基于外形轮廓匹配的模具在线监视保护系统及方法技术方案

本发明专利技术揭示了一种基于外形轮廓匹配的模具在线监视保护系统及方法，所述在线监视保护方法包括如下步骤：近红外混合可见光光源在机械治具上产生近红外混合可见光；图像获取装置获取机械治具的图像，并发送至图像处理装置；图像处理装置接收图像获取装置的图像信息，采用外形轮廓匹配的图像处理算法，通过采集机械治具的近红外融合可见光图像，与标准图像的外形轮廓进行匹配；并根据匹配结果生成控制命令；治具控制系统接收图像处理装置的控制命令，以此控制机械治具的动作。本发明专利技术可快速准确的获取动定模好坏与否信息，弥补现有模具在线监视保护技术的不足。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术揭示了一种，所述在线监视保护方法包括如下步骤：近红外混合可见光光源在机械治具上产生近红外混合可见光；图像获取装置获取机械治具的图像，并发送至图像处理装置；图像处理装置接收图像获取装置的图像信息，采用外形轮廓匹配的图像处理算法，通过采集机械治具的近红外融合可见光图像，与标准图像的外形轮廓进行匹配；并根据匹配结果生成控制命令；治具控制系统接收图像处理装置的控制命令，以此控制机械治具的动作。本专利技术可快速准确的获取动定模好坏与否信息，弥补现有模具在线监视保护技术的不足。【专利说明】
本专利技术属于电子信息
，涉及一种模具监视系统，尤其涉及一种基于外形轮廓匹配的模具在线监视保护系统；同时，本专利技术还涉及一种基于外形轮廓匹配的模具在线监视保护方法。
技术介绍
射出成型机作为加工行业最重要的成型设备，其动定模好坏直接关系到产品质量优劣。此外由于动定模在加工生产成本中占较大比重，其使用寿命直接影响产品成本。因此，提高动定模安全水平，并对其进行监视保护，延长其使用周期，是产品加工业降低成本、提高效率的重要砝码。而在实际生产中，由于模具更换频繁，成型机运行时，每个生产周期内价值高昂的模具都可能因为产品残留或滑块错位等而有损坏的危险，本专利技术涉及一种外形轮廓匹配的成型机在线监视系统和方法均可以有效应对各种潜在问题，从而避免停机修模，降低生产成本，提高产品质量，保障交货工期。 目前现有的技术中对模具进行在线监视保护，大多使用光电对射传感器判断是否有产品在完成后自动掉落，从而认为动定模内壁是否干净，使用低压触控决定是否进行下一次产品的生产循环。由于静电原因，产品顶出时并非不可能完全脱落，脱落过程有可能无法触发光电对射的检测信号，使得成型机认为产品并无脱落，从而误报警停止全自动成型过程，减缓的产品生产效率。又或者有一部分产品脱落但另一部分产品并未脱落，但是光电对射检测到有产品脱落误认为动定模已干净可进行下一次合模动作，出现动定模压模现象出现，导致动定模损坏。 有鉴于此，如今迫切需要设计一种新的模具监视方式，以便克服现有监视方式的上述缺陷。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是:提供一种基于外形轮廓匹配的模具在线监视保护系统，可快速准确的获取动定模好坏与否信息，弥补现有模具在线监视保护技术的不足。 此外，本专利技术还提供一种基于外形轮廓匹配的模具在线监视保护方法，可快速准确的获取动定模好坏与否信息，弥补现有模具在线监视保护技术的不足。 为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案: 一种基于外形轮廓匹配的模具在线监视保护系统，所述系统包括:图像处理一体机、工业相机、近红外混合可见光1^0阵列模组、机械治具、单片机控制系统； 其中，所述机械治具包括射出成型装置、两个位于定模的磁力座，两磁力座的机架固定在定模板；两磁力座能270。移动，方便全方位进行监视；射出成型装置包括定模、动模； 所述单片机控制系统连接治具控制系统、机械治具，用来接收图像处理一体机的控制命令，以此控制机械治具的动作； 所述工业相机用来获取图像，工业相机与图像处理一体机连接，将获取的图像发送至图像处理一体机； 所述近红外混合可见光120阵列模组用来产生近红外混合可见光，并照射至机械治具上；1即阵列模组位于射出成型装置的定模板上方，或设置于射出成型装置的动定模板两测； 所述图像处理一体机采用外形轮廓匹配的图像处理算法，采集同时包含射出件和标准动定模的实时图像，采用外形轮廓提取技术对所述图像进行处理，从实时与标准图像中提取的轮廓参数进行匹配对比，当两幅图像的轮廓数据集交叉对应值大于匹配阈值时，利用匹配结果纠正实时图像的空间漂移和变形，纠正后得图像与标准图像比较后即确定是否存在生产问题； 当落料动作结束后，射出成型装置给在线监视保护系统一个串口信号告知落料已结束，要求在线监视保护系统进行标准定模图像抓拍；工业相机进行图像抓拍； 所述图像处理一体机包括预处理模块，用于对抓拍到的图像进行预处理，预处理包括噪声滤除、对比度增强等，然后进行轮廓处理，提取轮廓参数，并存入相应数据文件； 所述图像处理一体机包括学习模块，用以在监视前自动进行多幅标准模板图像的抓取，对标准图像之间的变化量进行学习统计，所有图像学习完成后，在这些图像的基础上，同时累积成一幅平均值图像，该图像作为基准模板图像；学习后，所有从学习到的标准图像模板中提取的轮廓，按照时间顺序，排成队列，存储在内存中；所有图像学习完成后，在这些图像的基础上，同时累积成一幅平均值图像，该图像作为基准模板图像，在此基准模板图像上也提取轮廓并存储；即学习了 ~次后，可获得奸1个标准轮廓参数集； 所述图像处理一体机包括判断模块，用以判断动定模是否有问题，包括以下步骤: 学习完成后，进入监视保护状态；此时，内存中的轮廓队列有奸1个，其中基准模板的轮廓排在最前面； 当落料动作结束后，抓拍当前动定模的实时图像，首先检查实时图像特定参考区域的灰度值，如果变化较小，在允许范围内，则当作正常图像；否则，可直接当作异常输出报馨.1=1 ， 利用轮廓提取方法提取当前图像中的目标轮廓，首先与由一系列学习统计过的基准图像的轮廓参数进行比较，如果正常，则可进行合模动作；如果异常则报警，而现行的采用比对算法之监视系统，只是与一幅标准图像进行差分比对，若出现异常则与内存中轮廓队列中的每一个标准轮廓进行比较，检测速度慢，影响生产作业的效率； 根据轮廓参数，计算当前图像和最相似标准图像的空间变形矩阵，纠正实时图像的空间变形，然后比较纠正后的图像与最相似图像的灰度变化较大的部分； 分割出灰度变化大于30灰阶值部分的区域，剔除瑕疵面积小于10像素，长、高小于3像素的干扰，枚举剩下的所有不良区域，即为可能存在异常的位置，输出报警。 一种基于外形轮廓匹配的模具在线监视保护系统，所述在线监视保护系统包括:图像处理装置、图像获取装置、近红外混合可见光光源、机械治具、治具控制系统； 所述近红外混合可见光光源用于在机械治具上产生近红外混合可见光； 所述图像获取装置用以获取机械治具的图像，并发送至所述图像处理装置； 所述治具控制系统连接机械治具、图像处理装置，用来接收图像处理装置的控制命令，以此控制机械治具的动作； 所述图像处理装置接收图像获取装置的图像信息，采用外形轮廓匹配的图像处理算法，通过采集机械治具的近红外融合可见光图像，与标准图像的外形轮廓进行匹配；并根据匹配结果生成控制命令。 作为本专利技术的一种优选方案，所述机械治具包括射出成型装置及万向磁力座，射出成型装置包括定模、动模； 所述图像处理装置接收图像获取装置的图像信息，采用外形轮廓匹配的图像处理算法，通过采集射出成型装置射出成型后的动模、定模近红外融合可见光图像，与标准图像的外形轮廓进行匹配；并根据匹配结果生成控制命令。 作为本专利技术的一种优选方案，所述机械治具包括射出成型装置、两个位于定模的磁力座，两磁力座的机架固定在定模板；两磁力座能270。移动，方便全方位进行监视； 所述单片机控制系统连接治具控制系统、机械治具，用来接收图像处理一体机的控制命令，以此控制机械治具的动作； 所述工业相机用来获取图像，工业相本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于外形轮廓匹配的模具在线监视保护系统，其特征在于，所述系统包括：图像处理一体机、工业相机、近红外混合可见光LED阵列模组、机械治具、单片机控制系统；其中，所述机械治具包括射出成型装置、两个位于定模的磁力座，两磁力座的机架固定在定模板；两磁力座能270°移动，方便全方位进行监视；射出成型装置包括定模、动模；所述单片机控制系统连接治具控制系统、机械治具，用来接收图像处理一体机的控制命令，以此控制机械治具的动作；所述工业相机用来获取图像，工业相机与图像处理一体机连接，将获取的图像发送至图像处理一体机；所述近红外混合可见光LED阵列模组用来产生近红外混合可见光，并照射至机械治具上；LED阵列模组位于射出成型装置的定模板上方，或设置于射出成型装置的动定模板两测；所述图像处理一体机采用外形轮廓匹配的图像处理算法，采集同时包含射出件和标准动定模的实时图像，采用外形轮廓提取技术对所述图像进行处理，从实时与标准图像中提取的轮廓参数进行匹配对比,当两幅图像的轮廓数据集交叉对应值大于匹配阈值时,利用匹配结果纠正实时图像的空间漂移和变形,纠正后得图像与标准图像比较后即确定是否存在生产问题；当落料动作结束后，射出成型装置给在线监视保护系统一个串口信号告知落料已结束，要求在线监视保护系统进行标准定模图像抓拍；工业相机进行图像抓拍；所述图像处理一体机包括预处理模块，用于对抓拍到的图像进行预处理，预处理包括噪声滤除、对比度增强等，然后进行轮廓处理，提取轮廓参数，并存入相应数据文件；所述图像处理一体机包括学习模块，用以在监视前自动进行多幅标准模板图像的抓取，对标准图像之间的变化量进行学习统计，所有图像学习完成后，在这些图像的基础上，同时累积成一幅平均值图像，该图像作为基准模板图像，学习后，所有从学习到的标准图像模板中提取的轮廓，按照时间顺序，排成队列，存储在内存中；所有图像学习完成后，在这些图像的基础上，同时累积成一幅平均值图像，该图像作为基准模板图像，在此基准模板图像上也提取轮廓并存储；即学习了N次后，可获得N+1个标准轮廓参数集；所述图像处理一体机包括判断模块，用以判断动定模是否有问题，包括以下步骤：学习完成后，进入监视保护状态；此时，内存中的轮廓队列有N+1个，其中基准模板的轮廓排在最前面；当落料动作结束后，抓拍当前动定模的实时图像，首先检查实时图像特定参考区域的灰度值，如果变化较小，在允许范围内，则当作正常图像；否则，可直接当作异常输出报警；利用轮廓提取方法提取当前图像中的目标轮廓，首先与由一系列学习统计过的基准图像的轮廓参数进行比较，如果正常，则可进行合模动作；如果异常则报警；根据轮廓参数，计算当前图像和最相似标准图像的空间变形矩阵，纠正实时图像的空间变形，然后比较纠正后的图像与最相似图像的灰度变化较大的部分；分割出灰度变化大于30灰阶值部分的区域，剔除瑕疵面积小于10像素、长及高小于3像素的干扰，枚举剩下的所有不良区域，即为可能存在异常的位置，输出报警。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：游旭新，
申请(专利权)人：上海智觉光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31