CN116297501A - 采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测***及方法 - Google Patents

采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测***及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116297501A
CN116297501A CN202310284365.0A CN202310284365A CN116297501A CN 116297501 A CN116297501 A CN 116297501A CN 202310284365 A CN202310284365 A CN 202310284365A CN 116297501 A CN116297501 A CN 116297501A
Authority
CN
China
Prior art keywords
axis
coordinate system
coordinate value
rotating motor
galvanometer
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
CN202310284365.0A
Other languages
English (en)
Inventor
刘丙友
朱国武
张陆贤
齐晶晶
朱标
查放
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.)
Anhui Polytechnic University
Original Assignee
Anhui Polytechnic University
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 Anhui Polytechnic University filed Critical Anhui Polytechnic University
Priority to CN202310284365.0A priority Critical patent/CN116297501A/zh
Publication of CN116297501A publication Critical patent/CN116297501A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/89—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
    • G01N21/8901—Optical details; Scanning details
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/01—Arrangements or apparatus for facilitating the optical investigation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10—Image acquisition
    • G06V10/12—Details of acquisition arrangements; Constructional details thereof
    • G06V10/14—Optical characteristics of the device performing the acquisition or on the illumination arrangements
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
    • H04N13/20—Image signal generators
    • H04N13/204—Image signal generators using stereoscopic image cameras
    • H04N13/207—Image signal generators using stereoscopic image cameras using a single 2D image sensor
    • H04N13/221—Image signal generators using stereoscopic image cameras using a single 2D image sensor using the relative movement between cameras and objects
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
    • H04N13/20—Image signal generators
    • H04N13/275—Image signal generators from 3D object models, e.g. computer-generated stereoscopic image signals
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/01—Arrangements or apparatus for facilitating the optical investigation
    • G01N2021/0106—General arrangement of respective parts
    • G01N2021/0112—Apparatus in one mechanical, optical or electronic block
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/01—Arrangements or apparatus for facilitating the optical investigation
    • G01N2021/0106—General arrangement of respective parts
    • G01N2021/0118—Apparatus with remote processing
    • G01N2021/0137—Apparatus with remote processing with PC or the like
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/01—Arrangements or apparatus for facilitating the optical investigation
    • G01N2021/0181—Memory or computer-assisted visual determination
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
    • G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/89—Investigating the presence of flaws or contamination in moving material, e.g. running paper or textiles
    • G01N2021/8909—Scan signal processing specially adapted for inspection of running sheets
    • G01N2021/891—Edge discrimination, e.g. by signal filtering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10004—Still image; Photographic image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30164—Workpiece; Machine component
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Textile Engineering (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明公开了采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测***及方法，属于零件检测技术领域，包括振镜模块、视觉传感模块、运动控制模块、处理模块，所述振镜模块包括旋转电机、振镜，所述振镜与所述旋转电机连接，在所述旋转电机带动下旋转，所述视觉传感模块包括工业相机，所述工业相机通过旋转电机上的振镜进行拍摄，实现对传送带上处于移动状态的被测零件的图像进行采集。本发明通过单目视觉技术配合振镜对零件图像进行跟踪多次采集，能够获取零件较完整的图像，先对采集的零件图像进行灰度化和Gaussian卷积处理，再对卷积后的零件图像进行边缘检测，能够更好的对零件进行边缘处理，边缘处理的连续性更好，可以更准确地判断零件是否存在缺陷。

Description

采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测***及方法
技术领域
本发明涉及零件检测技术领域，具体涉及采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测***及方法。
背景技术
随着社会发展，生产制造业企业中视觉***与机器人有效结合，在减少人力和物力的耗费的同时也加快时间，提高效率，如今视觉技术的应用已经普及多个领域。目前视觉技术在工件定位、物流分拣，零件装配等领域广泛应用，但这些领域应用最多的是成熟的2D视觉技术，即单目相机，存在一定的局限性，但随着机器人视觉技术的发展对零件识别定位技术的日益提升，单目相机可以达到预期的目的。
传统的单目相机对静态的平面物体目标进行检测，主要是用于判断目标是否存在缺陷(如小的圆孔、矩形孔等)。随着生产制造业的发展，若对流水线上的零件进行检测，通过移动相机进行拍摄传送带上的零件会存在时间过长，且在拍摄过程中视野受到限制，给零件的检测工作带来一定的误差的问题。为此，提出采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测***。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于：如何对传送带上的零件进行更有效的检测，提供了采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测***。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的，本发明包括振镜模块、视觉传感模块、运动控制模块、处理模块；所述振镜模块包括旋转电机、振镜，所述振镜与所述旋转电机连接，在所述旋转电机带动下旋转，所述视觉传感模块包括工业相机，所述工业相机通过旋转电机上的振镜进行拍摄，实现对传送带上处于移动状态的被测零件的图像进行采集，所述运动控制模块包括单片机、控制单元，所述单片机通过所述控制单元与旋转电机连接，所述处理模块包括计算机，通过计算机对工业相机采集到的被测零件图像进行处理，并进行缺陷检测；所述单片机与计算机通信连接。
更进一步地，所述工业相机镜头中心和旋转电机控制旋转的振镜中心在同一水平高度上，且工业相机固定设置。
更进一步地，在所述工业相机拍摄被测零件时，世界坐标与像素坐标之间的转换关系式如下：
Figure BDA0004139259230000021
其中，t为平移矩阵，
Figure BDA0004139259230000022
R为旋转矩阵，/>
Figure BDA0004139259230000023
tx,ty,tz表示沿着世界坐标系X、Y、Z轴方向平移；r1表示世界坐标系X轴与相机坐标系X轴坐标值相乘得到的元素，r2表示相机坐标系Y轴和世界坐标系X轴坐标值相乘得到的元素；r3表示相机坐标系z轴和世界坐标系X轴坐标值相乘得到的元素；r4表示相机坐标系X轴与世界坐标系Y轴坐标值相乘得到的元素；r5表示相机坐标系Y轴与世界坐标系Y轴坐标值相乘得到的元素；r6表示相机坐标系Z轴与世界坐标系Y轴坐标值相乘得到的元素；r7表示相机坐标系X轴与世界坐标系Z轴坐标值相乘得到的元素；r8表示相机坐标系Y轴与世界坐标系Z轴坐标值相乘得到的元素；r9表示相机坐标系Z轴与世界坐标系Z轴坐标值相乘得到的元素。
例：假设世界坐标系为A，相机坐标系为B，则得到：
Figure BDA0004139259230000024
更进一步地，通过所述旋转电机带动所述振镜转动，工业相机坐标系下振镜反射面上的点p通过振镜旋转θ角之后新的点p’的坐标值计算公式如下：
Figure BDA0004139259230000025
其中，X'W、Y'W、Z'W分别点p’在世界坐标下的三轴坐标值，XW、ZW为未旋转前点p在世界坐标下的两轴坐标值。
更进一步地，将所述传送带上的零件视为平行顺序移动方式，并将每批零件视为一个整体，对该批零件进行检测，传送带工序表达式如下：
Figure BDA0004139259230000031
其中，T为该批零件的总周期，n为零件批量，m为零件加工数量，ti为第i个零件加工时间。
本发明还提供了采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测方法，用于采用上述移动零件检测***对移动零件的缺陷进行检测，包括以下步骤：
S1：振镜与在旋转电机带动下旋转，同时工业相机通过旋转电机上的振镜进行拍摄，实现对传送带上处于移动状态的被测零件的图像进行采集；
S2：对采集的零件图像进行灰度化，并进行Gaussian卷积处理；
S3：对经过步骤S2处理的零件图像，通过Canny算子进行边缘检测，根据边缘检测结果判断被测零件是否存在缺陷。
更进一步地，在所述步骤S2中，卷积处理的具体过程如下：
S21：对采集的零件图像进行灰度化处理；
S22：采用Gaussian平滑函数进行卷积处理，得到新的像素点，进而保留图像有效信息。
需要说明的是，被测零件存在的缺陷有两种：一种是零件产生裂纹；另一种是零件生产过程中产生疤痕。
本发明相比现有技术具有以下优点：该采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测***，通过单目视觉技术配合振镜对零件图像进行跟踪多次采集，能够获取零件较完整的图像，先对采集的零件图像进行灰度化和Gaussian卷积处理，再对卷积后的零件图像进行边缘检测，能够更好的对零件进行边缘处理，边缘处理的连续性更好，可以更准确地判断零件是否存在缺陷。
附图说明
图1是本发明实施例一中采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测***结构示意图；
图2是本发明实施例一中工业相机成像的几何模型示意图；
图3是本发明实施例中的世界坐标系与像素坐标系的转换流程示意图；
图4是本发明实施例一中工业相机和振镜的相配合示意图(俯视)；
图5是本发明实施例一中点P在旋转电机旋转振镜θ角度之后新坐标值与原坐标值之间的关系图；
图6是本发明实施例二中采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测方法的实施流程示意图；
图7(a)是本发明实施例二中零件图像(原图)；
图7(b)是本发明实施例二中灰度化处理后的零件图像；
图7(c)是本发明实施例二中通过Gaussian卷积处理后的零件图像；
图7(d)是本发明实施例二中进行Canny边缘检测后的零件图像。
在图1中：1、单片机；2、旋转电机；3、振镜；4、被测零件；5、工业相机；6、计算机；7、传送带。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例一
如图1所示，本实施例提供一种技术方案：采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测***(在下文中简称“单目视觉振镜***”)，主要包括视觉传感模块、运动控制模块和处理模块；运动控制模块包括单片机1和控制单元，用于控制旋转电机2进而带动振镜3旋转；视觉传感模块为工业相机5，通过旋转电机2上的振镜3进行拍摄，实现对传送带7上被测零件图像进行采集；处理模块为计算机6，通过计算机6对工业相机5采集到的被测零件图像进行处理。从图1中可以看到，工业相机5的镜头中心和旋转电机2控制旋转的振镜中心在同一水平上，且工业相机5固定设置，而工业相机5采集被测零件的图像是由旋转电机2控制振镜3旋转，进行采集。通过振镜3的转动可以拍摄物体运动，从而可以避免运动物体过快或者没有拍到而存在的视野盲区问题。再通过对由工业相机5采集的零件图像进行canny边缘检测，检测零件是否有缺陷，进而达到合格标准。
关于工业相机的透视成像模型：根据小孔成像原理，空间中任何一点在图像中的成像位置都可以用针孔来进行表示，空间坐标(世界坐标系下的坐标)和图像坐标之间存在线性关系，可以表示将三维空间的实景与二维图像的平面关系。
工业相机成像的几何模型如图2所示，其中，P(XC,YC,ZC)为相机坐标系一点，p(X,Y)为点P在成像平面上的投影，P'为点P在相机坐标系XCOZC面的投影点，f相机焦距；
根据工业相机成像的几何模型，由三角形的相似原理，可以得到式(1)所示的相机坐标系和图像坐标系之间的转换关系式：
Figure BDA0004139259230000041
其中，ZC表示相机坐标Z轴的值，即目标到相机的距离，(X,Y)为图像坐标系中任意的坐标点，(XC,YC,ZC)为世界坐标系下的三维坐标点；
在相机平面中，图像像素坐标系和图像物理坐标系共同组成图像坐标系，若坐标点(u0,v0)为图像物理坐标系原点O在图像像素坐标系中的位置。
设每个单位像素在x轴、y轴方向上的物理尺寸为dx,dy，根据图像坐标和像素坐标的位置关系，可以得到任意像素(u,v)在图像坐标和像素坐标之间的转换，进而得到三维坐标与像素坐标之间进行转换；可以得到转换关系如下：
Figure BDA0004139259230000051
其中，t为平移矩阵，
Figure BDA0004139259230000052
R为旋转矩阵，/>
Figure BDA0004139259230000053
由于工业相机坐标通常与世界坐标不一致，因此需要旋转变换和平移变换得到两个坐标系之间的转换，转换关系流程图如图3所示。
在本实施例中，对运动物体(移动零件)的检测，是通过旋转电机带动振镜旋转，从而检测物体在相对运动的情况，再通过工业相机拍摄进行检测；结合电机模型以***中的一个相机和振镜为例，如图4所示，零件在移动时，振镜跟着旋转，进行零件的拍摄，使用旋转电机与单片机结合，在旋转电机的控制下振镜转动，单片机每输出一个脉冲，旋转电机就会控制振镜转动一个角度跟踪物体的运动，从而对零件进行跟踪拍摄。
假设点P在旋转后，通过上文描述的转换关系计算得到的世界坐标系的坐标值为P(XW,0,ZW)，则点P在旋转电机旋转振镜θ角度之后新坐标值与原坐标值之间的关系图如图5所示，其中，OW-xwywzw为旋转电机平台为中心的世界坐标系，P(XW,0,ZW)为相机到振镜的一点，点P'(X'W,Y'W,Z'W)为点P在电机驱动下旋转θ角度后的新的坐标位置，θ为旋转角。
每次传送零件，通过振镜旋转一定角度并利用振镜进行物体拍摄，更好地获得被测零件图像再通过计算机进行图像处理进而来对零件进行检测。
旋转电机控制振镜下的旋转角θ与传送带每个零件过去时固定角度α的关系如下：
θ＝n·α
其中，n表示传送带零件个数。
由于点p’为点p’在平面Ow-xwyw上的投影点，根据上述图中几何关系，由于光平面Ow-xwyw内的点p的坐标以及电机控制振镜旋转角度，可以计算出点p通过振镜旋转θ角之后新的点p’的坐标值，公式如下：
Figure BDA0004139259230000061
若对于(平行)传送带上的零件看作平行顺序移动方式，若将每批零件看成一个整体，若对该批零件进行检测，传送带工序(生产制造零件企业中，利用传送带输送零件工件进行加工)表达式如下：
Figure BDA0004139259230000062
其中，T为该批零件的总周期，n为零件批量，m为零件加工数量，ti为第i个零件加工时间。
实施例二
在本实施例中，利用计算机对采集的零件图像进行处理，通过实验仿真来进行判断被测零件是否有缺陷，具体流程如下图6所示。
在本实施例中，工业相机的型号为A7A20MU201。
实验通过计算机对单目相机拍摄的零件图像处理过程及结果图如图7(a)-7(d)所示。
通过单目视觉振镜***对零件进行跟踪多次采集，获取零件较完整的图像，先对采集的图像进行灰度化和Gaussian卷积处理，再对卷积后的零件图像进行边缘检测。从上述处理过程及结果图可以看出，该***功能能够更好的对零件进行边缘处理，边缘处理的连续性更好，可以更好地判断零件是否存在缺陷。
边缘检测是可以更好的检测零件的完整性，而疤痕和裂纹是可能在零件与零件之间碰撞或者人工操作不当造成疤痕和裂纹，在边缘检测过程中可以将疤痕和裂纹当做有效信息可以检测出来，从而可以检测出疤痕和裂纹的缺陷。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (7)

1.采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测***，其特征在于，包括：振镜模块、视觉传感模块、运动控制模块、处理模块；所述振镜模块包括旋转电机、振镜，所述振镜与所述旋转电机连接，在所述旋转电机带动下旋转，所述视觉传感模块包括工业相机，所述工业相机通过旋转电机上的振镜进行拍摄，实现对传送带上处于移动状态的被测零件的图像进行采集，所述运动控制模块包括单片机、控制单元，所述单片机通过所述控制单元与旋转电机连接，所述处理模块包括计算机，通过计算机对工业相机采集到的被测零件图像进行处理，并进行缺陷检测；所述单片机与计算机通信连接。
2.根据权利要求1所述的采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测***，其特征在于：所述工业相机镜头中心和旋转电机控制旋转的振镜中心在同一水平高度上，且工业相机固定设置。
3.根据权利要求1所述的采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测***，其特征在于：在所述工业相机拍摄被测零件时，世界坐标与像素坐标之间的转换关系式如下：
Figure FDA0004139259190000011
其中，t为平移矩阵，
Figure FDA0004139259190000012
R为旋转矩阵，/>
Figure FDA0004139259190000013
tx,ty,tz表示沿着世界坐标系X、Y、Z轴方向平移；r1表示世界坐标系X轴与相机坐标系X轴坐标值相乘得到的元素，r2表示相机坐标系Y轴和世界坐标系X轴坐标值相乘得到的元素；r3表示相机坐标系z轴和世界坐标系X轴坐标值相乘得到的元素；r4表示相机坐标系X轴与世界坐标系Y轴坐标值相乘得到的元素；r5表示相机坐标系Y轴与世界坐标系Y轴坐标值相乘得到的元素；r6表示相机坐标系Z轴与世界坐标系Y轴坐标值相乘得到的元素；r7表示相机坐标系X轴与世界坐标系Z轴坐标值相乘得到的元素；r8表示相机坐标系Y轴与世界坐标系Z轴坐标值相乘得到的元素；r9表示相机坐标系Z轴与世界坐标系Z轴坐标值相乘得到的元素。
4.根据权利要求1所述的采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测***，其特征在于：通过所述旋转电机带动所述振镜转动，工业相机坐标系下振镜反射面上的点p通过振镜旋转θ角之后新的点p,的坐标值计算公式如下：
Figure FDA0004139259190000021
其中，X'W、Y'W、Z'W分别点p,在世界坐标下的三轴坐标值，XW、ZW为未旋转前点p在世界坐标下的两轴坐标值。
5.根据权利要求1所述的采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测***，其特征在于：将所述传送带上的零件视为平行顺序移动方式，并将每批零件视为一个整体，对该批零件进行检测，传送带工序表达式如下：
Figure FDA0004139259190000022
其中，T为该批零件的总周期，n为零件批量，m为零件加工数量，ti为第i个零件加工时间。
6.采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测方法，其特征在于，用于采用如权利要求1～5任一项所述的移动零件检测***对移动零件的缺陷进行检测，包括以下步骤：
S1：振镜与在旋转电机带动下旋转，同时工业相机通过旋转电机上的振镜进行拍摄，实现对传送带上处于移动状态的被测零件的图像进行采集；
S2：对采集的零件图像进行灰度化，并进行Gaussian卷积处理；
S3：对经过步骤S2处理的零件图像，通过Canny算子进行边缘检测，根据边缘检测结果判断被测零件是否存在缺陷。
7.根据权利要求6所述的采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测方法，其特征在于：在所述步骤S2中，卷积处理的具体过程如下：
S21：对采集的零件图像进行灰度化处理；
S22：采用Gaussian平滑函数进行卷积处理，得到新的像素点，保留图像有效信息。
CN202310284365.0A 2023-03-20 2023-03-20 采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测***及方法 Pending CN116297501A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310284365.0A CN116297501A (zh) 2023-03-20 2023-03-20 采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测***及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310284365.0A CN116297501A (zh) 2023-03-20 2023-03-20 采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测***及方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116297501A true CN116297501A (zh) 2023-06-23

Family

ID=86799318

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310284365.0A Pending CN116297501A (zh) 2023-03-20 2023-03-20 采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测***及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116297501A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117348237A (zh) * 2023-12-04 2024-01-05 北京天翔睿翼科技有限公司 基于工业振镜***的远距离高速视觉实时跟踪***及方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117348237A (zh) * 2023-12-04 2024-01-05 北京天翔睿翼科技有限公司 基于工业振镜***的远距离高速视觉实时跟踪***及方法
CN117348237B (zh) * 2023-12-04 2024-02-06 北京天翔睿翼科技有限公司 基于工业振镜***的远距离高速视觉实时跟踪***及方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN210046133U (zh) 基于激光结构光的焊缝视觉跟踪***
US8872913B2 (en) System for positioning micro tool of micro machine and method thereof
US9124873B2 (en) System and method for finding correspondence between cameras in a three-dimensional vision system
US7813559B2 (en) Image analysis for pick and place machines with in situ component placement inspection
US20130060369A1 (en) Method and system for generating instructions for an automated machine
JP2921660B2 (ja) 物品形状計測方法および装置
JP2019111640A (ja) 物品搬送装置、ロボットシステムおよび物品搬送方法
CN113146172B (zh) 一种基于多视觉的检测与装配***及方法
CN108907526A (zh) 一种具有高鲁棒性的焊缝图像特征识别方法
JP2019113895A (ja) ワークを撮像する視覚センサを備える撮像装置
CN110501347A (zh) 一种快速自动化光学检测***及方法
CN109509221B (zh) 基于图像尺的定位量测***
CN116297501A (zh) 采用单目视觉与振镜协同作用的移动零件检测***及方法
CN113269762A (zh) 屏幕不良检测方法、***及计算机存储介质
Hsu et al. Development of a faster classification system for metal parts using machine vision under different lighting environments
EP4009273A1 (en) Cloud-to-cloud comparison using artificial intelligence-based analysis
US20020120359A1 (en) System and method for planning a tool path along a contoured surface
CN114782535B (zh) 工件位姿识别方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112419406A (zh) 物体检测装置以及物体检测用计算机程序
Seçil et al. 3-d visualization system for geometric parts using a laser profile sensor and an industrial robot
CN112566758A (zh) 机器人控制装置、机器人控制方法及机器人控制程序
JP3340143B2 (ja) 研磨ツールの制御装置
CN114926531A (zh) 基于双目视觉的大视场下工件焊缝自主定位方法及***
CN211915840U (zh) 一种基于单目视觉的三维五轴激光切割机床
Sansoni et al. Combination of 2D and 3D vision systems into robotic cells for improved flexibility and performance

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