CN113284143B - 基于图像数据处理的压铸件去毛刺精度检测*** - Google Patents

基于图像数据处理的压铸件去毛刺精度检测*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于图像数据处理的压铸件去毛刺精度检测***，所述去毛刺精度检测***包括压铸件图像采集模块、毛刺长度提取比较模块、毛刺面积参考值获取模块、毛刺面积参考值比较模块和去毛刺指令传输模块，本发明在毛刺的长度大于毛刺长度阈值的情况下，先对压铸件进行去毛刺处理，从而达到了减少了后续通过压铸件毛刺的面积参考值来判断是否要进行去毛刺的次数的技术效果，同时本申请中还对去毛刺的次数进行计数，据此达到判断去毛刺设备是否要进行检修的技术效果，便于实现对去毛刺设备的维护。

Description

基于图像数据处理的压铸件去毛刺精度检测***
技术领域
本发明涉及毛刺检测技术领域，具体为一种基于图像数据处理的压铸件去毛刺精度检测***。
背景技术
去毛刺，就是去除在零件面与面相交处所形成的多余部分。毛刺的存在有可能导致整个机械***不能正常工作，导致***的可靠性、稳定性降低，比如当存在毛刺的机器做机械运动或震动时， 脱落的毛刺会造成机器滑动表面过早磨损、噪音增大， 甚至使机构卡死， 动作失灵。因此，毛刺的去除十分重要。
现有技术中，大多根据人为主观检测毛刺是否去除，这种方式主要依靠经验，如何更加精确检测毛刺是否去除缺少有效的技术手段。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于图像数据处理的压铸件去毛刺精度检测***，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于图像数据处理的压铸件去毛刺精度检测***，所述去毛刺精度检测***包括压铸件图像采集模块、毛刺长度提取比较模块、毛刺面积参考值获取模块、毛刺面积参考值比较模块和去毛刺指令传输模块，所述压铸件图像采集模块用于采集压铸件图像，并从中提取压铸件上的各个毛刺图像，所述毛刺长度提取比较模块用于在第一次采集压铸件的图像时，从压铸件的图像上提取的毛刺图像中获取各个毛刺的长度，在存在毛刺图像上某个毛刺的长度大于等于毛刺长度阈值，依次令去毛刺指令传输模块和毛刺面积参考值获取模块工作，所述去毛刺指令传输模块用于传输信息给去毛刺设备，对该压铸件进行去毛刺，在毛刺图像上所有毛刺的长度均小于毛刺长度阈值时，直接令毛刺面积参考值获取模块工作，所述毛刺面积参考值获取模块重新采集压铸件的图像，提取压铸件上各个毛刺的面积的大小以及各个毛刺的最大宽度计算压铸件毛刺的面积参考值
Figure 771723DEST_PATH_IMAGE001
，其中，i表示压铸件上第i个毛刺，n表示压铸件上毛刺的个数，
Figure 157574DEST_PATH_IMAGE002
表示第i个毛刺的最大宽度，L表示压铸件的表面宽度，
Figure 560874DEST_PATH_IMAGE003
表示第i个毛刺的面积，所述毛刺面积参考值比较模块将压铸件毛刺面积参考值与面积参考阈值进行比较，在面积参考值大于等于面积参考阈值时，令去毛刺指令传输模块工作，在面积参考值小于面积参考阈值时，判断该压铸件去毛刺检测合格。
进一步的，所述去毛刺精度检测***还包括去毛刺指数计算模块、去毛刺指数比较模块和检修分析判断模块，去毛刺指令传输模块每工作一次，所述去毛刺指数计算模块便令去毛刺指数k加1，其中，某个压铸件的去毛刺指数k的初始值为0；所述去毛刺指数比较模块用于将去毛刺指数与去毛刺指数阈值进行比较，在去毛刺指数k大于等于去毛刺阈值令检修分析判断模块工作，所述检修分析判断模块分析去毛刺设备的去毛刺情况，判断是否要对去毛刺设备进行检修，在去毛刺指数k小于去毛刺阈值时，令毛刺面积参考值获取模块工作直到判断该压铸件去毛刺检测合格或者令毛刺面积参考值获取模块工作直到判断到去毛刺指数k大于等于去毛刺阈值。
进一步的，所述检修分析判断模块包括面积参考值统计模块和第一变化值计算比较模块，所述面积参考值统计模块用于获取该压铸件计算过的所有面积参考值P1、P2、…Pj…、Pm-1、Pm，其中，Pj表示第j次计算得到的压铸件毛刺的面积参考值，m为该压铸件计算过面积参考值的次数，所述第一变化值计算比较模块，计算第一变化值G1=(P1-Pm)/P1，如果第一变化值小于第一变化阈值，那么传输信息对该去毛刺设备进行检修。
进一步的，所述检修分析判断模块还包括第二变化值计算模块、待分析图像选取模块、分毛刺划分模块、连续指数计算模块和连续指数比较模块，在第一变化值大于第一变化阈值时，所述第二变化值计算模块计算第二变化值G2=(Pm-1-Pm)/Pm-1，并将第二变化值与第二变化阈值进行比较，在第二变化值小于第二变化阈值时，令所述待分析图像选取模块采集提取当前压铸件上的各个毛刺图像面积，并按照毛刺图像面积从大到小的顺序排序，选取排序第一的所对应的毛刺图像为待分析图像，所述分毛刺划分模块将待分析图像沿着压铸件的表面方向等距离划分成若干段分毛刺，设分毛刺的段数为d，所述连续指数计算模块分别获取每段分毛刺的面积U，并计算第c个分毛刺的连续指数Vc=|Uc+1-Uc|/Uc，其中，c的取值范围为1到d-1，Uc为第c段分毛刺的面积；所述连续指数比较模块将分毛刺的连续指数与连续指数阈值进行比较，在所有分毛刺的连续指数小于连续指数阈值，判断该压铸件去毛刺检测合格。
进一步的，所述去毛刺精度检测***还包括去毛刺精度检测方法，所述去毛刺精度检测方法包括以下步骤：
步骤S1：采集压铸件的原始图像，从原始图像中提取压铸件上的各个毛刺图像，从毛刺图像中提取各个毛刺的长度, 其中，设该压铸件的去毛刺指数k的初始值为0，转步骤S2；
步骤S2：将提取的毛刺的长度与毛刺长度阈值进行比较，如果存在毛刺图像上某个毛刺的长度大于等于毛刺长度阈值，那么传输信息给去毛刺设备，对该压铸件进行去毛刺，并令k加1后转步骤S3；如果毛刺图像上所有毛刺的长度均小于毛刺长度阈值，转步骤S3；
步骤S3：重新采集压铸件的图像，提取压铸件上各个毛刺的面积的大小以及各个毛刺的最大宽度计算压铸件毛刺的面积参考值，将压铸件毛刺面积参考值与面积参考阈值进行比较，如果面积参考值大于等于面积参考阈值，那么传输信息给去毛刺设备，对该压铸件进行去毛刺，k加1，转步骤S4，如果面积参考值小于面积参考阈值，转步骤S5；
步骤S4：将去毛刺指数k与去毛刺阈值进行比较，如果去毛刺指数k大于等于去毛刺阈值，转步骤S6，如果去毛刺指数小于去毛刺阈值，转步骤S3；
步骤S5：该压铸件去毛刺检测合格；
步骤S6：分析去毛刺设备的去毛刺情况，判断是否要对去毛刺设备进行检修。
进一步的，所述步骤S3中计算压铸件毛刺的面积参考值包括：
压铸件毛刺的面积参考值
Figure 226341DEST_PATH_IMAGE001
，其中，i表示压铸件上第i个毛刺，n表示压铸件上毛刺的个数，
Figure 197315DEST_PATH_IMAGE002
表示第i个毛刺的最大宽度，L表示压铸件的表面宽度，
Figure 403168DEST_PATH_IMAGE003
表示第i个毛刺的面积。
进一步的，所述步骤S6进一步包括：
获取该压铸件计算过的所有面积参考值P1、P2、…Pj…、Pm-1、Pm，其中，Pj表示第j次计算得到的压铸件毛刺的面积参考值，m为该压铸件计算过面积参考值的次数，
计算第一变化值G1=(P1-Pm)/P1，如果第一变化值小于第一变化阈值，那么传输信息对该去毛刺设备进行检修。
8.根据权利要求7所述的一种基于图像数据处理的压铸件去毛刺精度检测***，其特征在于：所述步骤S6还包括：
如果第一变化值大于第一变化阈值，计算第二变化值G2=(Pm-1-Pm)/Pm-1，
当第二变化值小于第二变化阈值，采集提取当前压铸件上的各个毛刺图像面积，并按照毛刺图像面积从大到小的顺序排序，选取排序第一的所对应的毛刺图像为待分析图像，将待分析图像沿着压铸件的表面方向等距离划分成若干段分毛刺，设分毛刺的段数为d，分别获取每段分毛刺的面积U，
计算第c个分毛刺的连续指数Vc=|Uc+1-Uc|/Uc，其中，c的取值范围为1到d-1，Uc为第c段分毛刺的面积；
如果所有分毛刺的连续指数小于连续指数阈值，那么该压铸件去毛刺检测合格，其中，d为自然数。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明在毛刺的长度大于毛刺长度阈值的情况下，先对压铸件进行去毛刺处理，从而减少了后续通过压铸件毛刺的面积参考值来判断是否要进行去毛刺的次数，同时本申请中还对去毛刺的次数进行计数，据此判断去毛刺设备是否要进行检修。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明基于图像数据处理的压铸件去毛刺精度检测***的模块示意图。
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。
请参阅图1，本发明提供技术方案：
一种基于图像数据处理的压铸件去毛刺精度检测***，所述去毛刺精度检测***包括压铸件图像采集模块、毛刺长度提取比较模块、毛刺面积参考值获取模块、毛刺面积参考值比较模块和去毛刺指令传输模块，所述压铸件图像采集模块用于采集压铸件图像，并从中提取压铸件上的各个毛刺图像，所述毛刺长度提取比较模块用于在第一次采集压铸件的图像时，从压铸件的图像上提取的毛刺图像中获取各个毛刺的长度，在存在毛刺图像上某个毛刺的长度大于等于毛刺长度阈值，依次令去毛刺指令传输模块和毛刺面积参考值获取模块工作，所述去毛刺指令传输模块用于传输信息给去毛刺设备，对该压铸件进行去毛刺，在毛刺图像上所有毛刺的长度均小于毛刺长度阈值时，直接令毛刺面积参考值获取模块工作，所述毛刺面积参考值获取模块重新采集压铸件的图像，提取压铸件上各个毛刺的面积的大小以及各个毛刺的最大宽度计算压铸件毛刺的面积参考值
Figure 395395DEST_PATH_IMAGE001
，其中，i表示压铸件上第i个毛刺，n表示压铸件上毛刺的个数，
Figure 294081DEST_PATH_IMAGE002
表示第i个毛刺的最大宽度，L表示压铸件的表面宽度，
Figure 253816DEST_PATH_IMAGE003
表示第i个毛刺的面积，所述毛刺面积参考值比较模块将压铸件毛刺面积参考值与面积参考阈值进行比较，在面积参考值大于等于面积参考阈值时，令去毛刺指令传输模块工作，在面积参考值小于面积参考阈值时，判断该压铸件去毛刺检测合格。
所述去毛刺精度检测***还包括去毛刺指数计算模块、去毛刺指数比较模块和检修分析判断模块，去毛刺指令传输模块每工作一次，所述去毛刺指数计算模块便令去毛刺指数k加1，其中，某个压铸件的去毛刺指数k的初始值为0；所述去毛刺指数比较模块用于将去毛刺指数与去毛刺指数阈值进行比较，在去毛刺指数k大于等于去毛刺阈值令检修分析判断模块工作，所述检修分析判断模块分析去毛刺设备的去毛刺情况，判断是否要对去毛刺设备进行检修，在去毛刺指数k小于去毛刺阈值时，令毛刺面积参考值获取模块工作直到判断该压铸件去毛刺检测合格或者令毛刺面积参考值获取模块工作直到判断到去毛刺指数k大于等于去毛刺阈值。
所述检修分析判断模块包括面积参考值统计模块和第一变化值计算比较模块，所述面积参考值统计模块用于获取该压铸件计算过的所有面积参考值P1、P2、…Pj…、Pm-1、Pm，其中，Pj表示第j次计算得到的压铸件毛刺的面积参考值，m为该压铸件计算过面积参考值的次数，所述第一变化值计算比较模块，计算第一变化值G1=(P1-Pm)/P1，如果第一变化值小于第一变化阈值，那么传输信息对该去毛刺设备进行检修。
所述检修分析判断模块还包括第二变化值计算模块、待分析图像选取模块、分毛刺划分模块、连续指数计算模块和连续指数比较模块，在第一变化值大于第一变化阈值时，所述第二变化值计算模块计算第二变化值G2=(Pm-1-Pm)/Pm-1，并将第二变化值与第二变化阈值进行比较，在第二变化值小于第二变化阈值时，令所述待分析图像选取模块采集提取当前压铸件上的各个毛刺图像面积，并按照毛刺图像面积从大到小的顺序排序，选取排序第一的所对应的毛刺图像为待分析图像，所述分毛刺划分模块将待分析图像沿着压铸件的表面方向等距离划分成若干段分毛刺，设分毛刺的段数为d，所述连续指数计算模块分别获取每段分毛刺的面积U，并计算第c个分毛刺的连续指数Vc=|Uc+1-Uc|/Uc，其中，c的取值范围为1到d-1，Uc为第c段分毛刺的面积；所述连续指数比较模块将分毛刺的连续指数与连续指数阈值进行比较，在所有分毛刺的连续指数小于连续指数阈值，判断该压铸件去毛刺检测合格。
所述去毛刺精度检测***还包括去毛刺精度检测方法，所述去毛刺精度检测方法包括以下步骤：
步骤S1：采集压铸件的原始图像，从原始图像中提取压铸件上的各个毛刺图像，从毛刺图像中提取各个毛刺的长度, 其中，设该压铸件的去毛刺指数k的初始值为0，转步骤S2；
步骤S2：将提取的毛刺的长度与毛刺长度阈值进行比较，如果存在毛刺图像上某个毛刺的长度大于等于毛刺长度阈值，那么传输信息给去毛刺设备，对该压铸件进行去毛刺，并令k加1后转步骤S3；如果毛刺图像上所有毛刺的长度均小于毛刺长度阈值，直接转步骤S3；如果毛刺的长度过长，那么肯定要进行去毛刺，这样避免直接去根据毛刺的面积参考值计算判断要不要去毛刺，相对来说减少了运算量，但是毛刺的类型多种多样，仅仅根据毛刺的长度判断要不要去毛刺，不够精确。
步骤S3：重新采集压铸件的图像，提取压铸件上各个毛刺的面积的大小以及各个毛刺的最大宽度计算压铸件毛刺的面积参考值，将压铸件毛刺面积参考值与面积参考阈值进行比较，如果面积参考值大于等于面积参考阈值，那么传输信息给去毛刺设备，对该压铸件进行去毛刺，k加1，转步骤S4，如果面积参考值小于面积参考阈值，转步骤S5；
步骤S4：将去毛刺指数k与去毛刺阈值进行比较，如果去毛刺指数k大于等于去毛刺阈值，转步骤S6，如果去毛刺指数小于去毛刺阈值，转步骤S3；
步骤S5：该压铸件去毛刺检测合格；
步骤S6：分析去毛刺设备的去毛刺情况，判断是否要对去毛刺设备进行检修。
所述步骤S3中计算压铸件毛刺的面积参考值包括：
压铸件毛刺的面积参考值
Figure 420617DEST_PATH_IMAGE001
，其中，i表示压铸件上第i个毛刺，n表示压铸件上毛刺的个数，
Figure 532930DEST_PATH_IMAGE002
表示第i个毛刺的最大宽度，L表示压铸件的表面宽度，
Figure 336938DEST_PATH_IMAGE003
表示第i个毛刺的面积。毛刺的宽度是指毛刺与压铸件的表面相平行方向上的长度，毛刺的最大宽度是指毛刺与压铸件的表面相平行方向上的最长长度，因为毛刺大多是不规则形状的，有些毛刺会相对比较细小，但是他的宽度较大，那么会严重影响压铸件表面的平整性，因此在计算面积参考值时不仅仅是考虑毛刺面积的大小，还考虑到了毛刺的宽度情况；
所述步骤S6进一步包括：
获取该压铸件计算过的所有面积参考值P1、P2、…Pj…、Pm-1、Pm，其中，Pj表示第j次计算得到的压铸件毛刺的面积参考值，m为该压铸件计算过面积参考值的次数，
计算第一变化值G1=(P1-Pm)/P1，如果第一变化值小于第一变化阈值，那么传输信息对该去毛刺设备进行检修；当P1与Pm之间的值相差的比较小的情况下，说明去毛刺设备去毛刺的效果很差，需要对去毛刺设备进行检修；
如果第一变化值大于第一变化阈值，计算第二变化值G2=(Pm-1-Pm)/Pm-1，
当第二变化值小于第二变化阈值，采集提取当前压铸件上的各个毛刺图像面积，并按照毛刺图像面积从大到小的顺序排序，选取排序第一的所对应的毛刺图像为待分析图像，将待分析图像沿着压铸件的表面方向等距离划分成若干段分毛刺，设分毛刺的段数为d，分别获取每段分毛刺的面积U，
计算第c个分毛刺的连续指数Vc=|Uc+1-Uc|/Uc，其中，c的取值范围为1到d-1，Uc为第c段分毛刺的面积；当第一变化值大于第一变化阈值，第二变化值小于第二变化阈值，说明去毛刺设备能够对压铸件进行显著的去毛刺，但是随着毛刺越来越小，去毛刺的效果越来越小，但是可能是由于毛刺覆盖在压铸件的表面长度比较长，即毛刺与压铸件表面的相贴的长度比较长，且毛刺最高处距离压铸件表面的距离较小所导致的第二变化值较小，在这种情况下，如果毛刺表面相对比较平滑，那么对压铸件工作时的影响很小，此时也可以判断去毛刺检测合格。
如果所有分毛刺的连续指数小于连续指数阈值，那么该压铸件去毛刺检测合格，其中，d为自然数。
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。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。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。

Claims (8)

1.一种基于图像数据处理的压铸件去毛刺精度检测***，其特征在于，所述去毛刺精 度检测***包括压铸件图像采集模块、毛刺长度提取比较模块、毛刺面积参考值获取模块、 毛刺面积参考值比较模块和去毛刺指令传输模块，所述压铸件图像采集模块用于采集压铸 件图像，并从中提取压铸件上的各个毛刺图像，所述毛刺长度提取比较模块用于在第一次 采集压铸件的图像时，从压铸件的图像上提取的毛刺图像中获取各个毛刺的长度，在存在 毛刺图像上某个毛刺的长度大于等于毛刺长度阈值，依次令去毛刺指令传输模块和毛刺面 积参考值获取模块工作，所述去毛刺指令传输模块用于传输信息给去毛刺设备，对该压铸 件进行去毛刺，在毛刺图像上所有毛刺的长度均小于毛刺长度阈值时，直接令毛刺面积参 考值获取模块工作，所述毛刺面积参考值获取模块重新采集压铸件的图像，提取压铸件上 各个毛刺的面积的大小以及各个毛刺的最大宽度计算压铸件毛刺的面积参考值
Figure 706097DEST_PATH_IMAGE001
，其中，i表示压铸件上第i个毛刺，n表示压铸件上毛刺的个数，
Figure 843817DEST_PATH_IMAGE002
表示第i个 毛刺的最大宽度，L表示压铸件的表面宽度，
Figure 165077DEST_PATH_IMAGE003
表示第i个毛刺的面积，所述毛刺面积参考值 比较模块将压铸件毛刺面积参考值与面积参考阈值进行比较，在面积参考值大于等于面积 参考阈值时，令去毛刺指令传输模块工作，在面积参考值小于面积参考阈值时，判断该压铸 件去毛刺检测合格。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像数据处理的压铸件去毛刺精度检测***，其特征在于：所述去毛刺精度检测***还包括去毛刺指数计算模块、去毛刺指数比较模块和检修分析判断模块，去毛刺指令传输模块每工作一次，所述去毛刺指数计算模块便令去毛刺指数k加1，其中，某个压铸件的去毛刺指数k的初始值为0；所述去毛刺指数比较模块用于将去毛刺指数与去毛刺指数阈值进行比较，在去毛刺指数k大于等于去毛刺阈值令检修分析判断模块工作，所述检修分析判断模块分析去毛刺设备的去毛刺情况，判断是否要对去毛刺设备进行检修，在去毛刺指数k小于去毛刺阈值时，令毛刺面积参考值获取模块工作直到判断该压铸件去毛刺检测合格或者令毛刺面积参考值获取模块工作直到判断到去毛刺指数k大于等于去毛刺阈值。
3.根据权利要求2所述的一种基于图像数据处理的压铸件去毛刺精度检测***，其特征在于：所述检修分析判断模块包括面积参考值统计模块和第一变化值计算比较模块，所述面积参考值统计模块用于获取该压铸件计算过的所有面积参考值P1、P2、…Pj…、Pm-1、Pm，其中，Pj表示第j次计算得到的压铸件毛刺的面积参考值，m为该压铸件计算过面积参考值的次数，所述第一变化值计算比较模块，计算第一变化值G1=(P1-Pm)/P1，如果第一变化值小于第一变化阈值，那么传输信息对该去毛刺设备进行检修。
4.根据权利要求3所述的一种基于图像数据处理的压铸件去毛刺精度检测***，其特征在于：所述检修分析判断模块还包括第二变化值计算模块、待分析图像选取模块、分毛刺划分模块、连续指数计算模块和连续指数比较模块，在第一变化值大于第一变化阈值时，所述第二变化值计算模块计算第二变化值G2=(Pm-1-Pm)/Pm-1，并将第二变化值与第二变化阈值进行比较，在第二变化值小于第二变化阈值时，令所述待分析图像选取模块采集提取当前压铸件上的各个毛刺图像面积，并按照毛刺图像面积从大到小的顺序排序，选取排序第一的所对应的毛刺图像为待分析图像，所述分毛刺划分模块将待分析图像沿着压铸件的表面方向等距离划分成若干段分毛刺，设分毛刺的段数为d，所述连续指数计算模块分别获取每段分毛刺的面积U，并计算第c个分毛刺的连续指数Vc=|Uc+1-Uc|/Uc，其中，c的取值范围为1到d-1，Uc为第c段分毛刺的面积；所述连续指数比较模块将分毛刺的连续指数与连续指数阈值进行比较，在所有分毛刺的连续指数小于连续指数阈值，判断该压铸件去毛刺检测合格。
5.根据权利要求1所述的一种基于图像数据处理的压铸件去毛刺精度检测***，其特征在于：所述去毛刺精度检测***采用了去毛刺精度检测方法，所述去毛刺精度检测方法包括以下步骤：
步骤S1：采集压铸件的原始图像，从原始图像中提取压铸件上的各个毛刺图像，从毛刺图像中提取各个毛刺的长度, 其中，设该压铸件的去毛刺指数k的初始值为0，转步骤S2；
步骤S2：将提取的毛刺的长度与毛刺长度阈值进行比较，如果存在毛刺图像上某个毛刺的长度大于等于毛刺长度阈值，那么传输信息给去毛刺设备，对该压铸件进行去毛刺，并令k加1后转步骤S3；如果毛刺图像上所有毛刺的长度均小于毛刺长度阈值，转步骤S3；
步骤S3：重新采集压铸件的图像，提取压铸件上各个毛刺的面积的大小以及各个毛刺的最大宽度计算压铸件毛刺的面积参考值，将压铸件毛刺面积参考值与面积参考阈值进行比较，如果面积参考值大于等于面积参考阈值，那么传输信息给去毛刺设备，对该压铸件进行去毛刺，k加1，转步骤S4，如果面积参考值小于面积参考阈值，转步骤S5；
步骤S4：将去毛刺指数k与去毛刺阈值进行比较，如果去毛刺指数k大于等于去毛刺阈值，转步骤S6，如果去毛刺指数小于去毛刺阈值，转步骤S3；
步骤S5：该压铸件去毛刺检测合格；
步骤S6：分析去毛刺设备的去毛刺情况，判断是否要对去毛刺设备进行检修。
6.根据权利要求5所述的一种基于图像数据处理的压铸件去毛刺精度检测***，其特征在于：所述步骤S3中计算压铸件毛刺的面积参考值包括：
压铸件毛刺的面积参考值
Figure 998035DEST_PATH_IMAGE001
，其中，i表示压铸件上第i个毛刺，n表示压铸 件上毛刺的个数，
Figure 797364DEST_PATH_IMAGE002
表示第i个毛刺的最大宽度，L表示压铸件的表面宽度，
Figure 868219DEST_PATH_IMAGE003
表示第i个毛 刺的面积。
7.根据权利要求5所述的一种基于图像数据处理的压铸件去毛刺精度检测***，其特征在于：所述步骤S6进一步包括：
获取该压铸件计算过的所有面积参考值P1、P2、…Pj…、Pm-1、Pm，其中，Pj表示第j次计算得到的压铸件毛刺的面积参考值，m为该压铸件计算过面积参考值的次数，
计算第一变化值G1=(P1-Pm)/P1，如果第一变化值小于第一变化阈值，那么传输信息对该去毛刺设备进行检修。
8.根据权利要求7所述的一种基于图像数据处理的压铸件去毛刺精度检测***，其特征在于：所述步骤S6还包括：
如果第一变化值大于第一变化阈值，计算第二变化值G2=(Pm-1-Pm)/Pm-1，
当第二变化值小于第二变化阈值，采集提取当前压铸件上的各个毛刺图像面积，并按照毛刺图像面积从大到小的顺序排序，选取排序第一的所对应的毛刺图像为待分析图像，将待分析图像沿着压铸件的表面方向等距离划分成若干段分毛刺，设分毛刺的段数为d，分别获取每段分毛刺的面积U，
计算第c个分毛刺的连续指数Vc=|Uc+1-Uc|/Uc，其中，c的取值范围为1到d-1，Uc为第c段分毛刺的面积；
如果所有分毛刺的连续指数小于连续指数阈值，那么该压铸件去毛刺检测合格，其中，d为自然数。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN114279357B (zh) * 2021-12-23 2024-05-03 杭州电子科技大学 一种基于机器视觉的压铸件毛刺尺寸测量方法及***
CN115170563B (zh) * 2022-09-06 2022-12-13 江苏中科云控智能工业装备有限公司 基于物联网的压铸件去毛刺后的检测***及方法
CN115519096B (zh) * 2022-09-19 2023-08-01 江苏中科云控智能工业装备有限公司 基于大数据的压铸件去毛刺装备状态检测***及方法
CN115406900B (zh) * 2022-10-31 2023-01-20 江苏中科云控智能工业装备有限公司 一种基于机器视觉的压铸件毛刺检测***及方法
CN115431280A (zh) * 2022-11-07 2022-12-06 江苏中科云控智能工业装备有限公司 基于多机器人协作的去毛刺多信号传输***及方法
CN117392133B (zh) * 2023-12-12 2024-02-20 江苏中科云控智能工业装备有限公司 一种基于机器视觉的压铸件毛刺检测***及方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109141232B (zh) * 2018-08-07 2020-09-25 常州好迪机械有限公司 一种基于机器视觉的盘类铸件在线检测方法
CN109115800B (zh) * 2018-08-20 2022-04-12 深圳市杰恩世智能科技有限公司 一种产品毛刺的快速检测及长度精确测量方法
CN109509170B (zh) * 2018-09-11 2021-08-17 韶关学院 一种压铸件缺陷检测方法及装置
CN110930376A (zh) * 2019-11-13 2020-03-27 上海交通大学 基于机器视觉的对焊点毛刺的检测方法及***

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