CN113432585A - 一种基于机器视觉技术的非接触式轮毂位置精确测定方法 - Google Patents

一种基于机器视觉技术的非接触式轮毂位置精确测定方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113432585A
CN113432585A CN202110727553.7A CN202110727553A CN113432585A CN 113432585 A CN113432585 A CN 113432585A CN 202110727553 A CN202110727553 A CN 202110727553A CN 113432585 A CN113432585 A CN 113432585A
Authority
CN
China
Prior art keywords
hub
requirement
characteristic
error
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110727553.7A
Other languages
English (en)
Inventor
李康举
吕尧
赵元
刘业峰
邹永
李俊宇
李承欣
赵科学
雷翔鹏
宋飞
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenyang Institute of Technology
Original Assignee
Shenyang Institute of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenyang Institute of Technology filed Critical Shenyang Institute of Technology
Priority to CN202110727553.7A priority Critical patent/CN113432585A/zh
Publication of CN113432585A publication Critical patent/CN113432585A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C11/00Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
    • G01C11/02Picture taking arrangements specially adapted for photogrammetry or photographic surveying, e.g. controlling overlapping of pictures
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C11/00Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
    • G01C11/04Interpretation of pictures

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明涉及目标检测技术领域,具体涉及一种基于机器视觉技术的非接触式轮毂位置精确测定方法,包括如下步骤:S1、应用CCD工业相机搭建视觉检测***,实现工件图像的采集;S2、运用双特征位置精确测定方法,提取轮毂的两处主要特征,即轮毂气门孔位置与轮毂中心孔位置;S3、通过对双特征数据的分析与计算确定轮毂位置精度误差,并根据计算数据输出结果;S4、应用分段位移、逐渐次定位的方式进行反馈补偿。本发明的测量方法中,角度标准差为0.0226°,测量不确定度为0.0036°,测量精度理想,检测方法具有良好的时效性和准确性,能够满足轮毂自动化加工位置检测的性能要求。

Description

一种基于机器视觉技术的非接触式轮毂位置精确测定方法
技术领域
本发明涉及目标检测技术领域,具体涉及一种基于机器视觉技术的非接触式轮毂位置精确测定方法。
背景技术
伴随工业4.0时代的到来,工业技术得到迅猛发展,自动化加工以其高精度、高速度、高稳定性,已成为工业生产中最重要的加工方式。轮毂作为汽车、电动车等交通工具的关键部分,因其传统的加工方式,易受人为因素影响、效率低、稳定性差,以难以满足高速发展市场需求。轮毂自动化加工势在必行。
轮毂机械加工是轮毂生产工艺过程中唯一的精加工过程,是轮毂加工中最为重要的环节。轮毂自动化加工主要由数控车床对轮毂轮廓的车削加工,及加工中心铣削、钻削加工组成。因更换加工工序时,需要对轮毂进行翻面,并重新装卡,轮毂位置精确测定,便成为是影响轮毂机械加工装卡精度的重要环节,直接影响轮毂加工精度。
传统人工接触式的位置精确测定方式,生产效率低、定位精度差,易受人为因素影响,在检测人员疲劳或精力不集中的情况下,容易形成严重误判,已无法满足智能化生产需求。基于计算机视觉的测量技术,因其高速度、良好的实时性、非接触、低成本等特点,能较好的满足轮毂自动化加工位置精度测定需求。王宇杰采用视觉检测技术对采集到的图像分别进行均值滤波和边缘分割检测,以提高检测的精度以及检测的快速性。沈宝国采用视觉检测技术,对采集到的图像进行边缘检测和边缘识别,利用最小二乘法与霍夫变换两种直线识别方法提取图像中夹角两条边的倾斜角,从而实现对工件的角度检测。秦钟伟采用小波降噪的方法对相机采集到的图像进行优化, 再使用最大类间方差法,计算得出适用于降噪后图片的最佳阈值来进行二值化处理,以提高检测的视觉准确性。涂德浴使用Canny边缘检测算子检测边缘特征,再使用改进后的随机霍夫圆检测算法检测断面轮廓,提高了视觉检测算法的检测精度与效率。林新东采用机器视觉技术,使用单目相机对靶标实时成像,再通过二值化、轮廓提取等数字图像处理技术对靶标进行定位与跟踪,有效提高了测量效率和稳定性,并实现了实时测量。
在实际复杂加工环境下,如何实现轮毂置的精确测定为目前厄需解决的难题。
发明内容
为解决上述问题,本发明提供了一种基于机器视觉技术的非接触式轮毂位置精确测定方法。
为实现上述目的,本发明采取的技术方案为:
一种基于机器视觉技术的非接触式轮毂位置精确测定方法,包括如下步骤:
S1、应用CCD工业相机搭建视觉检测***,实现工件图像的采集;
S2、运用双特征位置精确测定方法,提取轮毂的两处主要特征,即轮毂气门孔位置与轮毂中心孔位置;
S3、通过对双特征数据的分析与计算确定轮毂位置精度误差,并根据计算数据输出结果;
S4、应用分段位移、逐渐次定位的方式进行反馈补偿。
进一步地,所述步骤S1具体包括如下步骤:应用CCD工业相机搭建视觉检测***,在工件进入视觉检测区域,传感器感应工件到位后,视觉检测***调用CCD工业相机实现工件图像的采集。
进一步地,所述步骤S2中,采用In-SightExplorer软件实现轮毂的气门孔位置与中心孔位置的两项基本特征的提取。
进一步地,所述步骤S3中,通过将待测图像特征与标准模板图像进行比对,计算两者间的相似度,若计算结果符合相似度要求则认为位置符合,不符合要求则根据图像位置与标准位置的误差,计算出需要位移补差的距离或角度。
进一步地,所述步骤S3具体包括如下步骤:首先提取标准模板图像中的气门孔特征信息,再在待测图像区域,查找气门孔特征的位置信息,通过将找到的气门孔特征位置坐标x1、y1,与标准模板中的气门孔特征位置坐标xb1、yb1进行比较,计算位置误差,若误差小于等于阀值,则气门孔特征位置符合要求;再通过对轮毂中心孔特征的局部掩膜,完成对轮毂中心孔特征的提取,在待测图像查找中心孔特征位置坐标x2、y2,与标准模板中心孔特征位置坐标xb2、yb2进行比较,计算位置误差,若误差小于等于阀值,则中心孔位置也符合要求,双特征位置精度均符合,则检测轮毂位置符合装卡要求;
气门孔和中心孔位置坐标误差其中一项或全部大于阀值,则通过导入轮毂两处特征位置信息(x1、y1、x2、y2)到表格自动计算程序,
Figure 234589DEST_PATH_IMAGE001
,计算得到轮毂角度位置误差r,根据计算结果分析,位置误差r小于等于阀值,则毂位置符合装卡要求,若计算结果大于阀值,则轮毂位置不符合装卡要求。
进一步地,所述步骤S4中,针对位置偏差较大的工件,轮毂位置精度测定,选用分段位移、逐渐次定位的方式进行位移补差运动,设定角度60°为单次最大补差区间,即偏差大于60°的工件,以每次补差60°的方式,补差至剩余角度小于60°,再直接补差角度至符合要求。
通过实验测量表明,本发明的测量方法中,角度标准差为0.0226°,测量不确定度为0.0036°,测量精度理想,检测方法具有良好的时效性和准确性,能够满足轮毂自动化加工位置检测的性能要求。
附图说明
图1为本发明实施例中的特征提取与分析流程图。
图2为本发明实施例中的移补差调整流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明,但不以任何形式限制本发明。应当指出的是,对本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。
视觉检测***的搭建
应用CCD工业相机搭建视觉检测***,在工件进入视觉检测区域,传感器感应工件到位后,视觉检测***调用CCD工业相机实现工件图像的采集。
轮毂装卡位置的精确测定
因为轮毂装卡位置精度对轮毂的位置与姿态有双重定位要求,为保证轮毂装卡位置精度准确性,采用双特征位置精度测定的方法,相比也以往的单特征位置测定方法,双特征定位能够有效的消除微小误差,对工件姿态位置精度的影响。具体的:通过In-SightExplorer软件提取工件图像内载的轮毂的气门孔位置与中心孔位置的两项基本特征,再分别将待测图像特征与标准模板图像进行比对,计算两者间的相似度,若计算结果符合相似度要求则认为位置符合,不符合要求则根据图像位置与标准位置的误差,计算出需要位移补差的距离或角度,具体流程如图1所示。
已知轮毂特征1(气门孔)位置信息x1、y1,轮毂特征2(中心孔)位置信息x2,y2,轮毂位置偏转角度r,则有:
Figure 214046DEST_PATH_IMAGE002
(1)
根据公式(1),设计表格角度自动计算程序
Figure 259363DEST_PATH_IMAGE001
,应用程序导入轮毂两处特征参数,可计算出轮毂角度位置误差r。
如图1所示,首先提取标准模板图像中的气门孔特征信息,再在待测图像区域,查找气门孔特征的位置信息,通过将找到的气门孔特征位置坐标x1、y1,与标准模板中的气门孔特征位置坐标xb1、yb1进行比较,计算位置误差,若误差小于等于阀值,则气门孔特征位置符合要求。
再通过对轮毂中心孔特征的局部掩膜,完成对轮毂中心孔特征的提取,在待测图像查找中心孔特征位置坐标x2、y2,与标准模板中心孔特征位置坐标xb2、yb2进行比较,计算位置误差,若误差小于等于阀值,则中心孔位置也符合要求,双特征位置精度均符合,则检测轮毂位置符合装卡要求。气门孔和中心孔位置坐标误差其中一项或全部大于阀值,则通过导入轮毂两处特征位置信息(x1、y1、x2、y2)到表格自动计算程序,
Figure 248047DEST_PATH_IMAGE001
,计算得到轮毂角度位置误差r,根据计算结果分析,位置误差r小于等于阀值,则毂位置符合装卡要求,若计算结果大于阀值,则轮毂位置不符合装卡要求。
因为轮毂加工的装卡方式,采用中心定位四周均匀卡紧,这种方式能够很好的保证轮毂的中心定位精度,这样轮毂定位精度仅存在角度定位误差,且误差带始终分布在,以轮毂定位中心为圆心的等直径的圆周上,因此角度成为直接影响轮毂加工定位精度因素的主要参数,所以轮毂位置精确测定选用角度值作为主要输出结果,根据公式(1)通过表格自动计算程序
Figure 796840DEST_PATH_IMAGE001
,应用轮毂两处特征参数计算角度作为输出结果。
因单次测量精度存在误差,且视觉***单次测量时间极其短,为减少误差值,轮毂位置精准测定,选用多次测量(10次)取平均值的方式,减少测量误差,测量完成后将输出结果反馈给机械手进行位移差补运动。
为减少机械手定位精度存在误差,位移差补时,针对位置偏差较大的工件,轮毂位置精度测定,选用分段位移、逐渐次定位的方式进行位移补差运动,设定角度60°为单次最大补差区间,即偏差大于60°的工件,以每次补差60°的方式,补差至剩余角度小于60°,再直接补差角度至符合要求。具体补差调整流程如图2所示
移补差调整步骤:
Step1: 根据测量结果区分轮毂角度偏差范围,按不同角度分为-60°至60°、60°至120°、120°至180°、-60°至-120°、-120°至-180°五个区间;
Step2:对轮毂角度偏差在120°至180°或-120°至-180°区间的工件,统一位移补差60°到60°至120°或-60°至-120°区间,并再次测量;
Step3:对轮毂角度偏差在60°至120°或-60°至-120°区间的工件,统一位移补差60°到-60°~60°区间,并再次测量;
Step4:对轮毂角度偏差在-60°至60°区间的工件,直接位移补差测量结果至正确位置;
Step5:测量补差结果,位置符合装卡要求视为调整结束。
现场实际应用
利用轮毂位置精确测定***,对同一偏转角度为3°的工件进行实际测量40次,结果如表1所示。
表1对同一偏转角度工件测量结果
Figure 88144DEST_PATH_IMAGE003
轮毂位置精确测定标准差s为:
Figure 355177DEST_PATH_IMAGE004
=0.0226° (2)
测量的标准不确定度
Figure 147553DEST_PATH_IMAGE005
Figure 550852DEST_PATH_IMAGE006
(3)
轮毂位置精度误差要求±0.5°,根据实验数据计算得出轮毂位置精度测量最大误差、标准差、A类不确定度,均在理想范围之内,说明基于视觉检测技术的轮毂位置精度测定***,能够满足轮毂位置精度检测的要求,并可快速重复测量,位移补差***能够满足输出且***处理时间较短,满足工业在线实时检测要求。若要进一步提高测量精度、***的稳定性、缩短***处理时间 ,还要对有关问题作更深入的研究,如定位相机像素、检测环境、镜头、光源的稳定性等。
应用现场实验应用视觉检测***,辅助轮毂自动化加工577件轮毂,其中问题工件55件,一次加工产品合格率为90.47%,经过对问题工件的检测分析,产生问题原因全部为加工或卡具精度,轮毂位置精准测定全部符合要求,能够满足轮毂自动化加工检测定位需求。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是,本发明并不局限于上述特定实施方式,本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改,这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下,本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (6)

1.一种基于机器视觉技术的非接触式轮毂位置精确测定方法,其特征在于:包括如下步骤:
S1、应用CCD工业相机搭建视觉检测***,实现工件图像的采集;
S2、运用双特征位置精确测定方法,提取轮毂的两处主要特征,即轮毂气门孔位置与轮毂中心孔位置;
S3、通过对双特征数据的分析与计算确定轮毂位置精度误差,并根据计算数据输出结果;
S4、应用分段位移、逐渐次定位的方式进行反馈补偿。
2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的非接触式轮毂位置精确测定方法,其特征在于:所述步骤S1具体包括如下步骤:应用CCD工业相机搭建视觉检测***,在工件进入视觉检测区域,传感器感应工件到位后,视觉检测***调用CCD工业相机实现工件图像的采集。
3.如权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的非接触式轮毂位置精确测定方法,其特征在于:所述步骤S2中,采用In-SightExplorer软件实现轮毂的气门孔位置与中心孔位置的两项基本特征的提取。
4.如权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的非接触式轮毂位置精确测定方法,其特征在于:所述步骤S3中,通过将待测图像特征与标准模板图像进行比对,计算两者间的相似度,若计算结果符合相似度要求则认为位置符合,不符合要求则根据图像位置与标准位置的误差,计算出需要位移补差的距离或角度。
5.如权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的非接触式轮毂位置精确测定方法,其特征在于:所述步骤S3具体包括如下步骤:首先提取标准模板图像中的气门孔特征信息,再在待测图像区域,查找气门孔特征的位置信息,通过将找到的气门孔特征位置坐标x1、y1,与标准模板中的气门孔特征位置坐标xb1、yb1进行比较,计算位置误差,若误差小于等于阀值,则气门孔特征位置符合要求;再通过对轮毂中心孔特征的局部掩膜,完成对轮毂中心孔特征的提取,在待测图像查找中心孔特征位置坐标x2、y2,与标准模板中心孔特征位置坐标xb2、yb2进行比较,计算位置误差,若误差小于等于阀值,则中心孔位置也符合要求,双特征位置精度均符合,则检测轮毂位置符合装卡要求;气门孔和中心孔位置坐标误差其中一项或全部大于阀值,则通过导入轮毂两处特征位置信息(x1、y1、x2、y2)到表格自动计算程序,
Figure 862812DEST_PATH_IMAGE001
,计算得到轮毂角度位置误差r,根据计算结果分析,位置误差r小于等于阀值,则毂位置符合装卡要求,若计算结果大于阀值,则轮毂位置不符合装卡要求。
6.如权利要求1所述的一种基于机器视觉技术的非接触式轮毂位置精确测定方法,其特征在于:所述步骤S4中,针对位置偏差较大的工件,轮毂位置精度测定,选用分段位移、逐渐次定位的方式进行位移补差运动,设定角度60°为单次最大补差区间,即偏差大于60°的工件,以每次补差60°的方式,补差至剩余角度小于60°,再直接补差角度至符合要求。
CN202110727553.7A 2021-06-29 2021-06-29 一种基于机器视觉技术的非接触式轮毂位置精确测定方法 Pending CN113432585A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110727553.7A CN113432585A (zh) 2021-06-29 2021-06-29 一种基于机器视觉技术的非接触式轮毂位置精确测定方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110727553.7A CN113432585A (zh) 2021-06-29 2021-06-29 一种基于机器视觉技术的非接触式轮毂位置精确测定方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113432585A true CN113432585A (zh) 2021-09-24

Family

ID=77757633

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110727553.7A Pending CN113432585A (zh) 2021-06-29 2021-06-29 一种基于机器视觉技术的非接触式轮毂位置精确测定方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113432585A (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1856804A (zh) * 2003-09-26 2006-11-01 微一埃普西龙测量技术有限两合公司 对象3d位置的无接触光学确定的方法和装置
CN104123542A (zh) * 2014-07-18 2014-10-29 大连理工大学 一种轮毂工件定位的装置及其方法
CN106624025A (zh) * 2016-09-30 2017-05-10 图灵视控(北京)科技有限公司 基于机器视觉的智能化柔性加工***及检测***
CN111210392A (zh) * 2019-12-18 2020-05-29 中信重工机械股份有限公司 一种基于数字图像处理的轮毂气门孔定位方法
CN111229648A (zh) * 2020-01-19 2020-06-05 青岛滨海学院 基于机器视觉的太阳能电池板瑕疵检测***及检测方法
CN111311618A (zh) * 2018-12-11 2020-06-19 长春工业大学 一种基于高精度几何基元提取的圆弧工件匹配与定位方法
CN112833789A (zh) * 2021-01-14 2021-05-25 秦皇岛信能能源设备有限公司 汽车轮毂气孔位置检测装置、方位角检测装置及方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1856804A (zh) * 2003-09-26 2006-11-01 微一埃普西龙测量技术有限两合公司 对象3d位置的无接触光学确定的方法和装置
CN104123542A (zh) * 2014-07-18 2014-10-29 大连理工大学 一种轮毂工件定位的装置及其方法
CN106624025A (zh) * 2016-09-30 2017-05-10 图灵视控(北京)科技有限公司 基于机器视觉的智能化柔性加工***及检测***
CN111311618A (zh) * 2018-12-11 2020-06-19 长春工业大学 一种基于高精度几何基元提取的圆弧工件匹配与定位方法
CN111210392A (zh) * 2019-12-18 2020-05-29 中信重工机械股份有限公司 一种基于数字图像处理的轮毂气门孔定位方法
CN111229648A (zh) * 2020-01-19 2020-06-05 青岛滨海学院 基于机器视觉的太阳能电池板瑕疵检测***及检测方法
CN112833789A (zh) * 2021-01-14 2021-05-25 秦皇岛信能能源设备有限公司 汽车轮毂气孔位置检测装置、方位角检测装置及方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107341802B (zh) 一种基于曲率与灰度复合的角点亚像素定位方法
US6714679B1 (en) Boundary analyzer
CN111062940B (zh) 一种基于机器视觉的螺钉定位与识别方法
CN103425988B (zh) 一种具有圆弧几何基元的实时定位与匹配方法
CN102589435B (zh) 噪声环境下激光束中心高效精确检测方法
CN104315978B (zh) 一种管路端面中心点的测量方法及装置
KR102056664B1 (ko) 센서를 이용한 작업 방법 및 이를 수행하는 작업 시스템
CN101693347B (zh) 一种基于图像处理的回转类刀具在机测量方法
CN113112496B (zh) 一种基于自适应阈值的亚像素轴类零件尺寸测量方法
CN113042863B (zh) 一种基于激光视觉传感器的焊缝实时跟踪方法
CN111047588A (zh) 一种轴型小零件尺寸的图像化测量方法
CN110146017B (zh) 工业机器人重复定位精度测量方法
CN111311618A (zh) 一种基于高精度几何基元提取的圆弧工件匹配与定位方法
CN109859206A (zh) 一种圆孔特征的提取方法
CN111539446A (zh) 一种基于模板匹配的2d激光孔位检测方法
Duan et al. High precision edge detection algorithm for mechanical parts
CN112116667B (zh) 一种发动机表面加工孔直径测量方法
CN105665922B (zh) 一种不规则形状三维件的特征点的寻找方法
CN116402792A (zh) 一种基于三维点云的空间孔位对接方法
CN108520533B (zh) 一种面向工件定位的多维度特征配准方法
CN110991233B (zh) 指针式压力表的自动读数方法
CN111366092B (zh) 线结构光传感器位姿调整方法
CN105300280A (zh) 连接器尺寸视觉测量方法
CN113432585A (zh) 一种基于机器视觉技术的非接触式轮毂位置精确测定方法
CN111795970A (zh) 一种不规则轮廓缺陷检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210924