CN112184677B - 基于工业视觉的端子连接件检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于工业视觉的端子连接件检测方法,属于工业视觉技术领域。本发明包括以下步骤:S1:检测光源从X方向和Y方向分别照射端子连接件,工业相机将拍摄检测照片传递给图像处理***;S2:PLC控制器控制图像信息处理***处理图像并将结果传递给显示器,图像信息处理过程包括0号线程和1号线程,用边缘提取Canny算法分别对X方向和Y方向获取的照片进行边缘位置扫描,通过宏单元进行逻辑运算选取若干组最相近的检测数据,再对检测数据进行冒泡排序,剔除部分数据,对剩余数据取平均值得到端子连接件直径;S3:若端子连接件直径在合理误差值范围内,则端子连接件检测结果为合格;检测结果更精确,更便捷。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于工业视觉的端子连接件检测方法,属于工业视觉技术领域。
背景技术
现有的用于检端子连接件高度和正位度的方法,一般是通过人工目测,该方法存在较高的漏检风险和误检风险,且人工检测的效率低,难以保证生产需求;也有采用定型光源照射端子顶端的方法,但设备结构已经定型,且光源镜头无法改变,易形成由材料与反光影响造成的边缘凹坑毛刺、边缘收缩等现象,因此该方式边缘干扰多,一方面不能准确检测出端子偏移量是否超出标准要求,检测精度和准确度低,从而难以保证产品质量。
发明内容
针对现有技术存在的上述缺陷,本发明提出了一种基于工业视觉的端子连接件检测方法。
本发明所述的一种基于工业视觉的端子连接件检测方法,包括以下步骤:
S1:检测光源从X方向和Y方向分别照射端子连接件,工业相机拍摄检测照片并将图像信息传递给图像处理***;
S2:PLC控制器控制图像信息处理***处理图像并将处理信息结果传递给显示器进行显示;图像信息处理过程包括处理X方向拍摄图像的0号线程和处理Y方向拍摄图像的1号线程,0号线程和1号线程采用边缘提取Canny算法对边缘位置扫描,找出插针外边缘点跟插针中心并求出直径,通过宏单元进行逻辑运算选取若干组最相近的检测数据,再对检测数据进行冒泡排序,剔除部分过大数据和过小数据,对剩余数据取平均值得到端子连接件直径;
S3:若端子连接件直径在下限值~上限值范围内,则端子连接件检测结果为合格,若端子连接件直径不在下限值~上限值范围内,则端子连接件检测结果为不合格上限值、下限值计算公式如下所示:
上限值=(端子连接件最大值-端子连接件实测值)/2+到基准最大公差+基准距离
下限值=基准距离-(端子连接件最大值-端子连接件实测值)/2+到基准最大公差。
优选地,所述S1中的工业相机型号为FZ-S5M3,采用镜头型号为ML-MC03HR,分辨率为0.01mm/Pix,所述检测光源为红色环型光源,所述图像处理***型号为FH-5050-10。
优选地,所述S2中的0号线程、1号线程均包括建立全局变量、建立***变量和PLC数据传输三个模块。
优选地,所述S2中的0号线程和1号线程通过中间文件进行数据交换,0号线程将数据写入中间文件并进行保存,1号线程对中间文件中保存的数据进行读取。
优选地,所述S2中的1号线程对中间文件数据进行读取时,先判断中间文件是否存在,若中间文件不存在,PLC控制器启动报警程序;若中间文件存在,则判断中间文件数据长度;若中间文件数据长度不正确,则PLC控制器启动报警程序;
若中间文件数据长度正确,则判断0号线程、1号线程校验位是否一致;若0号线程、1号线程数据错位,则PLC控制器启动报警程序;若0号线程、1号线程校验位一致,则将数据截取赋值给指定变量,数据读取结束。
优选地,所述S2中的图像处理***与显示器、PLC控制器之间通过EIP***进行联系。
优选地,所述S2中的检测数据的选取要大于100组。
优选地,所述S2中的边缘提取Canny算法,包括以下内容:
S21:边缘提取Canny算法所采用的卷积算子表达如下:
其x向、y向的一阶偏导数矩阵,梯度幅值以及梯度方向的数学表达式为:
S22:仿射变换表达如下:
x′=m11*x+m12*y+m13 (7)
y′=m21*x+m22*y+m23 (8)
以上公式是将点(x,y)映射到(x′,y′),公式中的m矩阵,是线性变换和平移的组合,m11,m12,m21,m22为线性变化参数,m13,m23为平移参数,其最后一行固定为0,0,1;
S23:在OpenCV中,通过函数cvWrapAffine(src,dst,mat)实现仿射变换,其中mat是2x3的仿射矩阵,该矩阵可以利用函数cvGetAffineTransform(srcTri,dstTri,mat)得到,其中mat是被该函数填充的仿射矩阵,srcTri和dstTri分别是由三个顶点定义的平行四边形,即:给出变换前的ABCD和变换后的A'B'C'D'。
本发明的有益效果是:本发明所述的基于工业视觉的端子连接件检测方法,由工业相机拍摄端子连接件X方向和Y方向的照片,经过0号线程、1号线程两条线程的图像处理过程,选取若干组合适的数据计算得到检测直径,将实测值与误差范围值相比较,来确定被检测端子连接件是否合格。本方法具有相当大的灵活性,针对不同型号的端子连接件,只需要设置好该型号的合格参数,自动化程度高,相对于传统人工方式,更加智能、效率更高、检测结果更准确,实现产品的稳定检测,保证了产品质量。
附图说明
图1是本发明的图像处理过程图。
图2是本发明的***架构示意图。
图3是本发明的数据读取过程图。
图中:1、工业相机;2、检测光源;3、图像处理***;4、显示器;5、PLC控制器。
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做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。
如图1至图3所示,本发明所述的基于工业视觉的端子连接件检测方法,包括以下步骤:
S1:检测光源2从X方向和Y方向分别照射端子连接件,工业相机1拍摄检测照片并将图像信息传递给图像处理***3;
S2:PLC控制器5控制图像处理***3处理图像并将处理信息结果传递给显示器4进行显示;图像信息处理过程包括处理X方向拍摄图像的0号线程和处理Y方向拍摄图像的1号线程,0号线程和1号线程采用边缘提取Canny算法对边缘位置扫描,找出插针外边缘点跟插针中心并求出直径,通过宏单元进行逻辑运算选取若干组最相近的检测数据,再对检测数据进行冒泡排序,剔除部分过大数据和过小数据,对剩余数据取平均值得到端子连接件直径;
S3:若端子连接件直径在下限值~上限值范围内,则端子连接件检测结果为合格,若端子连接件直径不在下限值~上限值范围内,则端子连接件检测结果为不合格,其中:上限值、下限值计算公式如下所示:
上限值=(端子连接件最大值-端子连接件实测值)/2+到基准最大公差+基准距离
下限值=基准距离-(端子连接件最大值-端子连接件实测值)/2+到基准最大公差。
所述S1中的工业相机1型号为FZ-S5M3,采用镜头型号为ML-MC03HR,分辨率为0.01mm/Pix,所述检测光源2为红色环型光源,所述图像处理***3型号为FH-5050-10。
所述S2中的0号线程、1号线程均包括建立全局变量、建立***变量和PLC数据传输三个模块。
所述S2中的0号线程和1号线程通过中间文件进行数据交换,0号线程将数据写入中间文件并进行保存,1号线程对中间文件中保存的数据进行读取。
所述S2中的1号线程对中间文件数据进行读取时,先判断中间文件是否存在,若中间文件不存在,PLC控制器5启动报警程序;若中间文件存在,则判断中间文件数据长度;若中间文件数据长度不正确,则PLC控制器5启动报警程序;
若中间文件数据长度正确,则判断0号线程、1号线程校验位是否一致;若0号线程、1号线程数据错位,则PLC控制器5启动报警程序;若0号线程、1号线程校验位一致,则将数据截取赋值给指定变量,数据读取结束。
所述S2中的图像处理***3与显示器4、PLC控制器5之间通过EIP***进行联系。
所述S2中的检测数据的选取要大于100组。选取数据组数越多,则检测结果更精确。
所述S2中的边缘提取Canny算法,包括以下内容:
S21:边缘提取Canny算法所采用的卷积算子表达如下:
其x向、y向的一阶偏导数矩阵,梯度幅值以及梯度方向的数学表达式为:
S22:仿射变换表达如下:
x′=m11*x+m12*y+m13 (7)
y′=m21*x+m22*y+m23 (8)
以上公式是将点(x,y)映射到(x′,y′),公式中的m矩阵,是线性变换和平移的组合,m11,m12,m21,m22为线性变化参数,m13,m23为平移参数,其最后一行固定为0,0,1;
S23:在OpenCV中,通过函数cvWrapAifine(src,dst,mat)实现仿射变换,其中mat是2x3的仿射矩阵,该矩阵可以利用函数cvGetAffineTransform(srcTri,dstTri,mat)得到,其中mat是被该函数填充的仿射矩阵,srcTri和dstTri分别是由三个顶点定义的平行四边形,即:给出变换前的ABCD和变换后的A′B′C′D′。
本发明的使用过程如下所示:本发明所述的基于工业视觉的端子连接件检测方法,检测光源2照射待检测端子连接件,工业相机1在X方向和Y方向上分别拍摄待检测端子连接件,将拍摄到的图像传递给图像信息处理***3,图像信息处理***3通过0号线程和1号线程两条线程分别来处理X方向和Y方向上的图像信息,0号线程和1号线程先对边缘位置通过边缘提取Canny算法进行扫描,找出插针外边缘点跟插针中心从而求出直径,再通过宏单元进行逻辑运算选取若干组最相近的检测数据,再对检测数据进行冒泡排序,剔除部分过大数据和过小数据,对剩余数据取平均值得到端子连接件直径,将实测端子连接件直径与误差范围值进行比较,如果实测端子连接件直径在误差范围值内,则检测结果为合格,如果实测端子连接件直径不在误差范围值内,则检测结果为不合格。
本发明的有益效果是:本发明所述的基于工业视觉的端子连接件检测方法,由工业相机1拍摄端子连接件X方向和Y方向的照片,经过0号线程、1号线程两条线程的图像处理过程,选取若干组合适的数据计算得到检测直径,将实测值与误差范围值相比较,来确定被检测端子连接件是否合格。本方法具有相当大的灵活性,针对不同型号的端子连接件,只需要设置好该型号的合格参数,自动化程度高,相对于传统人工方式,更加智能、效率更高、检测结果更准确,实现产品的稳定检测,保证了产品质量。
本发明可广泛运用于工业视觉场合。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (8)
1.一种基于工业视觉的端子连接件检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:检测光源(2)从X方向和Y方向分别照射端子连接件,工业相机(1)拍摄检测照片并将图像信息传递给图像处理***(3);
S2:PLC控制器(5)控制图像处理***(3)处理图像并将处理信息结果传递给显示器(4)进行显示;图像信息处理过程包括处理X方向拍摄图像的0号线程和处理Y方向拍摄图像的1号线程,0号线程和1号线程采用边缘提取Canny算法对边缘位置扫描,找出插针外边缘点跟插针中心并求出直径,通过宏单元进行逻辑运算选取若干组最相近的检测数据,再对检测数据进行冒泡排序,剔除部分过大数据和过小数据,对剩余数据取平均值得到端子连接件直径;
S3:若端子连接件直径在下限值~上限值范围内,则端子连接件检测结果为合格,若端子连接件直径不在下限值~上限值范围内,则端子连接件检测结果为不合格,其中:上限值、下限值计算公式如下所示:
上限值=(端子连接件最大值-端子连接件实测值)/2+到基准最大公差+基准距离
下限值=基准距离-(端子连接件最大值-端子连接件实测值)/2+到基准最大公差。
2.根据权利要求1所述的基于工业视觉的端子连接件检测方法,其特征在于,所述S1中的工业相机(1)型号为FZ-S5M3,采用镜头型号为ML-MC03HR,分辨率为0.01mm/Pix,所述检测光源(2)为红色环型光源,所述图像处理***(3)型号为FH-5050-10。
3.根据权利要求1所述的基于工业视觉的端子连接件检测方法,其特征在于,所述S2中的0号线程、1号线程均包括建立全局变量、建立***变量和PLC数据传输三个模块。
4.根据权利要求3所述的基于工业视觉的端子连接件检测方法,其特征在于,所述S2中的0号线程和1号线程通过中间文件进行数据交换,0号线程将数据写入中间文件并进行保存,1号线程对中间文件中保存的数据进行读取。
5.根据权利要求3或4所述的基于工业视觉的端子连接件检测方法,其特征在于,所述S2中的1号线程对中间文件数据进行读取时,先判断中间文件是否存在,若中间文件不存在,PLC控制器(5)启动报警程序;若中间文件存在,则判断中间文件数据长度;若中间文件数据长度不正确,则PLC控制器(5)启动报警程序;
若中间文件数据长度正确,则判断0号线程、1号线程校验位是否一致;若0号线程、1号线程数据错位,则PLC控制器(5)启动报警程序;若0号线程、1号线程校验位一致,则将数据截取赋值给指定变量,数据读取结束。
6.根据权利要求5所述的基于工业视觉的端子连接件检测方法,其特征在于,所述S2中的图像处理***(3)与显示器(4)、PLC控制器(5)之间通过EIP***进行联系。
7.根据权利要求6所述的基于工业视觉的端子连接件检测方法,其特征在于,所述S2中的检测数据的选取要大于100组。
8.根据权利要求6或7所述的基于工业视觉的端子连接件检测方法,其特征在于,所述S2中的边缘提取Canny算法,包括以下内容:
S21:边缘提取Canny算法所采用的卷积算子表达如下:
其x向、y向的一阶偏导数矩阵,梯度幅值以及梯度方向的数学表达式为:
S22:仿射变换表达如下:
x′=m11*x+m12*y+m13 (7)
y′=m21*x+m22*y+m23 (8)
以上公式是将点(x,y)映射到(x',y'),公式中的m矩阵,是线性变换和平移的组合,m11,m12,m21,m22为线性变化参数,m13,m23为平移参数,其最后一行固定为0,0,1;
S23:在OpenCV中,通过函数cvWrapAffine(src,dst,mat)实现仿射变换,其中mat是2x3的仿射矩阵,该矩阵可以利用函数cvGetAffineTransform(srcTri,dstTri,mat)得到,srcTri和dstTri分别是由三个顶点定义的平行四边形,即:给出变换前的ABCD和变换后的A'B'C'D'。
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CN112184677A (zh) | 2021-01-05 |
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