CN115965797B - 一种智能装配零部件自动识别方法及*** - Google Patents
一种智能装配零部件自动识别方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本申请公开了一种智能装配零部件自动识别方法及***。本方法首先获取生产线中的待识别零部件的图像数据;然后通过分析外形数据中零部件长度和/或宽度,得到待识别零部件的第一识别信息,并根据第一识别信息在预设零部件尺寸库中进行比对得到第一识别结果;通过对条码数据进行识别,得到待识别零部件的第二识别信息,并根据第二识别信息在预设零部件条码库中进行比对得到第二识别结果;最后基于第一识别结果和第二识别结果确定待识别零部件的目标识别结果。本发明能够有效识别出生产线中设备所需的各个零部件型号且便于将不同规格零部件分类。
Description
技术领域
本申请涉及零部件识别领域,具体涉及一种智能装配零部件自动识别方法及***。
背景技术
目前各类生产线多采用多品种混线生产,设备大多采用柔性化生产线,也就是一条生产线可以生产多个规格的零部件,然后后续工序间隔切换生产不同产品或不同规格部件分别进入不同的后续工序生产加工 ;因此就需要操作人员区分各个零部件的规格,保证相应规格、尺寸的零部件流入相应的下道工序,避免零部件和后续操作不匹配而发生设备事故。
现有技术中主要靠操作人员进行分类,这样既增加劳动力成本,且容易出错,分类可靠性低。
发明内容
基于此,本申请实施例提供了一种智能装配零部件自动识别方法及***,有效识别出生产线中设备所需的各个零部件型号且便于将不同规格零部件分类。
第一方面,提供了一种智能装配零部件自动识别方法,该方法包括:
获取生产线中的待识别零部件的图像数据;其中,所述图像数据至少包括外形数据和条码数据;
通过分析所述外形数据中零部件长度和/或宽度,得到所述待识别零部件的第一识别信息,并根据所述第一识别信息在预设零部件尺寸库中进行比对得到第一识别结果;
通过对所述条码数据进行识别,得到所述待识别零部件的第二识别信息,并根据所述第二识别信息在预设零部件条码库中进行比对得到第二识别结果;
基于所述第一识别结果和所述第二识别结果确定待识别零部件的目标识别结果。
可选地,获取生产线中的待识别零部件的图像数据,包括:
通过设置在生产线正上方的摄像头得到生产线中运送中的待识别零部件的图像数据;
可选地,所述通过分析所述外形数据中零部件长度和/或宽度,得到所述待识别零部件的第一识别信息,包括:
根据图像中待识别零部件中所占的像素值判断得到该零部件长度和/或宽度信息。
可选地,所述条码数据包括一维码或二维码。
可选地,所述基于所述第一识别结果和所述第二识别结果确定待识别零部件的目标识别结果,包括:
将所述第一识别结果所表征的零部件列表和所述第二识别结果所表征的零部件列表中所共有的零部件编码作为待识别零部件的目标识别结果。
第二方面,提供了一种智能装配零部件自动识别***,该***包括:
获取模块,用于获取生产线中的待识别零部件的图像数据;其中,所述图像数据至少包括外形数据和条码数据;
第一识别模块,用于通过分析所述外形数据中零部件长度和/或宽度,得到所述待识别零部件的第一识别信息,并根据所述第一识别信息在预设零部件尺寸库中进行比对得到第一识别结果;
第二识别模块,通过对所述条码数据进行识别,得到所述待识别零部件的第二识别信息,并根据所述第二识别信息在预设零部件条码库中进行比对得到第二识别结果;
确定模块,用于基于所述第一识别结果和所述第二识别结果确定待识别零部件的目标识别结果。
可选地,获取模块中获取生产线中的待识别零部件的图像数据,包括:
通过设置在生产线正上方的摄像头得到生产线中运送中的待识别零部件的图像数据;
可选地,所述第一识别模块包括:
根据图像中待识别零部件中所占的像素值判断得到该零部件长度和/或宽度信息。
可选地,所述条码数据包括一维码或二维码。
可选地,所述确定模块包括:
将所述第一识别结果所表征的零部件列表和所述第二识别结果所表征的零部件列表中所共有的零部件编码作为待识别零部件的目标识别结果。
本申请实施例提供的技术方案中首先获取生产线中的待识别零部件的图像数据;然后通过分析所述外形数据中零部件长度和/或宽度,得到所述待识别零部件的第一识别信息,并根据所述第一识别信息在预设零部件尺寸库中进行比对得到第一识别结果;通过对所述条码数据进行识别,得到所述待识别零部件的第二识别信息,并根据所述第二识别信息在预设零部件条码库中进行比对得到第二识别结果;最后基于所述第一识别结果和所述第二识别结果确定待识别零部件的目标识别结果。可以看出,本发明能够有效识别出生产线中设备所需的各个零部件型号且便于将不同规格零部件分类。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是示例性的,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图引申获得其它的实施附图。
图1为本申请实施例提供的一种智能装配零部件自动识别方法的流程图;
图2为本申请实施例提供的一种智能装配零部件自动识别***的框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
在本发明的描述中,除非另有说明“多个”的含义是两个或两个以上。本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”旨在区别指代的对象。对于具有时序流程的方案,这种术语表述方式不必理解为描述特定的顺序或先后次序,对于装置结构的方案,这种术语表述方式也不存在对重要程度、位置关系的区分等。
此外,术语“包括”、“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包括了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于已明确列出的那些步骤或单元,而是还可包含虽然并未明确列出的但对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元,或者基于本发明构思进一步的优化方案所增加的步骤或单元。
针对现有技术的缺点,本发明提供了一种智能装配零部件自动识别方法。具体地,请参考图1,其示出了本申请实施例提供的一种智能装配零部件自动识别方法的流程图,该方法可以包括以下步骤:
步骤101,获取生产线中的待识别零部件的图像数据。
其中,图像数据至少包括外形数据和条码数据。
在本申请实施例中,通过设置在生产线正上方的摄像头得到生产线中运送中的待识别零部件的图像数据;其中,摄像头和生产线的相对距离保持恒定,待识别零部件中的条码设置于顶部,以使得摄像头能够直接拍摄。
步骤102,通过分析外形数据中零部件长度和/或宽度,得到待识别零部件的第一识别信息,并根据第一识别信息在预设零部件尺寸库中进行比对得到第一识别结果。
其中,第一识别信息可以包括零部件长度和/或宽度,或者其他零部件的外观信息,预设零部件尺寸库可以包括各个零部件及各个零部件所对应的尺寸数据,如A零件-编号1-长xcm、宽ycm。
在本申请实施例中,根据图像中待识别零部件中所占的像素值判断得到该零部件长度和/或宽度信息。根据待识别零部件中所占的像素值能够判断出该零部件的具体长度/宽度,根据零部件尺寸库所对应的具体长/宽即可得到具体零件型号,并将具体零件型号作为第一识别结果。
步骤103,通过对条码数据进行识别,得到待识别零部件的第二识别信息,并根据第二识别信息在预设零部件条码库中进行比对得到第二识别结果。
其中,条码数据包括一维码或二维码。通过摄像头从条形码中得到信息,预设零部件条码库中存储了具体零部件信号及其对应的条码信息,根据实际中对待识别零部件所识别出的信息即可得到对应的零件型号,并将零件型号作为第二识别结果。
步骤104,基于第一识别结果和第二识别结果确定待识别零部件的目标识别结果。
在本申请实施例中,第一识别结果可以为步骤102中所识别出的单个零部件或者是由于多个零部件具有相同的尺寸所组成的零部件列表。第一识别结果可以为步骤103中所识别出的单个零部件或者是由于多个零部件具有相似的条码数据所组成的零部件列表。
将所得到的两种识别结果(零部件列表)中共有的零部件编码作为待识别零部件的目标识别结果,即通过两重识别提高了识别的准确度,同时也可以根据该零部件的尺寸数据或编码数据形成快速分类。
如图2,本申请实施例还提供的一种智能装配零部件自动识别***200。***200包括:
获取模块201,用于获取生产线中的待识别零部件的图像数据;其中,图像数据至少包括外形数据和条码数据;
第一识别模块202,用于通过分析外形数据中零部件长度和/或宽度,得到待识别零部件的第一识别信息,并根据第一识别信息在预设零部件尺寸库中进行比对得到第一识别结果;
第二识别模块203,通过对条码数据进行识别,得到待识别零部件的第二识别信息,并根据第二识别信息在预设零部件条码库中进行比对得到第二识别结果;
确定模块204,用于基于第一识别结果和第二识别结果确定待识别零部件的目标识别结果。
在本申请可选的实施例中,获取模块201中获取生产线中的待识别零部件的图像数据,包括通过设置在生产线正上方的摄像头得到生产线中运送中的待识别零部件的图像数据。
在本申请可选的实施例中,第一识别模块202包括根据图像中待识别零部件中所占的像素值判断得到该零部件长度和/或宽度信息。
在本申请可选的实施例中,条码数据包括一维码或二维码。
在本申请可选的实施例中,确定模块204包括将第一识别结果所表征的零部件列表和第二识别结果所表征的零部件列表中所共有的零部件编码作为待识别零部件的目标识别结果。
本申请实施例提供的视频加密***用于实现上述视频加密方法,关于视频加密***的具体限定可以参见上文中对于视频加密方法的限定,在此不再赘述。上述视频加密***中的各个部分可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对申请专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (2)
1.一种智能装配零部件自动识别方法,其特征在于,所述方法包括:
获取生产线中的待识别零部件的图像数据;其中,所述图像数据至少包括外形数据和条码数据;
通过分析所述外形数据中零部件长度和/或宽度,得到所述待识别零部件的第一识别信息,并根据所述第一识别信息在预设零部件尺寸库中进行比对得到第一识别结果;
通过对所述条码数据进行识别,得到所述待识别零部件的第二识别信息,并根据所述第二识别信息在预设零部件条码库中进行比对得到第二识别结果;
基于所述第一识别结果和所述第二识别结果确定待识别零部件的目标识别结果;
获取生产线中的待识别零部件的图像数据,包括:通过设置在生产线正上方的摄像头得到生产线中运送中的待识别零部件的图像数据;
所述通过分析所述外形数据中零部件长度和/或宽度,得到所述待识别零部件的第一识别信息,包括:根据图像中待识别零部件中所占的像素值判断得到该零部件长度和/或宽度信息;
所述条码数据包括一维码或二维码;
所述基于所述第一识别结果和所述第二识别结果确定待识别零部件的目标识别结果,包括:将所述第一识别结果所表征的零部件列表和所述第二识别结果所表征的零部件列表中所共有的零部件编码作为待识别零部件的目标识别结果。
2.一种智能装配零部件自动识别***,其特征在于,所述***包括:
获取模块,用于获取生产线中的待识别零部件的图像数据;其中,所述图像数据至少包括外形数据和条码数据;
第一识别模块,用于通过分析所述外形数据中零部件长度和/或宽度,得到所述待识别零部件的第一识别信息,并根据所述第一识别信息在预设零部件尺寸库中进行比对得到第一识别结果;
第二识别模块,通过对所述条码数据进行识别,得到所述待识别零部件的第二识别信息,并根据所述第二识别信息在预设零部件条码库中进行比对得到第二识别结果;
确定模块,用于基于所述第一识别结果和所述第二识别结果确定待识别零部件的目标识别结果;
获取模块中获取生产线中的待识别零部件的图像数据,包括:通过设置在生产线正上方的摄像头得到生产线中运送中的待识别零部件的图像数据;
所述第一识别模块包括:根据图像中待识别零部件中所占的像素值判断得到该零部件长度和/或宽度信息;
所述条码数据包括一维码或二维码;
所述确定模块包括:将所述第一识别结果所表征的零部件列表和所述第二识别结果所表征的零部件列表中所共有的零部件编码作为待识别零部件的目标识别结果。
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Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103617420A (zh) * | 2013-11-27 | 2014-03-05 | 上海电机学院 | 基于图像特征匹配的商品快速识别方法及*** |
CN106372638A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-01 | 佛山绿怡信息科技有限公司 | 一种识别电子设备品牌型号的方法和*** |
CN107533782A (zh) * | 2015-03-31 | 2018-01-02 | 日本电气株式会社 | 商品登记装置、控制方法和程序 |
CN110163315A (zh) * | 2019-05-06 | 2019-08-23 | 南京倍便利智能科技有限公司 | 一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法 |
CN110383274A (zh) * | 2018-09-27 | 2019-10-25 | 西门子股份公司 | 识别设备的方法、装置、***、存储介质、处理器和终端 |
KR20200045862A (ko) * | 2018-10-23 | 2020-05-06 | 주식회사 케이티 | 영상 분석 기반 상품 관리 시스템 및 방법 |
CN111488751A (zh) * | 2019-01-29 | 2020-08-04 | 北京骑胜科技有限公司 | 二维码图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN111553445A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-08-18 | 北京三一智造科技有限公司 | 零部件识别方法、装置、存储介质和电子设备 |
CN111626215A (zh) * | 2020-05-27 | 2020-09-04 | 上海明略人工智能(集团)有限公司 | 一种物品出入库识别方法及装置 |
CN112801050A (zh) * | 2021-03-29 | 2021-05-14 | 民航成都物流技术有限公司 | 行李智能跟踪监测方法和*** |
CN113312969A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-08-27 | 浙江省机电设计研究院有限公司 | 一种基于三维视觉的零部件识别与定位方法、*** |
CN113344500A (zh) * | 2021-08-05 | 2021-09-03 | 常州微亿智造科技有限公司 | 零件出入库***和方法 |
-
2022
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Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103617420A (zh) * | 2013-11-27 | 2014-03-05 | 上海电机学院 | 基于图像特征匹配的商品快速识别方法及*** |
CN107533782A (zh) * | 2015-03-31 | 2018-01-02 | 日本电气株式会社 | 商品登记装置、控制方法和程序 |
CN106372638A (zh) * | 2016-08-31 | 2017-02-01 | 佛山绿怡信息科技有限公司 | 一种识别电子设备品牌型号的方法和*** |
CN110383274A (zh) * | 2018-09-27 | 2019-10-25 | 西门子股份公司 | 识别设备的方法、装置、***、存储介质、处理器和终端 |
KR20200045862A (ko) * | 2018-10-23 | 2020-05-06 | 주식회사 케이티 | 영상 분석 기반 상품 관리 시스템 및 방법 |
CN111488751A (zh) * | 2019-01-29 | 2020-08-04 | 北京骑胜科技有限公司 | 二维码图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN110163315A (zh) * | 2019-05-06 | 2019-08-23 | 南京倍便利智能科技有限公司 | 一种针对连锁无人超市的商品视觉识别方法 |
CN111553445A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-08-18 | 北京三一智造科技有限公司 | 零部件识别方法、装置、存储介质和电子设备 |
CN111626215A (zh) * | 2020-05-27 | 2020-09-04 | 上海明略人工智能(集团)有限公司 | 一种物品出入库识别方法及装置 |
CN112801050A (zh) * | 2021-03-29 | 2021-05-14 | 民航成都物流技术有限公司 | 行李智能跟踪监测方法和*** |
CN113312969A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-08-27 | 浙江省机电设计研究院有限公司 | 一种基于三维视觉的零部件识别与定位方法、*** |
CN113344500A (zh) * | 2021-08-05 | 2021-09-03 | 常州微亿智造科技有限公司 | 零件出入库***和方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
A new universal,standardized implant database for product identification:a unique tool for arthroplasty;Wihelm Blomer 等;《Archives of Orthopaedic and Trauma Surgery》;919-926 * |
变速箱多品种混流装配线信息管理***设计;叶菁;余光明;黄安贻;;《成组技术与生产现代化》(第01期);20-22 * |
Also Published As
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