专利汇可以提供一种基于稀疏字典的螺栓拧紧检测方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且一种基于稀疏字典的 螺栓 拧紧检测方法,包括以下步骤:步骤1:拍摄标准作业图片至少一张,从该标准作业图片获得基于 像素 坐标的灰度值矩阵Y;步骤2:根据矩阵Y,用K‑SVD 算法 获得稀疏字典D;步骤3:拍摄实际作业图片,从该实际作业图片获得基于像素坐标的灰度值矩阵Y’;步骤4:利用稀疏字典D对矩阵Y’进行 稀疏变换 ,获得变换后的系数矩阵X’;步骤5:根据每个螺栓所在 位置 处对应的X’的稀疏度,判断该螺栓的拧紧标记是否遗漏,并输出判断结果。本 发明 能够避免实际标记中的位置不统一造成的误判,也替代了低效的人工目测判断,提高了检测方法的准确率和 稳定性 ,降低了工人操作强度。,下面是一种基于稀疏字典的螺栓拧紧检测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于稀疏字典的螺栓拧紧检测方法,其特征在于:包括以下步骤:
步骤1:拍摄位于所需检测的工位上的产品的标准作业图片至少一张,该标准作业图片对所有需要拧紧的螺栓均有标记;从该标准作业图片获得基于像素坐标的灰度值矩阵Y;
步骤2:根据矩阵Y,用K-SVD算法获得稀疏字典D;
步骤3:拍摄位于所需检测的工位上的产品的实际作业图片,从该实际作业图片获得基于像素坐标的灰度值矩阵Y’;
步骤4:利用稀疏字典D对矩阵Y’进行稀疏变换,获得变换后的系数矩阵X’;
步骤5:根据每个螺栓所在位置处对应的X’的稀疏度,判断该螺栓的拧紧标记是否遗漏,并输出判断结果;
在步骤1中,拍摄三张以上标准作业图片,每张标准作业图片上同一螺栓的拧紧标记的位置不同。
2.根据权利要求1所述的基于稀疏字典的螺栓拧紧检测方法,其特征在于:所述步骤2包括以下步骤:
步骤21:固定稀疏字典D,利用正交匹配追踪算法求得最优的系数矩阵X;
步骤22:采用SVD方法,逐列更新稀疏字典D和系数矩阵X;
步骤23:重复步骤21及22,直至稀疏字典D和系数矩阵X不再改变。
3.根据权利要求2所述的基于稀疏字典的螺栓拧紧检测方法,其特征在于:所述步骤21包括以下步骤:
步骤211:从矩阵Y中抽取样本,作为稀疏字典D的原子,并初始化系数矩阵X,稀疏度K设为螺栓个数,初始化残差r0=Y,索引集 t=1;
步骤212:找出残差r和字典内积最大的原子索引λ,即λi=argmaxj=1,…,N|
步骤213:更新索引集Λt=Λt-1∪{λt},记录字典的重建原子集合
步骤214:由最小二乘得到Xt=argmin‖Y-DtX‖2;
步骤215:更新残差rt=Y-DtXt,t=t+1;
步骤216:若t
4.根据权利要求3所述的基于稀疏字典的螺栓拧紧检测方法,其特征在于:在步骤22中,逐列更新稀疏字典D和系数矩阵X,即当更新第k列原子的时候,其它的原子固定不变;令当前要更新第k列原子为dk,令系数矩阵X对应的第k行为 则惩罚项重写为:
矩阵Ek表示除去第k个字典项后的所有N个样本的误差,使用奇异值分解法分解矩阵Ek,得到最大奇异值所对应的正交单位向量,作为新的dk,将最大奇异值所对应的特征向量与该最大奇异值相乘以更新 使以下式最小化:
其中,范数值F=2,T0为容许的误差。
5.根据权利要求1所述的基于稀疏字典的螺栓拧紧检测方法,其特征在于:在步骤4中,根据以下公式进行稀疏变换:
X’=D-1*Y’,其中,D-1表示D的逆。
6.根据权利要求1所述的基于稀疏字典的螺栓拧紧检测方法,其特征在于:在步骤5中,根据每个螺栓所在位置处对应的X’的稀疏度,判断该螺栓的拧紧标记是否遗漏,若稀疏度大于或等于标准值,则输出该螺栓的拧紧标记正常,若稀疏度小于标准值则输出该螺栓的拧紧标记遗漏。
7.一种基于稀疏字典的发动机生产线螺栓拧紧检测方法,其特征在于:包括权利要求
1-6中任一项所述的基于稀疏字典的螺栓拧紧检测方法,所述所需检测的工位为发动机生产线上的工位。
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