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原文传递多功能视觉缺陷检测系统

专利名称：	多功能视觉缺陷检测系统
摘要：	本发明涉及产品的视觉检测技术领域，尤其是指一种多功能视觉缺陷检测系统，包括机架、设置于机架的检测台、位于检测台上方的辅助光源及位于辅助光源上方的图像采集装置，所述机架装设有水平横杆及用于驱动水平横杆上下移动的升降模组，本方案可以对各种不同的工件进行视觉检测，检测方面包括零部件是否齐全检测、工件表面的划痕、料污、焊片不良检测、圆形工件的同心度检测、工件尺寸的检测、工件摆放位置检测等等，不仅有效降低了生产厂商的设备投入成本，有效提高视觉系统的检测准确率和效率，实用性较强。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	广东;44
申请人：	东莞中科蓝海智能视觉科技有限公司
发明人：	谭良;李清顺
专利状态：	有效
申请日期：	2019-04-20T00:00:00+0800
发布日期：	2019-08-09T00:00:00+0800
申请号：	CN201910320820.1
公开号：	CN110108712A
代理机构：	深圳华奇信诺专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：	范亮
分类号：	G01N21/88(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	523000 广东省东莞市松山湖园区科技二路10号1栋2单元301室
主权项：	1.多功能视觉缺陷检测系统，包括机架（1）、图像处理器（7）、设置于机架（1）的检测台（2）、位于检测台（2）上方的辅助光源（3）及位于辅助光源（3）上方的图像采集装置（4），其特征在于：所述机架（1）装设有水平横杆（5）及用于驱动水平横杆（5）上下移动的升降模组（6），视觉检测系统包括如下步骤：步骤A，将标准测试工件放置于检测台（2）；步骤B，图像采集装置（4）对检测台（2）上的标准测试工件进行图像采集得到模板图像，并将模板图像发送至图像处理器；步骤C，图像处理器对采集到的模板图像进行二值化处理；步骤D，图像处理器（7）对二值化处理后的模板图像进行边缘检测算法得出标准测试工件的形状信息；步骤E，图像处理器利用轮廓匹配算法建立标准测试工件的模板信息，取下标准测试工件；步骤F，放入待测工件；图像采集装置（4）对检测台（2）上的待测工件进行图像采集得到检测图像，并将检测图像发送至图像处理器；步骤G，图像处理器（7）对采集到的检测图像进行二值化处理；步骤H，图像处理器（7）对二值化处理后的检测图像进行边缘检测算法得出待测工件的形状信息；步骤I，图像处理器（7）将步骤F中得到的形状信息与模板信息进行形状匹配算法，设定检测角度为0~360°；步骤J，轮廓匹配：若轮廓匹配成功，则判定OK，否则判定NG；再次检测时重复步骤F到步骤J。 2.根据权利要求1所述的多功能视觉缺陷检测系统，其特征在于：在所述步骤G中，对检测图像进行二值化处理之前进行图像预处理以消除图像中无关的信息，增强有关信息的可检测性和简化图像数据。 3.根据权利要求1所述的多功能视觉缺陷检测系统，其特征在于：在所述步骤I中，形状匹配算法之后还包括斑点分析算法及间距检测步骤。 4.根据权利要求3所述的多功能视觉缺陷检测系统，其特征在于：所述斑点分析算法是对图像中相同像素的连通域进行分析，具体步骤包括：现将检测图像进行二值化，分割得到前景背景，然后进行连通域（Blob）检测，以获得到Blob块的过程。 5.根据权利要求1所述的多功能视觉缺陷检测系统，其特征在于：所述步骤G中，二值化处理中的将低阈值调整至46，高阈值为255。 6.根据权利要求5所述的多功能视觉缺陷检测系统，其特征在于：所述步骤I中，边缘模式为快速，特征数量为50%，轮廓长度为20；而在轮廓匹配时，搜索参数调整为：搜索数量为1，最小分数为70，比例为100，重叠距离为0，搜索速度与定位精度都设定为LV5，匹配极性正常。 7.根据权利要求5所述的多功能视觉缺陷检测系统，其特征在于：所述步骤E中，边缘模式为精确，特征数量为10%，轮廓长度为20，所述步骤J中：搜索数量为1，最小分数为80，比例设定为100，重叠距离0，搜索速度与定位精确LV5，匹配极性正常。 8.根据权利要求1所述的多功能视觉缺陷检测系统，其特征在于：所述辅助光源（3）为圆环形光源，所述图像采集装置（4）与辅助光源（3）的中心轴同轴设置。 9.根据权利要求1所述的多功能视觉缺陷检测系统，其特征在于：所述辅助光源（3）为矩形光源、半球形光源或方框形光源。
所属类别：	发明专利