一种检测汽车配件是否安装的装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种检测汽车配件是否安装的方法，包括步骤：布置检测区域、获取模板信息、取有效待检图、判断待检物、判断正反面、判断待检配件、判断安装到位、判断是否翻转、判断是否取走；本发明专利技术还提供了实现上述方法的装置。本发明专利技术应用视觉检测技术和图像处理技术，能够准确检测汽车靠垫从放置到配件检测到取出的全过程，提高了检测精度和效率。

A Device and Method for Inspecting the Installation of Automobile Parts

【技术实现步骤摘要】
一种检测汽车配件是否安装的装置及方法
本专利技术涉及视觉技术检测领域。
技术介绍
当前对于汽车靠垫配件安装环节，由于被安装配件形状的不规则、安装过程较难对齐安装位置，通过采用机械手和自动化控制运动机构抓取被安装配件、安装并固定在指定位置的方式较难实现将配件安装到位，并且定制开发该装置或设备成本太高，所以仍然采用人工安装的方式。然而，对于人工安装方式，由于长时间作业、作业员易疲劳、注意力不集中，未按作业流程和规范操作导致配件漏装且没有检查出来，流入后续整车装配工序。当在整车装配过程中发现问题，就需要暂停整条装配线，拆卸、更换配件，从而增加了更多的生产成本。如果后续工序都未检查出来，汽车成品流入市场，直接影响汽车的售价，情况严重的，还需召回处理。
技术实现思路
本专利技术首先要解决的技术问题是提供一种检测汽车配件是否安装的方法，该方法应用视觉检测技术和图像处理技术，能够准确检测汽车靠垫从放置到配件检测到取出的全过程，提高了检测精度和效率。本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案是：一种检测汽车配件是否安装的方法，包括以下步骤：S1，布置检测区域：检测区域内设置工作台，工作台面呈白色，在检测区域放置待检物，将检测装置移动至检测区域上方，检测装置与操作人员分别位于检测区域的相对面；S2，获取模板信息：放置标准对比物，设置检测装置的曝光量，以标准对比物为参照，提取正反面模板信息并保存；S3，取有效待检图：采集待检测区域的图像，并对采集到的图形进行处理，排除操作过程中工作人员上身肢体的干扰，得到有效待检图；S4，判断待检物：从有效待检图中获取物体外轮廓信息，计算其最小外接矩形面积和长宽比，判断是否为待检物；S5，判断正反面：获取待检物的内外轮廓信息，计算待检物最大连通域面积、内轮廓个数比较，判断待检物的正反面；S6，判断待检配件：获取待检物反面外轮廓以及待检配件轮廓，进行待检配件轮廓匹配，判断是否为待检配件；S7，判断安装到位：计算待检物反面外轮廓与待检配件轮廓的质心，以外轮廓质心为中心旋转待检物至模板同角度，重新获取配件轮廓的质心，计算外轮廓和配件轮廓的质心差值矢量，根据该矢量是否与模板匹配，判断是否安装到位；S8，判断是否翻转：对配件安装到位的待检物，判断是否翻转到正面；S9，判断是否取走：对已翻转到正面的，根据灰度图像中最大内轮廓的最小外接矩形面积判断是否已搬走待检物，为下一次检测做准备。进一步地，获取模板信息的步骤具体包括：S201，获取反面模板信息：将标准对比物的反面朝上放置，确保标准对比物和检测装置之间无干扰，通过检测装置上的相机采集一幅图像，将该图像转为灰度图，采用最大类间方差法确定灰度图最佳阈值k*，用k*-1进行灰度图像二值化，对二值化后灰度图像进行全图反色，再获取全图内外轮廓，保存内轮廓个数，遍历外轮廓，选择需检物外轮廓并保存；计算此外轮廓的质心、最小外接矩形面积并保存；S202，获取待检配件模板信息：遍历内轮廓，选择需检配件轮廓并保存；计算此轮廓的质心与最小外接矩形面积并保存；S203，获取正面模板信息：将标准对比物的正面朝上放置，确保标准对比物和检测装置之间无干扰，通过检测装置上的相机采集一幅图像，该图像转为灰度图，采用最大类间方差法确定灰度图最佳阈值k*，用k*-1进行灰度图像二值化，，对二值化后灰度图像进行全图反色，再获取全图内外轮廓，保存内轮廓个数，遍历外轮廓，选择需检物外轮廓并保存。进一步地，取有效待检图的步骤具体包括：S301，计数器计数清零；S302，采集第一帧图像：通过检测装置上的相机采集一帧图像并转换为24位BMP格式图像，将该图像转换为灰度图并保存为第一幅图像，计数器计数+1；S303，采集下一帧图像并转换为24位BMP格式图像，将转换后的灰度图保存为当前图像，计数器计数+1；S304，判断S303计数后的计数量Count是否＜5，如果否，则判断当前图像为有效待检图，如果是，则进入下一步；S305，对第一幅图像和当前图像做帧间差分处理，差分后的图像再做阈值分割处理；所述帧间差分是对同样像素大小的两幅图像的每个像素点的灰度值求差值的绝对值；所述阈值分割是对差分后的灰度图像做灰度值阈值为60的二值化处理，灰度图像中阈值大于60的像素点的灰度值置为255，而阈值不大于60的像素点的灰度值置为0；S306，将非零灰度值计数变量清零，遍历阈值分割后的图像中每一个像素点的灰度值，当某一像素点的灰度值大于零时，非零灰度值计数变量加1；遍历结束后，判断非零灰度值计数变量值是否不大于图像总像素值的1％，若否，即为非零灰度值比例未达标，Count清零，重新开始有效待检图判断流程；若是，即为非零灰度值比例达标，转到步骤S303。进一步地，判断待检物的步骤具体包括：S401，读取有效待检图；S402，采用最大类间方差法确定最佳阈值k*，用k*-1进行灰度图像二值化，大于k*-1的像素点灰度值置为255，其余像素点的灰度值置0；对二值化后灰度图像进行全图反色，再获取全图外轮廓；遍历外轮廓，判断外轮廓最小外接矩形面积和长宽比是否分别在保存的模板外轮廓最小外接矩形面积和长宽比的80％～125％范围内；若是，则匹配，判为有物件；若否则不匹配，判为无物件。进一步地，判断正反面的步骤具体包括：S501，获取待检物内外轮廓信息；S502，计算待检物外轮廓最小外接矩形；S503，提取外接矩形所包围的区域图像ROI，计算ROI中最大连通域面积，判断最大连通域面积是否在保存的反面模板或正面模板的最大连通域面积的80％～125％范围内；若否，则不匹配，判为干扰，返回采集有效待检图流程；若是，则匹配，再根据内轮廓个数，判断正反面，若内轮廓个数≦2，则为反面，若内轮廓个数>2，则为正面。进一步地，判断待检测配件是否安装到位的步骤具体包括：S601，遍历待检物反面内轮廓，判断是否存在最小外接矩形面积在模板配件轮廓最小外接矩形面积的80％～125％范围内的内轮廓；S602，判断该轮廓是否与配件模板的轮廓相匹配；S603，求反面外轮廓和配件轮廓质心；S604，根据两质心，计算待检物角度；S605，根据待检物和模板角度，以它们各自外轮廓质心为中心，旋转待检物至模板同角度；设待检物反面外轮廓质心坐标为(x1,y1),配件轮廓质心坐标为(x2,y2)，角度为α，模板反面外轮廓质心坐标为(x11,y11),配件轮廓质心坐标为(x12,y12)，角度为β，需旋转角度为γ，计算公式如下：α＝atan2(y2-y1,x2-x1)；β＝atan2(y12-y11,x12-x11)；γ＝α-β；S606，重新求配件轮廓质心，并计算外轮廓和配件轮廓的质心差值矢量；S607，根据判断质心差值矢量对应模板是否匹配判断是否安装到位。进一步地，质心差值矢量对应模板的匹配是指该矢量大小在对应模板矢量大小的90％～111％范围内，并且该矢量方向角度与对应模板矢量方向角度相差-5°～+5°范围内。进一步地，判断待检物反面内轮廓是否与配件模板的轮廓相匹配是通过Hu矩匹配值M的大小来判断的；若M<0.1，判为匹配，否则判为不匹配，其推导过程如下：对于一副L×W的数字图像f(x,y)，其(p+q)阶几何矩mpq定义为：其中，p,q＝0,1,2,...；(本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种检测汽车配件是否安装的方法，其特征是，包括以下步骤：S1，布置检测区域：检测区域内设置工作台，工作台面呈白色，在检测区域放置待检物，将检测装置移动至检测区域上方，检测装置与操作人员分别位于检测区域的相对面；S2，获取模板信息：放置标准对比物，设置检测装置的曝光量，以标准对比物为参照，提取正反面模板信息并保存；S3，取有效待检图：采集待检测区域的图像，并对采集到的图像进行处理，排除操作过程中工作人员上身肢体的干扰，得到有效待检图；S4，判断待检物：从有效待检图中获取物体外轮廓信息，计算其最小外接矩形面积和长宽比，判断是否为待检物；S5，判断正反面：获取待检物的内外轮廓信息，计算待检物最大连通域面积、内轮廓个数比较，判断待检物的正反面；S6，判断待检配件：获取待检物反面外轮廓以及待检配件轮廓，进行待检配件轮廓匹配，判断是否为待检配件；S7，判断安装到位：计算待检物反面外轮廓与待检配件轮廓的质心，以外轮廓质心为中心旋转待检物至模板同角度，重新获取配件轮廓的质心，计算外轮廓和配件轮廓的质心差值矢量，根据该矢量是否与模板匹配，判断是否安装到位；S8，判断是否翻转：对配件安装到位的待检物，判断是否翻转到正面；S9，判断是否取走：对已翻转到正面的，根据灰度图像中最大内轮廓的最小外接矩形面积判断是否已搬走待检物，为下一次检测做准备。...

【技术特征摘要】
1.一种检测汽车配件是否安装的方法，其特征是，包括以下步骤：S1，布置检测区域：检测区域内设置工作台，工作台面呈白色，在检测区域放置待检物，将检测装置移动至检测区域上方，检测装置与操作人员分别位于检测区域的相对面；S2，获取模板信息：放置标准对比物，设置检测装置的曝光量，以标准对比物为参照，提取正反面模板信息并保存；S3，取有效待检图：采集待检测区域的图像，并对采集到的图像进行处理，排除操作过程中工作人员上身肢体的干扰，得到有效待检图；S4，判断待检物：从有效待检图中获取物体外轮廓信息，计算其最小外接矩形面积和长宽比，判断是否为待检物；S5，判断正反面：获取待检物的内外轮廓信息，计算待检物最大连通域面积、内轮廓个数比较，判断待检物的正反面；S6，判断待检配件：获取待检物反面外轮廓以及待检配件轮廓，进行待检配件轮廓匹配，判断是否为待检配件；S7，判断安装到位：计算待检物反面外轮廓与待检配件轮廓的质心，以外轮廓质心为中心旋转待检物至模板同角度，重新获取配件轮廓的质心，计算外轮廓和配件轮廓的质心差值矢量，根据该矢量是否与模板匹配，判断是否安装到位；S8，判断是否翻转：对配件安装到位的待检物，判断是否翻转到正面；S9，判断是否取走：对已翻转到正面的，根据灰度图像中最大内轮廓的最小外接矩形面积判断是否已搬走待检物，为下一次检测做准备。2.根据权利要求1所述的一种检测汽车配件是否安装的方法，其特征是，获取模板信息的步骤具体包括：S201，获取反面模板信息：将标准对比物的反面朝上放置，确保标准对比物和检测装置之间无干扰，通过检测装置上的相机采集一幅图像，将该图像转为灰度图，采用最大类间方差法确定灰度图最佳阈值k*，用k*-1进行灰度图像二值化，对二值化后灰度图像进行全图反色，再获取全图内外轮廓，保存内轮廓个数，遍历外轮廓，选择需检物外轮廓并保存；计算此外轮廓的质心、最小外接矩形面积并保存；S202，获取待检配件模板信息：遍历内轮廓，选择需检配件轮廓并保存；计算此轮廓的质心与最小外接矩形面积并保存；S203，获取正面模板信息：将标准对比物的正面朝上放置，确保标准对比物和检测装置之间无干扰，通过检测装置上的相机采集一幅图像，该图像转为灰度图，采用最大类间方差法确定灰度图最佳阈值k*，用k*-1进行灰度图像二值化，，对二值化后灰度图像进行全图反色，再获取全图内外轮廓，保存内轮廓个数，遍历外轮廓，选择需检物外轮廓并保存。3.根据权利要求1所述的一种检测汽车配件是否安装的方法，其特征是，取有效待检图的步骤具体包括：S301，计数器计数清零；S302，采集第一帧图像：通过检测装置上的相机采集一帧图像并转换为24位BMP格式图像，将该图像转换为灰度图并保存为第一幅图像，计数器计数+1；S303，采集下一帧图像并转换为24位BMP格式图像，将转换后的灰度图保存为当前图像，计数器计数+1；S304，判断S303计数后的计数量Count是否＜5，如果否，则判断当前图像为有效待检图，如果是，则进入下一步；S305，对第一幅图像和当前图像做帧间差分处理，差分后的图像再做阈值分割处理；所述帧间差分是对同样像素大小的两幅图像的每个像素点的灰度值求差值的绝对值；所述阈值分割是对差分后的灰度图像做灰度值阈值为60的二值化处理，灰度图像中阈值大于60的像素点的灰度值置为255，而阈值不大于60的像素点的灰度值置为0；S306，将非零灰度值计数变量清零，遍历阈值分割后的图像中每一个像素点的灰度值，当某一像素点的灰度值大于零时，非零灰度值计数变量加1；遍历结束后，判断非零灰度值计数变量值是否不大于图像总像素值的1％，若否，即为非零灰度值比例未达标，Count清零，重新开始有效待检图判断流程；若是，即为非零灰度值比例达标，转到步骤S303。4.根据权利要求1所述的一种检测汽车配件是否安装的方法，其特征是，判断待检物的步骤具体包括：S401，读取有效待检图；S402，采用最大类间方差法确定最佳阈值k*，用k*-1进行灰度图像二值化，大于k*-1的像素点灰度值置为255，其余像素点的灰度值置0；对二值化后灰度图像进行全图反色，再获取全图外轮廓；遍历外轮廓，判断外轮廓最小外接矩形面积和长宽比是否分别在保存的模板外轮廓最小外接矩形面积和长宽比的80％～125％范围内；若是，则匹配，判为有物件；若否则不匹配，判为无物件。5.根据权利要求1所述的一种检测汽车配件是否安装的方法，其特征是，判断正反面的步骤具体包括：S501，获取待检物内外轮廓信息；S502，计算待检物外轮廓最小...

【专利技术属性】
技术研发人员：林建宇，潘凌锋，陈浙泊，林晨宽，余建安，陈一信，吴荻苇，叶雪旺，陈镇元，
申请(专利权)人：浙江大学台州研究院，
类型：发明
国别省市：浙江,33