钣金螺丝孔螺纹缺失检查系统

暂无

钣金螺丝孔螺纹缺失检查系统\n技术领域\n[0001] 本实用新型涉及一种检查钣金冲压件螺丝孔螺纹是否存在的系统，具体是一种基于计算机视觉技术的判断钣金冲压件上攻丝孔螺纹有无的嵌入式图像处理系统。\n背景技术\n[0002] 钣金冲压件具有轻薄、均匀、强度高以及精度高、加工成本低、规格一致的特点，广泛的应用于生产生活中的各个领域，例如仪器仪表、家电、办公机械、汽车配件、装饰材料等。对钣金冲压件的装配，较多地采用在冲压件上冲孔并攻丝的螺丝孔连接方式，这种方式加工出来的螺纹非常细小，判断其是否加工出来非常困难。传统的检查方法是利用人工肉眼观察，这样不仅工作强度大，而且极容易出现误判。近年来出现利用视觉系统，通过测量螺纹孔区域反光量的多少作为判断螺纹孔是否存在的依据，有螺纹的孔反光量多，无螺纹的孔反光量少。设定一个阈值，大于阈值的判定为有螺纹，小于阈值的判定为无螺纹。这样的方式存在两个缺点：一、单纯利用反光量的方式误判率很高，因为个别有螺纹的孔反光量很少，而个别无螺纹的孔反而反光量很多；二、成本较高。视觉系统往往具有很多功能，而用户必须为使用其中的一项功能，即统计反光量的功能，而为整个系统买单。\n实用新型内容\n[0003] 本实用新型要解决的技术问题是目前判断钣金冲压件螺丝孔螺纹是否加工出来较为困难、工作量大、误判率高、成本较高，提供一种价格低廉、操作方便、误判率低的钣金螺丝孔螺纹缺失检查系统。\n[0004] 为实现上述目的，本实用新型采用下述技术方案：一种钣金螺丝孔螺纹缺失检查系统，它包括对待检测工件（11）进行拍照的螺纹孔直径检查相机和螺纹孔反光量检查相机，所述的螺纹孔直径检查相机和螺纹孔反光量检查相机将拍摄的图片分别送入总控制箱内的视频解码器 和视频解码器中，视频解码器 和视频解码器 与图像处理芯片相连，图像处理芯片连接MCU，MCU与存储器、人机接口、接近开关传感器、振动盘、和传送带相连。\n[0005] 所述的每个视频解码器均与逻辑控制模块、晶振、电源和对应的检查相机相连接。\n[0006] 所述的存储器采用FLASH和SRAM，SRAM为图像处理芯片与MCU共享。\n[0007] 所述的MCU连接有照射待测工件的光源，光源至少为一个LED。\n[0008] 所述的MCU连接有报警器，报警器为三色声光报警器。\n[0009] 采用上述技术方案的本实用新型，能够快速准确的判断钣金冲压件螺丝孔螺纹是否存在，操作方便、价格低廉、误判率低。\n附图说明\n[0010] 图1是本实用新型的设备结构示意图。\n[0011] 图2是本实用新型总控制箱内部系统构成示意图。\n[0012] 图3是本实用新型主程序流程图。\n[0013] 图4是本实用新型检查算法流程图。\n[0014] 图5是本实用新型使用流程图。\n具体实施方式\n[0015] 如图1和图2所示，本实用新型包括一种钣金螺丝孔螺纹缺失检查系统，它包括对待检测工件11进行拍照的螺纹孔直径检查相机3和螺纹孔反光量检查相机4，所述的螺纹孔直径检查相机3和螺纹孔反光量检查相机4将拍摄的图片分别送入总控制箱2内的视频解码器 和视频解码器 中，视频解码器 和视频解码器 与图像处理芯片相连，图像处理芯片连接MCU，MCU与存储器、人机接口、接近开关传感器、振动盘、和传送带相连。\n[0016] 所述的每个视频解码器均与逻辑控制模块、晶振、电源和对应的检查相机相连接。\n[0017] 所述的存储器采用FLASH和SRAM，SRAM为图像处理芯片与MCU共享。\n[0018] 所述的MCU连接有照射待测工件的光源6，光源6至少为一个LED，提供相机需要的照明光线，通常需要根据实际情况采用多个LED。\n[0019] 所述的MCU连接有报警器5，报警器5为三色声光报警器。\n[0020] 螺纹孔直径检查相机3是对到达检测区域10的待检测工件11的螺纹孔的直径进行检查。其过程是从垂直工件的正上方拍摄到达检测区域工件的图片，并将图片传送到总控制箱2做进一步图像处理。\n[0021] 螺纹孔反光量检查相机4是对到达检测区域10的待检测工件11的螺纹孔的反光量进行检查。其过程是从工件侧方拍摄到达检测区域工件的图片，并将图片传送到总控制箱2做进一步图像处理。\n[0022] 振动盘7是一种自动将待检测工件11输送到传送带9上的装置，需根据不同种类的工件特殊定制。它的工作原理是：振动盘料斗下面有个脉冲电磁铁，可以使料斗作垂直方向振动，由倾斜的弹簧片带动料斗绕其垂直轴做扭摆振动。料斗内工件，由于受到这种振动而沿螺旋轨道上升。在上升的过程中经过一系列轨道的筛选或者姿态变化，工件能够按要求呈统一状态自动进入传送带9。 \n[0023] 传送带9是由步进电机8驱动其运转的。每当一个工件进入到检测位置时，步进电机8暂停转动，此时传送带静止，完成工件螺丝孔检测。当工件螺丝孔合格时，步进电机继续转动，使下个工件进入检测区域继续检测。如果工件不合格，步进电机不再继续转动，同时三色声光报警器由正常状态的绿色变成异常状态的红色，并发出报警声。\n[0024] 下面结合图3、图4、图5对本实用新型做进一步描述：\n[0025] 如图5所示，使用前需要先对设备进行整体检查，检查内容包括：察看电源线与信号线是否正确连接，尤其电源线是否有破皮，检查振动盘7与传送带9的电机以及线路是否有烧焦之处。检查设备各个部件和螺丝是否有松动现象。如果一切正常，可打开设备电源，进入用户设置模式。\n[0026] 拿一待检工件样品放到检测区域，调节光源6、螺丝孔直径检查相机3和螺丝孔反光量检查相机4的位置，使监视器1上显示的工件样品最清晰。\n[0027] 用户设置模式下，由于本实用新型采用的分类模式为神经网络分类器，属于有监督的分类，因此用户需设置的主要内容是训练分类器，具体操作是：准备大量的合格工件和不合格工件，将工件逐个放置到检测区域10。放置合格工件后，待系统提取螺丝孔直径和反光量信息后，将工件状态设置为合格，放置不合格工件后，待系统提取螺丝孔直径和反光量信息后，将工件状态设置为不合格，完成判定标准的设定。\n[0028] 将待检查的工件放入振动盘7的料斗中，按下开机按钮，振动盘7开始振动，同时传送带9开始运转。当待检测工件开始从振动盘7的出料口送出，传送带9将工件输送到检测区域10，这时，传送带9暂停运行，螺丝孔直径检查相机3和螺丝孔反光量检查相机4同时拍摄工件，并将得到的两张图片传送到总控制箱2。\n[0029] 图4是总控制箱2对得到的同一工件的两张图片的检测算法流程图，在总控制箱成功读取两张图片后，对得到的两张图片进行处理，目的是为更好地进行后续特征提取和识别打下基础。对图像的处理具体包括：图像降噪处理，用中值滤波、平均值滤波等方法去除椒盐噪声等种类的图像噪声污染；图像直方图均衡，使原图像直方图变换为具有均匀密度分布的直方图，以增加所获图像的全局对比度；图像锐化，用模板卷积和频域滤波的方法，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰。\n[0030] 处理结束后，提取螺丝孔直径检查相机3所获图像中工件的螺丝孔直径数据和螺丝孔反光量检查相机4所获图像中工件的螺丝孔反光量数据，并且将这两种信息融合到一个数据结构，即判别数组中。\n[0031] 利用在用户模式下训练的最近邻分类器，对判别数组进行模式分类，得到待检工件合格或不合格的判定。\n[0032] 当工件为合格品时，再次使传送带运转，让下个工件进入检测区域，重复上述步骤进行新一轮的检测。当工件为不合格品时，传送带不再继续运行，暂停振动盘，同时三色声光报警器亮起红灯，发出报警声。直到按下复位按键后，检测才继续进行。