The invention belongs to the technical field of intelligent detection, and discloses a detection method for the detection of the grinding defect on the back layer of the rearview mirror, which includes the following steps: first, the rearview mirror to be detected is placed in the detection position by the suction cup adsorption mechanism, and the image of the rearview mirror to be detected is acquired by the black-and-white camera; second, the image is denoised and normalized. The denoising and normalized images are input into the neural network detection model to detect defects, and the detection results are displayed on the display. Step 3. If the rearview mirror to be detected is defective, the sucker adsorption mechanism is used to eliminate the defect. Step 4, repeat steps 1 to 3 to detect the defect of the next rearview mirror to be detected. The method of the invention realizes the full automation of the detection of the back layer edge-grinding defect of the rearview mirror, ensures the accuracy of the inspection, improves the inspection efficiency and saves the production cost.
【技术实现步骤摘要】
一种用于后视镜后背层磨边缺损检测工位的检测方法
本专利技术属于智能化检测的
,具体涉及一种用于后视镜后背层磨边缺损检测工位的检测方法。
技术介绍
汽车后视镜检测是汽车后视镜生产的重要环境,对于汽车后视镜的安全显得尤为重要,目前后视镜的生产已经形成了集成规模,实现机械自动化,但是关于后视镜生产中的瑕疵以及次品检测却因为没有可靠的检测技术而一直以人工检测为主。由于后视镜的瑕疵种类繁多,且瑕疵较小,人工检测多会造成漏检、误检等情况。而且由于人工检测环境的非封闭性等原因,后视镜在检测中易造成二次损坏,检测过程也容易受到灰尘、指纹等因素的干扰,使得检测正确率大大降低。
技术实现思路
本专利技术提供了一种用于后视镜后背层磨边缺损检测工位的检测方法,解决了现有人工检测方法的局限性很大,耗时长,微弱瑕疵难以检测,易受空气中灰尘和静电影响等问题。本专利技术可通过以下技术方案实现:一种用于后视镜后背层磨边缺损检测工位的检测方法,包括以下步骤:步骤一、利用吸盘吸附机构将待检测后视镜放置到检测工位,采用黑白相机获取所述待检测后视镜的图像;步骤二、对所述图像进行去噪和归一化处理,将去噪和归一化处理后的图像输入神经网络检测模型进行缺陷检测,通过显示器显示检测结果;步骤三、若检测出所述待检测后视镜为不良品,利用所述吸盘吸附机构进行剔除;步骤四,重复步骤一至三,进行下一个待检测后视镜的缺陷检测。进一步,所述神经网络检测模型采用Alexnet网络结构,包括四个卷积层,四个最大池化层、两个全连接层和一个softmax分类层,通过用预设的后视镜图像样本集进行训练,完成分类学习。进一步,按照缺 ...
【技术保护点】
1.一种用于后视镜后背层磨边缺损检测工位的检测方法,其特征在于包括以下步骤:步骤一、利用吸盘吸附机构将待检测后视镜放置到检测工位,采用黑白相机获取所述待检测后视镜的图像;步骤二、对所述图像进行去噪和归一化处理,将去噪和归一化处理后的图像输入神经网络检测模型进行缺陷检测,通过显示器显示检测结果;步骤三、若检测出所述待检测后视镜为不良品,利用所述吸盘吸附机构进行剔除;步骤四,重复步骤一至三,进行下一个待检测后视镜的缺陷检测。
【技术特征摘要】
1.一种用于后视镜后背层磨边缺损检测工位的检测方法,其特征在于包括以下步骤:步骤一、利用吸盘吸附机构将待检测后视镜放置到检测工位,采用黑白相机获取所述待检测后视镜的图像;步骤二、对所述图像进行去噪和归一化处理,将去噪和归一化处理后的图像输入神经网络检测模型进行缺陷检测,通过显示器显示检测结果;步骤三、若检测出所述待检测后视镜为不良品,利用所述吸盘吸附机构进行剔除;步骤四,重复步骤一至三,进行下一个待检测后视镜的缺陷检测。2.根据权利要求1所述的用于后视镜后背层磨边缺损检测工位的检测方法,其特征在于:所述神经网络检测模型采用Alexnet网络结构,包括四个卷积层,四个最大池化层、两个全连接层和一个softmax分类层,通过用预设的后视镜图像样本集进行训练,完成分类学习。3.根据权利要求2所述的用于后视镜后背层磨边缺损检测工位的检测方法,其特征在于:按照缺陷形状的不同收集多张后视镜灰度图像,利用labelImg工具对所述灰度图像中的缺陷进行...
【专利技术属性】
技术研发人员:郑尧成,赵波,张伟伟,
申请(专利权)人:上海工程技术大学,
类型:发明
国别省市:上海,31
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