一种基于机器视觉的产品表面粉末喷涂质量监测分析管理系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的产品表面粉末喷涂质量监测分析管理系统，包括产品表面涂膜外观缺陷识别模块、产品表面涂膜检测区域划分模块、喷涂数据库、涂膜检测区域基本参数采集模块、涂膜性能参数采集模块、质量建模分析模块、监管云中心和显示终端，通过对粉末喷涂产品表面涂膜分别进行外观缺陷检测、基本参数检测和性能参数检测，以此得到粉末喷涂产品表面涂膜对应的喷涂外观质量系数、喷涂基本参数质量系数和喷涂性能参数质量系数，从而综合以上判断该粉末喷涂产品喷涂质量是否合格，实现了粉末喷涂产品表面喷涂的全方面质量检测，克服了目前对粉末喷涂产品表面喷涂质量监测存在的过于片面的缺陷，提高了检测结果的可靠度。靠度。靠度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的产品表面粉末喷涂质量监测分析管理系统


[0001]本专利技术属于粉末喷涂质量监测
，尤其涉及一种基于机器视觉的产品表面粉末喷涂质量监测分析管理系统。

技术介绍

[0002]近几年来，由于清洁器具、电冰箱、微波炉等家用电器产品品质的提升，粉末涂料以其色彩鲜艳，坚固耐用，抗冲击，耐腐蚀等特点打入家用电器产品外壳市场，粉末喷涂由此也得到更为广泛的应用。由于粉末喷涂是由喷涂设备在一定环境条件下进行操作的，喷涂设备的控制精准性和喷涂环境的适宜性都会影响粉末喷涂的质量，而粉末喷涂的质量好坏直观反映在了喷涂的外观上，因此在喷涂结束后对喷涂产品表面粉末喷涂质量进行监测是非常有必要的。
[0003]由于人们对粉末喷涂产品的喷涂质量更加关注在涂膜外观方面，导致目前对粉末喷涂产品表面喷涂质量的监测只是单纯对涂膜的外观缺陷进行检测，并以外观缺陷的检测结果来判断粉末喷涂产品表面喷涂质量是否合格。这种检测判断方式忽略了对涂膜的硬度、厚度等基本参数的检测和涂膜的附着力、耐冲击力等性能参数检测，这些基本参数和性能参数同样也对喷涂的质量产生影响，当涂膜的硬度、厚度、附着力、耐冲击力达不到标准要求时，即使涂膜的外观完整不存在缺陷，该粉末喷涂产品在实际使用过程中也会存在质量隐患，进而影响产品的正常使用。因此单纯只对粉末喷涂产品表面涂膜进行外观缺陷检测，其检测结果无法全面反映喷涂产品的喷涂质量，在这种情况下，只采用粉末喷涂产品外观缺陷检测结果来作为粉末喷涂产品喷涂质量是否合格的判断依据，很显然过于片面，导致判断结果可靠度不高。

技术实现思路

[0004]技术目的：为了克服上述不足，本专利技术搭建了一种基于机器视觉的产品表面粉末喷涂质量监测分析管理系统，能够有效弥补目前对粉末喷涂产品表面喷涂质量监测存在的过于片面的缺陷。
[0005]技术方案：为实现上述技术目的，本专利技术采用以下技术方案。
[0006]一种基于机器视觉的产品表面粉末喷涂质量监测分析管理系统，包括产品表面涂膜外观缺陷识别模块、产品表面涂膜检测区域划分模块、喷涂数据库、涂膜检测区域基本参数采集模块、涂膜性能参数采集模块、质量建模分析模块、监管云中心和显示终端；
[0007]所述产品表面涂膜外观缺陷识别模块用于对粉末喷涂产品表面涂膜进行图像采集，并从采集的涂膜图像中进行涂膜外观缺陷识别，以此得到涂膜的外观缺陷参数；
[0008]所述产品表面涂膜检测区域划分模块用于对粉末喷涂产品表面涂膜进行检测区域均匀划分，并对划分的各检测区域进行编号，分别标记为1，2，...，i，...，n；
[0009]所述涂膜检测区域基本参数采集模块用于对涂膜各检测区域进行基本参数采集，
得到各检测区域的基本参数；
[0010]所述涂膜性能参数采集模块通过设定各种温度模式，进而在各种温度模式下对涂膜进行性能参数采集，得到各种温度模式对应的涂膜性能参数，其中涂膜性能参数采集模块包括涂膜附着力采集单元和涂膜耐冲击力采集单元；
[0011]所述质量建模分析模块用于对涂膜的外观缺陷参数、各检测区域的基本参数和各种温度模式对应的涂膜性能参数进行建模分析，以此统计粉末喷涂产品表面涂膜对应的喷涂外观质量系数、喷涂基本参数质量系数和喷涂性能参数质量系数；
[0012]所述监管云中心用于综合粉末喷涂产品表面涂膜对应的喷涂外观质量系数、喷涂基本参数质量系数和喷涂性能参数质量系数判断该粉末喷涂产品对应的喷涂质量是否合格，若不合格，则获取不合格的喷涂参数；
[0013]所述显示终端用于将该粉末喷涂产品喷涂质量是否合格的判断结果进行显示，并在判断结果为不合格时，对不合格的喷涂参数进行显示。
[0014]优选地，所述涂膜外观缺陷识别的具体方法包括以下步骤：
[0015]步骤1：将粉末喷涂产品表面涂膜图像与喷涂数据库中该粉末喷涂产品表面涂膜正常图像进行对比，判断是否存在异常，若存在异常，则统计异常区域的数量，并提取各异常区域对应的外形特征和外形边界轮廓；
[0016]步骤2：将各异常区域的外形特征与喷涂数据库中各种外观缺陷类型对应的外形特征进行匹配，由此得到各异常区域对应的外观缺陷类型；
[0017]步骤3：根据提取的各异常区域对应的外形边界轮廓获取各异常区域对应的面积；
[0018]步骤4：将各异常区域对应的外观缺陷类型进行相互对比，从而将相同外观缺陷类型对应的异常区域进行归类，此时统计归类后的外观缺陷类型数量，并对归类后的各外观缺陷类型进行编号，分别标记为A，B，...，I，...，N；
[0019]步骤5：将归类后的各外观缺陷类型对应所有异常区域的面积进行叠加得到各外观缺陷类型对应的缺陷面积。
[0020]优选地，所述涂膜附着力采集单元用于对涂膜进行各温度模式下的附着力检测，得到各种温度模式对应的涂膜附着力指数；
[0021]涂膜耐冲击力采集单元用于对涂膜进行各温度模式下的耐冲击力检测，得到各种温度模式对应的涂膜耐冲击力指数。
[0022]优选地，所述外观缺陷参数包括外观缺陷类型和各外观缺陷类型对应的缺陷面积。
[0023]优选地，所述基本参数包括厚度和硬度。
[0024]优选地，所述各种温度模式包括高温模式、正常室温模式和低温模式。
[0025]优选地，所述粉末喷涂产品表面涂膜对应喷涂外观质量系数的统计方法执行以下步骤：
[0026]H1：从涂膜的外观缺陷参数中提取外观缺陷类型，并将提取的各外观缺陷类型与喷涂数据库中各种外观缺陷类型对应的缺陷程度指数进行对比，得到涂膜的各外观缺陷类型对应的缺陷程度指数；
[0027]H2：从涂膜的外观缺陷参数中提取各外观缺陷类型对应的缺陷面积，并从粉末喷涂产品表面涂膜图像中获取粉末喷涂产品表面涂膜总面积；
[0028]H3：根据涂膜各外观缺陷类型对应的缺陷程度指数、各外观缺陷类型对应的缺陷面积和粉末喷涂产品表面涂膜总面积统计粉末喷涂产品表面涂膜对应的喷涂外观质量系数σ表示为粉末喷涂产品表面涂膜对应的喷涂外观质量系数，ε
I
表示为涂膜第I种外观缺陷类型对应的缺陷程度指数，s
缺陷
I表示为涂膜第I种外观缺陷类型对应的缺陷面积，S表示为粉末喷涂产品表面涂膜总面积。
[0029]优选地，所述粉末喷涂产品表面涂膜对应喷涂基本参数质量系数的具体统计方法执行以下步骤：
[0030]Y1：将涂膜各检测区域的基本参数构成涂膜检测区域基本参数集合G
u
(g
u
1，g
u
2，...，g
u
i，...，g
u
n)，g
u
i表示为涂膜第i个检测区域的基本参数，u表示为基本参数，u＝e1，e2，分别表示为厚度，硬度；
[0031]Y2：从喷涂数据库中提取该粉末喷涂产品表面涂膜对应的标准基本参数，由此将涂膜检测区域基本参数集合与该粉末喷涂产品表面涂膜对应的标准基本参数进行对比本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的产品表面粉末喷涂质量监测分析管理系统，其特征在于：包括产品表面涂膜外观缺陷识别模块、产品表面涂膜检测区域划分模块、喷涂数据库、涂膜检测区域基本参数采集模块、涂膜性能参数采集模块、质量建模分析模块、监管云中心和显示终端；所述产品表面涂膜外观缺陷识别模块用于对粉末喷涂产品表面涂膜进行图像采集，并从采集的涂膜图像中进行涂膜外观缺陷识别，以此得到涂膜的外观缺陷参数；所述产品表面涂膜检测区域划分模块用于对粉末喷涂产品表面涂膜进行检测区域均匀划分，并对划分的各检测区域进行编号，分别标记为1，2，...，i，...，n；所述涂膜检测区域基本参数采集模块用于对涂膜各检测区域进行基本参数采集，得到各检测区域的基本参数；所述涂膜性能参数采集模块通过设定各种温度模式，进而在各种温度模式下对涂膜进行性能参数采集，得到各种温度模式对应的涂膜性能参数，其中涂膜性能参数采集模块包括涂膜附着力采集单元和涂膜耐冲击力采集单元；所述质量建模分析模块用于对涂膜的外观缺陷参数、各检测区域的基本参数和各种温度模式对应的涂膜性能参数进行建模分析，以此统计粉末喷涂产品表面涂膜对应的喷涂外观质量系数、喷涂基本参数质量系数和喷涂性能参数质量系数；所述监管云中心用于综合粉末喷涂产品表面涂膜对应的喷涂外观质量系数、喷涂基本参数质量系数和喷涂性能参数质量系数判断该粉末喷涂产品对应的喷涂质量是否合格，若不合格，则获取不合格的喷涂参数；所述显示终端用于将该粉末喷涂产品喷涂质量是否合格的判断结果进行显示，并在判断结果为不合格时，对不合格的喷涂参数进行显示。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的产品表面粉末喷涂质量监测分析管理系统，其特征在于：所述涂膜外观缺陷识别的具体方法包括以下步骤：步骤1：将粉末喷涂产品表面涂膜图像与喷涂数据库中该粉末喷涂产品表面涂膜正常图像进行对比，判断是否存在异常，若存在异常，则统计异常区域的数量，并提取各异常区域对应的外形特征和外形边界轮廓；步骤2：将各异常区域的外形特征与喷涂数据库中各种外观缺陷类型对应的外形特征进行匹配，由此得到各异常区域对应的外观缺陷类型；步骤3：根据提取的各异常区域对应的外形边界轮廓获取各异常区域对应的面积；步骤4：将各异常区域对应的外观缺陷类型进行相互对比，从而将相同外观缺陷类型对应的异常区域进行归类，此时统计归类后的外观缺陷类型数量，并对归类后的各外观缺陷类型进行编号，分别标记为A，B，...，I，...，N；步骤5：将归类后的各外观缺陷类型对应所有异常区域的面积进行叠加得到各外观缺陷类型对应的缺陷面积。3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的产品表面粉末喷涂质量监测分析管理系统，其特征在于：所述外观缺陷参数包括外观缺陷类型和各外观缺陷类型对应的缺陷面积。4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的产品表面粉末喷涂质量监测分析管理系统，其特征在于：所述基本参数包括厚度和硬度。5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的产品表面粉末喷涂质量监测分析管理系
统，其特征在于：所述各种温度模式包括高温模式、正常室温模式和低温模式。6.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的产品表面粉末喷涂质量监测分析管理系统，其特征在于：所述涂膜附着力采集单元用于对涂膜进行各温度模式下的附着力检测，得到各种温度模式对应的涂膜附着力指数；涂膜耐冲击力采集单元用于对涂膜进行各温度模式下的耐冲击力检测，得到各种温度模式对应的涂膜耐冲击力指数。7.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的产品表面粉末喷涂质量监测分析管理系统，其特征在于：所述粉末喷涂产品表面涂膜对应喷涂外观质量系数的统计方法执行以下步骤：H1：从涂膜的外观缺陷参数中提取外观缺陷类型，并将提取的各外观缺陷类型与喷涂数据库中各种外观缺陷类型对应的缺陷程度指数进行对比，得到涂膜的各外观缺陷类型对应的缺陷程度指数；H2：从涂膜的外观缺陷参数中提取各外观缺陷类型对应的缺陷面积，并从粉末喷涂产品表面涂膜图像中获取粉末喷涂产品表面涂膜总面积；H3：根据涂膜各外观缺...

【专利技术属性】
技术研发人员：王涛，张桂萍，韩立明，
申请(专利权)人：南京我乐家居智能制造有限公司，
类型：发明
国别省市：