基于机器视觉的叶片检测方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的叶片检测方法与系统，对铸造叶片进行荧光渗透后，通过所述上下料分类机构实现对叶片夹持、转移、调整、翻转、分类等过程操作，自动获取与识别叶片的身份编码，另外在紫外光环境中采集叶片表面的荧光渗透缺陷数据，采用深度学习算法，根据图像样本完成模型训练，最后进行智能评分和缺陷等级的判断，并将不同等级的缺陷叶片分拣进入料筒，实现高度自动化集成，解决了现有技术中的涡轮叶片荧光渗透检测人工检测效率低下的技术问题。下的技术问题。下的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的叶片检测方法与系统


[0001]本专利技术涉及航空航天和船舶领域
，尤其涉及一种基于机器视觉的叶片检测方法与系统。

技术介绍

[0002]涡轮叶片是船舶燃气轮机的核心部件，服役环境恶劣，需要承受高温高压燃气及循环交变载荷和离心载荷作用。由于叶片形状复杂、铸造缺陷率高，影响其组织和性能的因素有很多，如合金成分的复杂性、工艺条件及参数的不合理等均可造成夹杂、疏松、气孔和裂纹等缺陷的产生，对发动机服役寿命和可靠性造成重要影响。人工荧光渗透检测是保证合金铸件表面质量最为重要的无损检测手段，其可检出零件表面裂纹、夹杂、疏松等缺陷，且检测灵敏度较高，被广泛应用于船舶发动机叶片零件表面的质量控制中。
[0003]现有的荧光渗透检测通常采用人工进行，任务繁重、劳动强度大，并同时存在检测效率低，易出现漏检、误检等问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于机器视觉的叶片检测方法与系统，旨在解决现有技术中的涡轮叶片荧光渗透检测人工检测效率低下的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于机器视觉的叶片检测系统，包括上下料分类机构、光学检测装置、装置外壳和上位机操作装置，所述装置外壳为内空的腔体，所述上下料分类机构和所述光学检测装置分别设置在所述装置外壳内，所述上位机操作装置与所述装置外壳活动连接，并位于所述装置外壳的侧方；
[0006]所述上下料分类机构包括料盘、料盘放置架、料筒、机械手臂和机械加持装置，所述料盘放置架与所述机械手臂相对设置，所述料盘与所述料盘放置架转动连接，并位于所述料盘放置架的上方，所述料筒设置在所述机械手臂的侧方，所述机械加持装置与所述机械手臂活动连接，并位于所述机械手臂的末端。
[0007]所述光学检测装置包括工业相机、相机支架和可调节曝光光源，所述相机支架设置在所述机械手臂的后方，所述工业相机与所述相机支架固定连接，并位于所述相机支架的上方，所述可调节曝光光源设置在所述工业相机下方。
[0008]本专利技术还提出了一种基于机器视觉的叶片检测方法，包括下列步骤：
[0009]步骤1、铸造叶片经荧光渗透后清洗；
[0010]步骤2、将所述铸造叶片摆放到料盘中；
[0011]步骤3、选定所述料盘中的铸造叶片并进行OCR识别；
[0012]步骤4、对识别后的铸造叶片进行缺陷检测，获得检测数据；
[0013]步骤5、所述检测数据传回所述上位机操作装置进行类别分级；
[0014]步骤6、根据类别分级信息将检测后的铸造叶片放入对应的料筒中并复位。
[0015]其中，所述铸造叶片使用荧光液渗入叶片表面的裂纹与缩孔内，然后使用煤油清
洗，去除表面荧光液。
[0016]其中，在将所述铸造叶片摆放到料盘中的过程中，不同的叶片规格对应不同尺寸的料盘，叶片按照指定方向摆放入料盘后，再将所述料盘放置到所述料盘放置架上。
[0017]其中，在选定所述料盘中的铸造叶片并进行OCR识别的过程中，所述上位机操作装置控制机械手臂，使用所述机械加持装置抓取铸造叶片移动至所述工业相机下方，所述工业相机拍照后将数据返回至所述上位机操作装置进行OCR识别并记录。
[0018]其中，在对识别后的铸造叶片进行缺陷检测的过程中，进行缺陷检测的环境为密闭的仓内环境，隔绝自然光线，所述可调节曝光光源辅助荧光显影。
[0019]其中，在进行所述缺陷检测的过程中，由所述机械手臂完成铸造叶片各个方向的旋转或移动，配合所述工业相机拍摄。
[0020]其中，所述检测数据传回所述上位机操作装置后，通过深度学习算法系统进行智能评分和缺陷等级的判断。
[0021]其中，在根据类别分级信息将检测后的铸造叶片放入对应的料筒中并复位的过程中，复位后重复执行步骤3至步骤6，直至所有的铸造叶片检测和分拣完成。
[0022]本专利技术公开的一种基于机器视觉的叶片检测方法与系统，对铸造叶片进行荧光渗透后，通过所述上下料分类机构实现对叶片夹持、转移、调整、翻转、分类等过程操作，自动获取与识别叶片的身份编码，另外在紫外光环境中采集叶片表面的荧光渗透缺陷数据，采用深度学习算法，根据图像样本完成模型训练，最后进行智能评分和缺陷等级的判断，并将不同等级的缺陷叶片分拣进入料筒，实现高度自动化集成，解决了现有技术中的涡轮叶片荧光渗透检测人工检测效率低下的技术问题。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0024]图1是本专利技术的一种基于机器视觉的叶片检测系统的结构示意图。
[0025]图2是本专利技术的一种基于机器视觉的叶片检测系统OCR码数据采集示意图。
[0026]图3是本专利技术的一种基于机器视觉的叶片检测系统分拣叶片示意图。
[0027]图4是本专利技术的一种基于机器视觉的叶片检测系统的料盘架角度转动示意图。
[0028]图5是本专利技术的料盘与铸造叶片结合的结构示意图。
[0029]图6是本专利技术的一种基于机器视觉的叶片检测方法的流程示意图。
[0030]图7是本专利技术的一种基于机器视觉的叶片检测方法的具体执行流程图。
[0031]1‑
上下料分类机构、11
‑
料盘、12
‑
料盘放置架、13
‑
料筒、14
‑
机械手臂、15
‑
机械加持装置、2
‑
光学检测装置、21
‑
工业相机、22
‑
相机支架、23
‑
可调节曝光光源、3
‑
装置外壳、4
‑
上位机操作装置。
具体实施方式
[0032]下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终
相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。
[0033]请参阅图1至图5，本专利技术提出了一种基于机器视觉的叶片检测系统，包括上下料分类机构1、光学检测装置2、装置外壳3和上位机操作装置4，所述装置外壳3为内空的腔体，所述上下料分类机构1和所述光学检测装置2分别设置在所述装置外壳3内，所述上位机操作装置4与所述装置外壳3活动连接，并位于所述装置外壳3的侧方；
[0034]所述上下料分类机构1包括料盘11、料盘放置架12、料筒13、机械手臂14和机械加持装置15，所述料盘放置架12与所述机械手臂14相对设置，所述料盘11与所述料盘放置架12转动连接，并位于所述料盘放置架12的上方，所述料筒13设置在所述机械手臂14的后方，所述机本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的叶片检测系统，其特征在于，包括上下料分类机构、光学检测装置、装置外壳和上位机操作装置，所述装置外壳为内空的腔体，所述上下料分类机构和所述光学检测装置分别设置在所述装置外壳内，所述上位机操作装置与所述装置外壳活动连接，并位于所述装置外壳的侧方；所述上下料分类机构包括料盘、料盘放置架、料筒、机械手臂和机械加持装置，所述料盘放置架与所述机械手臂相对设置，所述料盘与所述料盘放置架转动连接，并位于所述料盘放置架的上方，所述料筒设置在所述机械手臂的侧方，所述机械加持装置与所述机械手臂活动连接，并位于所述机械手臂的末端。2.如权利要求1所述的基于机器视觉的叶片检测系统，其特征在于，所述光学检测装置包括工业相机、相机支架和可调节曝光光源，所述相机支架设置在所述机械手臂的后方，所述工业相机与所述相机支架固定连接，并位于所述相机支架的上方，所述可调节曝光光源设置在所述工业相机下方。3.采用如权利要求2所述的基于机器视觉的叶片检测系统的检测方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1、铸造叶片经荧光渗透后清洗；步骤2、将所述铸造叶片摆放到料盘中；步骤3、选定所述料盘中的铸造叶片并进行OCR识别；步骤4、对识别后的铸造叶片进行缺陷检测，获得检测数据；步骤5、所述检测数据传回所述上位机操作装置进行类别分级；步骤6、根据类别分级信息将检测后的铸造叶片放入对应的料筒中并复位。4.如权利要求3所述的基于机器视觉的叶片检测方法，其特征在于，所述铸造叶片使用...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘飞，刘海清，王月，蔡小雨，王鹏，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：