【技术实现步骤摘要】
一种SAB安全气囊尺寸视觉测量方法
本专利技术涉及一种SAB安全气囊尺寸视觉测量方法。
技术介绍
21世纪以来,汽车行业迅猛发展。SAB安全气囊作为继安全带之后的又一安全辅助工具在现代汽车中占有重要地位,它的出现大大降低死亡速率。因此,对于安全辅助装置的安全气囊,它的生产过程需要保证它的精确与安全,以达到预期的辅助安全设计功能。传统对零部件质量的检测主要是通过人工或者辅助某种机器进行完成的,轮廓仪、机电式千分表、万能工具显微镜以及卡尺等是常用的轮廓尺寸检测工具。但是人工检测的状况受限于操作人员的身体状况以及工作状态。在长时间,大化量的生产模式下,人工检测展现出了极大的弊端,由于劳动强度大,误检率高,极大地限制了生产效率的提高和产品质量的提升,导致不合格的产品流入后续的生产加工过程,酿成极大的事故,这些导致了传统检测方式已经无法适应现代化工业生产的需要,需要引进一种自动检测技术,既降低人力成本又能实现对产品质量的严格控制。目前计算机视觉技术已相对成熟,具有非接触、速度快、精度高、抗干扰能力强等诸多优点,如果将计算机视觉技术引入SAB气囊尺寸检测中,将能够很好地满足其对可靠性和灵敏度的要求,而且维护方便。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术的目的在于提供一种SAB安全气囊尺寸视觉测量方法,提高了检测准确性与自动化程度,提升了检测效率。为实现上述目的,本专利技术采用如下技术方案:一种SAB安全气囊尺寸视觉测量方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:构建机器视觉系统,采集SAB安全气囊的光学图像;步骤S2:对光学图像进行图像的倾斜矫正,同时提取目标图像;步骤S3:对 ...
【技术保护点】
1.一种SAB安全气囊尺寸视觉测量方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:构建机器视觉系统,采集SAB安全气囊的光学图像;步骤S2:对光学图像进行图像的倾斜矫正,同时提取目标图像;步骤S3:对矫正后图像进行图像预处理,通过滤波与锐化,改善图像质量;步骤S4:采用Canny边缘检测对增强图像进行图像分割,得到若干区域,结合图像形态学运算滤除背景及其他噪点干扰;步骤S5:依据长宽比以及面积等几何特征,定位预缝线感兴趣区域;步骤S6:采用投影法和灰度直方图相结合的方法,对预缝线的进行测距,得到预缝线间的像素距离D1;步骤S7:采用最小二乘法对气囊外轮廓进行直线拟合,测量外轮廓尺寸,得到像素尺寸D2;步骤S8:依据标定实验,得到比例因子s,换算得到真实尺寸D1'和D2',即为SAB安全气囊真实尺寸。
【技术特征摘要】
1.一种SAB安全气囊尺寸视觉测量方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1:构建机器视觉系统,采集SAB安全气囊的光学图像;步骤S2:对光学图像进行图像的倾斜矫正,同时提取目标图像;步骤S3:对矫正后图像进行图像预处理,通过滤波与锐化,改善图像质量;步骤S4:采用Canny边缘检测对增强图像进行图像分割,得到若干区域,结合图像形态学运算滤除背景及其他噪点干扰;步骤S5:依据长宽比以及面积等几何特征,定位预缝线感兴趣区域;步骤S6:采用投影法和灰度直方图相结合的方法,对预缝线的进行测距,得到预缝线间的像素距离D1;步骤S7:采用最小二乘法对气囊外轮廓进行直线拟合,测量外轮廓尺寸,得到像素尺寸D2;步骤S8:依据标定实验,得到比例因子s,换算得到真实尺寸D1'和D2',即为SAB安全气囊真实尺寸。2.根据权利要求1所述的一种SAB安全气囊尺寸视觉测量方法,其特征在于:所述步骤S1中,机器视觉系统包括工业相机与镜头,照明光源,以及传送带和控制器,所述控制器与工业相机及控制传送带运动的电机连接,用于接收工业相机采集到的光学图像;所述控制器与上位机连接,将光学图像传输给上位机并接收上位机的控制命令,用于控制传送带的运行;照明光源为条形光源,设置于检测台正上方,照明方式为垂直照明。3.根据权利要求1所述的一种SAB安全气囊尺寸视觉测量方法,其特征在于:所述步骤2中,图像的倾斜矫正以及目标图像提取的具体内容如下:步骤S21:对光学图像图像进行灰度变换,以及二值化图像;步骤S22:对二值化图像进行轮廓提取,同时获得每个轮廓的最小外接矩形;步骤S23:依据最小外接矩形面积特征,帅选出面积最大矩形区域即为气囊目标区域。步骤S24:依据最小外接矩形四个顶点坐标,获得其旋转中心以及旋转角度,求得单应性矩阵H;步骤S25:依据单应性矩阵H,对源图像进行仿射变换;步骤S26:对变换后的图像,重复步骤S21-S23操作,进行气囊目标区域提取。4.根据权利要求1所述的一种SAB安全气囊尺寸视觉测量方法,其特征在于:所述步骤S3中,图像预处理的具体内容如下:步骤S31:对图像进行灰度变换,得到灰度图像;步骤S32:构造线性平滑滤波器,对图像进行滤波,滤波采用局部均值运算。每个像素灰度值用其局部邻域内所有值的权值置换,计算公式为:其中,M是邻域N内的像素点总数,h[i,j]是滤波后像素点[i,j]的灰度值,f[k,l]是滤波前像素点[k,l]的邻域像素点的灰度值。步骤S33:采用基于空域的拉普拉斯锐化算...
【专利技术属性】
技术研发人员:何炳蔚,陈水酉,杨智坤,陈缘,
申请(专利权)人:福州大学,
类型:发明
国别省市:福建,35
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