轮毂类型的识别系统技术方案

本实用新型专利技术提供了一种轮毂类型的识别系统，其包括生产线和支架，支架由两个竖直放置的相同的三角架和一个横梁组成，其中横梁的两端分别与两个三角架的两个顶端相连接，生产线布置在两个三角架之间，在生产线的滚轮上设有拍照触发传感器，在横梁的中间位置处固定有相机，该识别系统还包括位于支架侧面的图像处理装置以及与图像处理装置的上表面相连接的显示面板。本系统避免了传统视觉检测系统的错判误判的问题，大大提高了轮毂检测生产线的工作效率。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本技术提供了一种轮毂类型的识别系统，其包括生产线和支架，支架由两个竖直放置的相同的三角架和一个横梁组成，其中横梁的两端分别与两个三角架的两个顶端相连接，生产线布置在两个三角架之间，在生产线的滚轮上设有拍照触发传感器，在横梁的中间位置处固定有相机，该识别系统还包括位于支架侧面的图像处理装置以及与图像处理装置的上表面相连接的显示面板。本系统避免了传统视觉检测系统的错判误判的问题，大大提高了轮毂检测生产线的工作效率。【专利说明】轮毂类型的识别系统
本技术涉及一种识别系统，具体地涉及一种轮毂类型的识别系统。
技术介绍
随着汽车行业的迅猛发展，通过自动化实现各种生产的需求也在相应的增加。汽车轮毂的种类越来越繁多。而在轮毂生产线上进行无损探伤检测的各种型号的轮毂都是很混杂的排放的，同事各个型号的轮毂对应的检测参数都是不一样的，因此针对种类繁多的轮毂进行分类识别越来越重要。最早，主要通过人工观测来识别分类，不仅效率低下，而且由于长时间的观测会使得视觉疲劳导致分类错误，会给企业生产造成不可估量的损失，后来出现了相关的视觉检测研究，但是此类研究提出的检测装置只是获取了很少的轮毂外部特征，轮毂信息对比装置在面对识别不同类型的轮毂时会出现比较多的误判及错判现象，识别区分的准确率不高，满足不了工厂的生产需求。一种能够将种类繁多的轮毂分类识别出来的系统显得尤为重要。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本技术提供了一种轮毂类型的识别系统，其包括生产线和支架，在生产线上放置有轮毂，支架由两个竖直放置的相同的三角架和一个横梁组成，其中横梁的两端分别与两个三角架的两个顶端相连接，从而使横梁与地面相平行，生产线布置在两个三角架之间并采用滚轮式结构，在生产线的滚轮上设有拍照触发传感器，在横梁的中间位置处固定有相机，相机与横梁之间采用环状锁闭件结构连接，该识别系统还包括位于支架侧面的图像处理装置以及与图像处理装置的上表面相连接的显示面板，在显示面板上面设置有按钮。 优选的是，所述相机是CXD工业相机。 优选的是，所述图像处理装置是工控机。 通过采用本系统，能够在轮毂类型的识别流程中节省大量的人力物力资源，同时还能够图像处理装置对轮毂特征进行提取，使之能够从种类繁多的轮毂中识别出当前轮毂属于哪一类型，避免了传统视觉检测系统的错判误判的问题，大大提高了轮毂检测生产线的工作效率。 【专利附图】【附图说明】 图1是根据本技术中一个代表性实施例的轮毂类型的识别系统的结构示意图。 【具体实施方式】 下面将参考附图1对本技术中一个详细的代表性实施例进行描述。 图1示出了一种轮毂类型的识别系统，其包括用于放置轮毂4的生产线I和支架2，支架2由两个竖直放置的相同的三角架7和横梁8组成，其中横梁8的两端分别与两个三角架7的两个顶端相连接，从而使横梁8与地面相平行，生产线I布置在两个三角架7之间并采用滚轮式结构以用于轮毂的传送，在生产线I的滚轮上设有拍照触发传感器，此外，在横梁8的中间位置处固定有相机2，相机2与横梁8之间采用环状锁闭件结构连接，这样相机2能够在横梁8上左右移动，方便在调试的时候找到最佳的拍摄点，该识别系统还包括位于支架2侧面的图像处理装置5以及与图像处理装置5上表面相连接的显示面板6，在显示面板8上面设置有按钮，这样对于画面的切换或者紧急情况的处理进行操作，其中，该相机2可以是CXD工业相机，图像处理装置5可以是工控机。 通过采用本技术的这种基于视觉的轮毂类型识别系统，能够节省大量的人力以及物力资源，还系统能够在没有人工操作的情况下完成一整套轮毂识别的动作流程。 采用上述的轮毂类型的识别系统可通过以下方法对轮毂的类型进行识别:首先通过固定在支架I的横梁8上的相机2采集在生产线上3进行传送的轮毂4的图片；然后将采集到的图片信息通过有线或者无线的方式传给图像处理装置5，图像处理装置5主要负责对采集到的图片进行预处理，其中包括灰度处理、值化、去噪等操作；然后图像处理装置5对轮毂的特征信息进行提取，具体地，图像处理单元5针对具有平移、旋转、缩放不变的3个4阶矩特征值以及轮毂外轮廓半径、中心圆、螺丝孔半径等特征信息进行提取，以更好的表达轮毂的细节信息，此外，还针对轮毂的轴条个数信息进行提取，其中，这种特征信息的提取方式改进了以往的视觉检测系统特征值比较单一的情况，提取了 Hu不变矩特征量、轮毂的外轮廓半径、中心圆以及中心圆周边的螺丝孔的半径以及轴条的个数等信息，显著地提高了识别轮毂型号的正确率，大大减少了错判和误判，提高了生产效率。信息提取完毕后，图像处理单元5对所提取的新入库轮毂的特征信息进行保存，并直接将得到的特征值与保存的特征库里面的特征值进行比对，通过比对将获得的与特征库中最接近的轮毂类别作为当前轮毂所属的类别，最后还将检测结果通过显示面板6或者三色灯显示出来，也可以传给PLC进行后续的一些动作。 下面将介绍一下上述特征值的提取方法: 首先提取了改进的具有平移、缩放、旋转不变的Hu不变矩。具体方法如下: 根据Hu矩的定义:对于采集的轮毂的灰度图本技术用f (X，y)表示。离散状态下的P+q阶标准矩为:N M p., = 0,1,2...χ=1 χ=1 p+q阶中心矩阵为: ^ = ΣΣ^ -x)piy-y)Qfbc,y) p q = Ql2 7=1 x=l 其中I =，，y =，代表的是图像的重心，N, M分别对应的是采集的轮毂图 ljjOOffjOO 片的高度和宽度。归一化的中心矩为: _ μ PQ 71 ^ ~ ΤΤ~ ^ = (ρ +.)/2 + 1 l.1 OO 通过以上公式可以求取Hu定义的基于2阶和3阶的7个不变矩，此7个不变矩的阶数比较低对于轮毂这种细节部分比较重要的的特征不能完整描述。因此本技术在此基础上采用的是基于4阶的3个特征，公式如下: Φι = η 40+ η 13+ η 22 φ 2 = ( η 31- η 13) 2+5 ( η 40+ η 04)2 φ 3 = ( η 31-3 n 22+ η 40) 2+12 ( Π 31_ Π 13)2 通过此方法提取的3个不变矩特征可以在轮毂发生平移、缩放、旋转等情况下也能够识别出哪一种轮毂，仅仅通过此特征值还不能将不同类别的轮毂识别出来，本技术在此基础上还对轮毂的大圆半径、中心圆、以及中心圆周边的螺丝孔的半径大小进行了提取，然后对轴条的个数也进行了相应的提取。这些特征提取好之后作为模版库保存起来，然后在实际检测中，将提取到的这些特征信息与数据库进行比对，从而得到当前检测的轮毂归属于哪一类。 本技术的一个代表性实施例参照附图得到了详细的描述。这些详细的描述仅仅给本领域技术人员更进一步的相信内容，以用于实施本技术的优选方面，并且不会对本技术的范围进行限制。仅有权利要求用于确定本技术的保护范围。因此，在前述详细描述中的特征和步骤的结合不是必要的用于在最宽广的范围内实施本技术，并且可替换地仅对本技术的特别详细描述的代表性实施例给出教导。此外，为了获得本技术的附加有用实施例，在说明书中给出教导的各种不本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种轮毂类型的识别系统，其包括生产线和支架，在生产线上放置有轮毂，支架由两个竖直放置的相同的三角架和一个横梁组成，其中横梁的两端分别与两个三角架的两个顶端相连接，从而使横梁与地面相平行，生产线布置在两个三角架之间并采用滚轮式结构，在生产线的滚轮上设有拍照触发传感器，其特征在于：在横梁的中间位置处固定有相机，相机与横梁之间采用环状锁闭件结构连接，该识别系统还包括位于支架侧面的图像处理装置以及与图像处理装置的上表面相连接的显示面板，在显示面板上面设置有按钮。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王伟，孙长银，朱海飞，马浩，韩味，
申请(专利权)人：南京傲翼伟滕自动化科技有限公司，
类型：新型
国别省市：江苏;32