测方法，具体包括以下步骤：

步骤s1、于所述定子铁心钢片叠装平台上设置复数个高清相机，用以采集所述定子铁心钢片叠装平台的前景图和背景图，并传输至一计算机终端；

步骤s2、所述计算机终端读取所述前景图和所述背景图，以绘制出图像掩膜的区域范围；

步骤s3、分别对所述定子铁心钢片叠装平台的所述前景图和所述背景图进行特征检测，计算特征点数用以获取一投影映射矩阵；

对所述图像掩膜和所述投影映射矩阵进行透视变换，以进行所述定子铁心钢片叠装平台的所述前景图和所述背景图以及所述图像掩膜的配准；

步骤s4、计算配准后的所述背景图和所述图像掩膜的轮廓；

对配准后的所述前景图进行局部光照归一化处理；

步骤s5、对配准后的所述前景图进行帧间差分处理并去除所述图像掩膜和所述背景图的轮廓；

对所述前景图和所述背景图进行阈值处理和高斯模糊以及开运算处理，以检测得到异物检测目标。

进一步的，所述图像掩膜为二维矩阵数组；和/或

多值图像。

进一步的，于步骤s1中，传输至所述计算机终端的所述前景图和所述背景图为模拟图像。

进一步的，于步骤s2中，所述计算机终端读取的所述前景图和所述背景图为数字图像。

进一步的，所述特征检测包括：角点检测；和或

斑点检测；和或

边缘点检测。

进一步的，所述定子铁心钢片叠装平台的所述前景图和所述背景图以及所述图像掩膜的配准方法为基于特征的配准方法。

进一步的，所述异物检测方法运用图像采集技术和图像识别技术相结合。

进一步的，于所述步骤s2中，利用图像分割法生成所述图像掩膜。

上述技术方案的有益效果在于：

通过运用图像采集技术和图像识别技术相结合，取代了人工点检手爪所有配件的方式，能够更加有效的检测出定子铁心叠装过程中掉落的异物，提高检测的准确率，同时减少了人力成本的投入，减少人员工时，具有更强的实时性，使得现场操作人员能够更迅速的作出反应，及时解决问题，避免耗费大量人力、物力来进行拆分检测。

附图说明

图1为本发明提供的一种发电机定子铁心钢片叠装平台的异物检测方法步骤示意图；

图2为本发明提供的一种发电机定子铁心钢片叠装平台的异物检测方法的图像配准流程图；

图3为本发明提供的一种发电机定子铁心钢片叠装平台的异物检测方法的异物检测流程图；

图4为本发明提供的一种发电机定子铁心钢片叠装平台的异物检测方法的结构示意图。

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作出创造性劳动的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。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。

如图1所示，一种发电机定子铁心钢片叠装平台的异物检测方法，具体包括以下步骤：

步骤s1、于定子铁心钢片叠装平台上设置复数个高清相机，用以采集定子铁心钢片叠装平台的前景图和背景图，并传输至一计算机终端；

步骤s2、计算机终端读取前景图和背景图，以绘制出图像掩膜的区域范围；

步骤s3、分别对定子铁心钢片叠装平台的前景图和背景图进行特征检测，计算特征点数用以获取一投影映射矩阵；

对图像掩膜和投影映射矩阵进行透视变换，以进行定子铁心钢片叠装平台的前景图和背景图以及图像掩膜的配准；

步骤s4、计算配准后的背景图和图像掩膜的轮廓；

对配准后的前景图进行局部光照归一化处理；

步骤s5、对配准后的前景图进行帧间差分处理并去除图像掩膜和背景图的轮廓；

对前景图和背景图进行阈值处理和高斯模糊以及开运算处理，以检测得到异物检测目标。

上述技术方案中，通过在定子铁心钢片叠装平台上设置复数个高清相机采集定子铁心钢片叠装平台的前景图和背景图，通过数据传输将采集到的前景图和背景图传输至计算机终端，通过计算机终端对前景图和背景进行图像识别；

进一步的，如图2所示，计算机终端读取前景图和背景图绘制出图像的大致掩膜范围，通过图像分割法生成图像掩膜，然后对前景图和背景图进行特征检测，计算特征点数用以获取投影映射矩阵，对映射矩阵以及图像掩膜进行透视变换，实现图像的配准；

进一步的，如图3所示，计算配准后的背景图和图像掩膜的轮廓，对配准后的前景图进行局部光照归一化处理，消除光照不均匀带来的影响，接着对前景图进行帧间差分处理并去除图像掩膜和背景图轮廓，对前景图和背景图进行阈值处理、高斯模糊以及开运算处理，实现了异物检测，使得异物检测目标更为清晰准确，取代了人工点检手爪所有配件的方式，提高检测的准确率，减少了人力成本的投入，减少人员工时，具有更强的实时性，使得现场操作人员能够更迅速的作出反应，及时解决问题。

作为优选的实施例，图像掩膜为二维矩阵数组，多值图像。

上述技术方案中，通过采用二维矩阵数组或多值图像作为图像掩膜，使得计算机终端能够快速处理图像掩膜，加快了异物检测的进度，使得整个定子铁心的异物检测流程用时很短，节约了时间。

作为优选的实施例，于步骤s1中，传输至计算机终端的前景图和背景图为模拟图像；于步骤s2中，计算机终端读取的前景图和背景图为数字图像。

上述技术方案中，通过将采集到的模拟图像传输至计算机终端，同时将模拟图像转化为数字图像实现了计算机对图像的快速处理，使得整个定子铁心的异物检测流程耗时较短，能很短的时间内完成异物检测，提高了工作效率。

作为优选的实施例，特征检测包括：角点检测，斑点检测，边缘点检测。

上述技术方案中，通过对特征点的检测，实现图像的快速识别，同时减少了异物识别的时间，加快了异物检测的进程，节约了异物检测的时间。

作为优选的实施例，定子铁心钢片叠装平台的前景图和背景图以及图像掩膜的配准方法为基于特征的配准方法。

上述技术方案中，采用基于特征的图像配准方使得图像配准的计算量大幅降低，同时图像特征点的匹配度量值对特征点位置变化较敏感，因此图像配准的精度大幅提高，能较好地适应灰度变化，局部形变和干扰遮挡等情况。

作为优选的实施例，异物检测方法运用图像采集技术和图像识别技术相结合；同时，于步骤s2中，利用图像分割法生成所述图像掩膜。

上述技术方案中，通过将图像采集技术和图像识别技术相结合，运用到发电机定子铁心钢片叠装平台的异物检测中，取代了人工点检手爪所有配件的方式，能够更加有效的检测出定子铁心叠装过程中掉落的异物，提高检测的准确率，同时运用图像分割法生成图像掩膜，使得后面图像识别更加清晰。

以上所述仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。