专利汇可以提供内螺纹攻丝情况自动检测与分拣系统及方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种内 螺纹 攻丝情况自动检测与分拣系统及方法,包括 工件 输送线、光电 传感器 、环形 光源 、光源 控制器 、工业相机、工控机、多轴 机器人 ;所述工件输送线包括检测工位和下料工位,所述环形光源与光源控制器相连;所述工业相机其外触发 接口 与 光电传感器 输出相连,触发图像的采集,并通过相机接口传输至工控机;光电传感器与工业相机和光源控制器相连;所述工控机与工业相机、多 自由度 机器人控制器相连,接收工业相机的数字图像信息,将 位置 信息转换至多自由度机器人运动的物理坐标传送至多自由度机器人控制器进行分拣;本发明采用 机器视觉 技术实现了对工件 内螺纹 攻丝情况的实时快速检测,大幅提高了内螺纹攻丝情况的检测效率和自动化程度。,下面是内螺纹攻丝情况自动检测与分拣系统及方法专利的具体信息内容。
1.一种内螺纹攻丝情况自动检测与分拣系统,其特征在于:包括工件输送线、光电传感器、环形光源、光源控制器、工业相机、工控机、多轴机器人;
所述工件输送线包括检测工位和下料工位;
所述环形光源与光源控制器相连,其直径大于螺纹的直径,安装在检测工位检测线支架上,用明场正面低角度照明,使螺孔通孔区域形成暗场,而内螺纹内壁特征被增强;
光电传感器安装在检测工位上,与工业相机和光源控制器相连,其位置位于环形光源与生产线运行方向垂直的直径上,在螺纹到达与所述环形光源的直径位置瞬间触发工业相机拍摄,触发光源启动,并通过电位器将光源亮度调节至合适的强度;
所述工业相机具有一定倾斜角度的固定于检测线支架,其视野中心与环形光源中心同心,光源覆盖被检工件整体,获得完整的螺孔和螺纹成像特征;其外触发接口与光电传感器输出相连,触发图像的采集,并通过相机接口传输至工控机;
所述工控机与工业相机、多自由度机器人控制器相连,接收工业相机的数字图像信息,将位置信息转换至多自由度机器人运动的物理坐标传送至多自由度机器人控制器进行分拣;
所述工控机为主处理器,与工业相机通过相机接口相连,实现对数字图像的实时采集与分析,并将被检工件内螺纹攻丝情况以及工件位置信息转换成多自由度机器人运动的物理坐标,通过数据接口传送至多自由度机器人控制器;
所述多自由度机器人用于实现对不同品质工件进行分拣操作,其前端夹爪可根据工件不同工件进行替换,通过标准法兰盘与机器人本体紧固连接,采用数字图像处理方法对所采集图像进行处理与分析,以实现对被检工件内螺纹攻丝情况的识别。
2.根据权利要求1所述的内螺纹攻丝情况自动检测与分拣系统,其特征在于所述工业相机将数字图像传输至工控机,工控机自动检测与分拣包括平均平滑、图像预分割、螺孔区域提取、螺纹区域提取、特征提取与计算、分类器设计与训练、工件的智能分拣:
所述平均平滑是指采用对所采集内螺纹图像采用3*3的平均模板 进行平
均平滑的相关滤波处理,用于滤除图像中内螺纹工件表面的噪声点;
所述图像预分割采用单阈值分割方法将待检螺孔区域与背景区域进行分割,并采用八邻域连通区域提取,通过计算各个连通区域的圆度、面积和半径,根据特征筛选,实现螺纹孔区域的预分割;
所述螺孔区域提取是指采用区域生长法,以上述的预分割螺孔所在区域的质心为种子点,将螺孔区域轮廓像素的灰度值与螺孔区域的均值差和区域面积作为生长法则,即螺孔区域相邻像素归入条件为生长后的区域灰度平均值与归入前的差值小于所设定阈值,且生长后的螺孔所在区域面积小于设定阈值,当不再有像素满足归入条件时,区域生长算法结束,实现螺孔区域的准确分割;
所述螺纹区域提取是指以上述区域生长后获取的螺孔区域质心为中心,获取当前螺孔区域的最小外接圆,并对外接圆区域和螺孔区域进行代数减法运算,即可实现螺纹区域分割;
所述特征提取与计算是指计算各螺孔区域和螺纹区域的颜色、致密度、圆形度、矩形度、凹度、球状性、标准差和熵等参数,并采用粗糙集算法处理区域形状和纹理描述子以找出适合螺纹孔和漏攻丝孔识别的最简分类描述子集,实现特征降维和识别规则提取;
所述分类器设计与训练是指以粗糙集的规则覆盖度与置信度为启发信息,对冗余模糊规则进行简化,设置获取的规则可信度的阈值为0.75,覆盖度的阈值为0.1,最终获得分类能力最强的分类准则对被检工件内螺纹攻丝情况进行判别;
所述工件的智能分拣是指通过机器视觉所获取的工件品质信息与物理位置信息,转换至多自由度机器人运动的物理坐标,实现对被检工件的分拣。
3.根据权利要求1所述的内螺纹攻丝情况自动检测与分拣系统,其特征在于:所述多自由度机器人7的前端夹爪可拆卸,通过标准法兰盘与机器人本体紧固连接。
4.一种内螺纹攻丝情况自动检测与分拣方法,其特征在于包括如下步骤:
(1)、离线状态下,对工业相机进行标定,校正镜头畸变,并计算图像中各像素位置的像素分辨率,调相机光圈和焦距,使其获取的图像最为清晰;
(2)、离线状态下,对工业相机和多自由度机器人进行手眼标定,建立工业相机和机器人坐标系之间的映射关系;
(3)、被检工件放置于工件输送线;
(4)、到达检测工位时,光电传感器输出触发环形光源照明与工业相机图像采集;
(5)、主控制器获取并处理当前成像方案所采集的实时图像;
(6)、通过图像分析,识别当前被检工件内螺纹攻丝情况,并定位被检工件的图像位置,具体为:
(61)、平均平滑,采用对所采集图像采用3*3的平均模板 进行平均平滑的相关滤波处理,用于滤除图像中内螺纹工件表面的噪声点;
(62)、图像预分割,采用单阈值分割方法将待检螺孔区域与背景区域进行分割,并采用八邻域连通区域提取,通过计算各个连通区域的圆度、面积和半径,根据特征筛选,实现螺纹孔区域的预分割;
(63)、螺孔区域提取,采用区域生长法,以上述的预分割螺孔所在区域的质心为种子点,将螺孔区域轮廓像素的灰度值与螺孔区域的均值差和区域面积作为生长法则,即螺孔区域相邻像素归入条件为生长后的区域灰度平均值与归入前的差值小于所设定阈值,且生长后的螺孔所在区域面积小于设定阈值,当不再有像素满足归入条件时,区域生长算法结束,实现螺孔区域的准确分割;
(64)、螺纹区域提取,以上述区域生长后获取的螺孔区域质心为中心,获取当前螺孔区域的最小外接圆,并对外接圆区域和螺孔区域进行代数减法运算,即可实现螺纹区域分割;
(65)、特征提取与计算,计算各螺孔区域和螺纹区域的颜色、致密度、圆形度、矩形度、凹度、球状性、标准差和熵等参数,并采用粗糙集算法处理区域形状和纹理描述子以找出适合螺纹孔和漏攻丝孔识别的最简分类描述子集,实现特征降维和识别规则提取;
(66)、分类器设计与训练,以粗糙集的规则覆盖度与置信度为启发信息,对冗余模糊规则进行简化,设置获取的规则可信度的阈值为0.75,覆盖度的阈值为0.1,最终获得分类能力最强的分类准则对被检工件内螺纹攻丝情况进行判别;
(67)、工件的智能分拣,通过机器视觉所获取的工件品质信息与物理位置信息,转换至多自由度机器人运动的物理坐标,实现对被检工件的分拣;
(7)、利用手眼标定结果将当前被检工件品质与位置信息转换至多自由度机器人三维运动坐标;
(8)、对被检工件进行夹持与分拣,放置于预设位置。
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