本发明专利技术公开了一种基于双激光相机的3D字符视觉检测缺陷装置及方法，所述方法包括：步骤S1，利用第一激光相机与第二激光相机分别采集激光照射到的待检测工件的激光轮廓图片，获得第一点云图与第二点云图，所述第一激光相机与第二激光相机采用正反对装方式；步骤S2，将第一点云图与第二点云图进行拼接，合成一张精度更高、信息更完整的点云图；步骤S3，对拼接后的点云图利用OCR技术识别出字符内容，并使用形状匹配对字符内容进一步确认及得出字符的位置，检验字符位置是否在允许的公差范围内，并在得到字符的内容和位置后，对实际字符与标准字符进行差分比对，从而检测实际字符是否存在残缺。在残缺。在残缺。
【技术实现步骤摘要】
一种基于双激光相机的3D字符视觉检测缺陷装置及方法
[0001]本专利技术涉及视觉检测
，特别是涉及一种基于双激光相机的3D字符视觉检测缺陷装置及方法。
技术介绍
[0002]视觉检测就是用机器代替人眼来做测量和判断，具体是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置，如CMOS和CCD)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作，是用于生产、装配或包装的有价值的机制。
[0003]机械加工工件表面通常都有通过冲头或激光加工出的数字及英文字母。这些数字或英文字母用于标识工件的生产日期、生产批次、零件名称、零件号以及操作员等信息，是生产组织及管理、产品质量监控和产品物流跟踪及售后追溯的重要媒介。
[0004]通过冲头或激光在工件表面加工出的字符，与工件表面上的喷涂、印刷字符或粘贴纸质标签相比，是刻印在工件表面上的。这种刻印在工件表面的字符具有一定的深度信息，是空间立体字符，具有耐污损及耐划伤的特点，能够适应高温、清洗及高速旋转等各种恶劣的工业环境及产品工作状况，具有表面喷涂、印刷字符或粘贴纸质标签不可比拟的环境稳定性优势，目前已被广泛的应用到各种工业产品之上。
[0005]目前，对于工件表面的字符缺陷检测，仍普遍采用如下传统方法：依靠平面相机感应工件表面不同的反光量而形成的灰度图像，对灰度图像进行图像识别处理，从而检测工件上的字符是否有错误、歪斜以及字符残缺等不良情况。
[0006]然而，这种传统方法用于工件表面的字符缺陷检测存在如下缺点：
[0007]1、受光光谱范围广，易受环境光影响；
[0008]2、工件表面污渍和笔迹会影响成像，抗干扰能力较差；
[0009]3、将3D字符转换为2D图像，会丢失深度或厚度信息，无法检测字符深度或厚度，以及深度或厚度上的缺陷。
技术实现思路
[0010]为克服上述现有技术存在的不足，本专利技术之一目的在于提供一种基于双激光相机的3D字符视觉检测缺陷装置及方法，通过采用双激光相机扫描合成一张信息更全面的点云图，从而提高检测速度和精度，同时采用特定波长的激光，感光元件只接收特定波长的光线，对其他波长的光线进行过滤，可有效降低环境光对图像的影响，提高抗干扰能力。
[0011]本专利技术之另一目的在于提供一种基于双激光相机的3D字符视觉检测缺陷方法及装置，可排除工件表面污渍和笔迹的干扰，提高识别的准确率。
[0012]本专利技术之再一目的在于提供一种基于双激光相机的3D字符视觉检测缺陷方法及装置，除了检测3D字符的内容、位置外，还可以字符的残缺、深度或厚度信息，检测更全面。
[0013]为达上述目的，本专利技术提出一种基于双激光相机的3D字符视觉检测缺陷装置，包括：
[0014]第一激光相机与第二激光相机，其与激光均成θ角，第一激光相机与第二激光相机正反对装，分别采集激光照射到的待检测工件表面的激光轮廓图片，获得第一点云图与第二点云图；
[0015]图片拼接单元，用于将所述第一点云图与第二点云图进行拼接，合成一张精度更高、信息更完整的点云图；
[0016]字符缺陷检测单元，用于对拼接后的点云图利用OCR技术识别出字符内容，并使用形状匹配对字符内容进一步确认及得出字符的位置，检验字符位置是否在允许的公差范围内，并在得到字符的内容和位置后，对实际字符与标准字符进行差分比对，从而检测实际字符是否存在残缺。
[0017]优选地，将第一点云图与第二点云图中的一张作为主图像，另一张作为副图像，图像拼接前事先标定两个激光相机的相对位置关系，计算出转换矩阵，使用所述转换矩阵将副图像的数据转换成可以和主图像对应的数据，再将转换后副图像的数据插补进主图像中，合成一张精度更高、信息更完整的点云图。
[0018]优选地，字符缺陷检测单元进一步包括：
[0019]3D字符截取模块，用于将3D字符从拼接后的点云图中截取出来，并进行矫正；
[0020]字符区域提取模块，用于对矫正后的3D字符通过阈值分割提取出字符区域，并得到字符区域中的灰度值；
[0021]字符识别模块，用于利用OCR技术对字符区域进行识别，识别出字符内容；
[0022]模板匹配模块，用于将字符识别模块识别出的字符内容与字符模板进行模板匹配，输出匹配结果；
[0023]字符位置检测模块，用于将模板匹配模块的匹配结果中的字符位置和角度进行坐标变换，以检验字符位置是否在允许的公差范围之内；
[0024]缺陷检测模块，用于在模板匹配模块进行匹配后，将字符区域转换为标准位置，与标准字符区域进行相减得到差异区域，根据差异区域来判断字符是否存在残缺。
[0025]优选地，所述字符缺陷检测单元还包括：
[0026]深厚度检测模块，用于根据字符识别模块获得的字符区域中的灰度值，计算字符的深度或厚度是否达标。
[0027]优选地，于所述模板匹配模块中，调用对应字符模板进行模板匹配，匹配结果输出分数，从而利用分数高低对字符内容进一步确认，同时，所述匹配结果还输出当前字符在图像中的位置和角度。
[0028]优选地，所述字符位置检测模块将匹配结果中的字符位置和角度进行坐标变换得到世界坐标，将得到的世界坐标与标准位置坐标值进行比对计算，判断X方向、Y方向以及旋转角度的偏差是否在设定公差值内，若在公差之内则判定为位置偏差正常，若在公差之外为异常，进行报警提示。
[0029]优选地，所述缺陷检测模块通过检测所述差异区域的面积，长度，宽度等来判断字符是否存在残缺。
[0030]优选地，所述缺陷检测模块在通过所述模板匹配模块确认了字符内容与字符位置
后，计算从原点(0,0,0)到现在字符位置(x,y,r)的变换矩阵，并使用该矩阵将处于原点的模板字符区域(Px,Py)变换为比对字符区域(Qx,Qy)，将比对字符区域与现在字符区域进行相减得到差异区域，检测差异区域的面积，长度，宽度等来判断字符是否存在残缺。
[0031]优选地，所述深厚度检测模块根据所述字符识别模块获得的字符区域中的灰度值，乘以比例系数得到字符的实际深度或厚度，并判断是否达标。
[0032]为达到上述目的，本专利技术还提供一种基于双激光相机的3D字符视觉检测缺陷方法，包括如下步骤：
[0033]步骤S1，利用第一激光相机与第二激光相机分别采集激光照射到的待检测工件表面的激光轮廓图片，获得第一点云图与第二点云图，所述第一激光相机与第二激光相机采用正反对装方式；
[0034]步骤S2，将第一点云图与第二点云图进行拼接，合成一张精度更高、信息更完整的点云图；
[0035]步骤S3，对拼接后的点云图利用OCR技术识别出字符内容，并使用形状匹配对字符内容进一步确认及得出字符的位置，检验字符位置是否在允许的公差范围内，并在得到字符的内容和位置后，对实际字符与标准字符进行差分本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于双激光相机的3D字符视觉检测缺陷装置，包括：第一激光相机与第二激光相机，其与激光均成θ角，第一激光相机与第二激光相机正反对装，分别采集激光照射到的待检测工件表面的激光轮廓图片，获得第一点云图与第二点云图；图片拼接单元，用于将所述第一点云图与第二点云图进行拼接，合成一张精度更高、信息更完整的点云图；字符缺陷检测单元，用于对拼接后的点云图利用OCR技术识别出字符内容，并使用形状匹配对字符内容进一步确认及得出字符的位置，检验字符位置是否在允许的公差范围内，并在得到字符的内容和位置后，对实际字符与标准字符进行差分比对，从而检测实际字符是否存在残缺。2.如权利要求1所述的一种基于双激光相机的3D字符视觉检测缺陷装置，其特征在于：将第一点云图与第二点云图中的一张作为主图像，另一张作为副图像，图像拼接前事先标定两个激光相机的相对位置关系，计算出转换矩阵，使用所述转换矩阵将副图像的数据转换成可以和主图像对应的数据，再将转换后副图像的数据插补进主图像中，合成一张精度更高、信息更完整的点云图。3.如权利要求2所述的一种基于双激光相机的3D字符视觉检测缺陷装置，其特征在于，字符缺陷检测单元进一步包括：3D字符截取模块，用于将3D字符从拼接后的点云图中截取出来，并进行矫正；字符区域提取模块，用于对矫正后的3D字符通过阈值分割提取出字符区域，并得到字符区域中的灰度值；字符识别模块，用于利用OCR技术对字符区域进行识别，识别出字符内容；模板匹配模块，用于将字符识别模块识别出的字符内容与字符模板进行模板匹配，输出匹配结果；字符位置检测模块，用于将模板匹配模块的匹配结果中的字符位置和角度进行坐标变换，以检验字符位置是否在允许的公差范围之内；缺陷检测模块，用于在模板匹配模块进行匹配后，将字符区域转换为标准位置，与标准字符区域进行相减得到差异区域，根据差异区域来判断字符是否存在残缺。4.如权利要求3所述的一种基于双激光相机的3D字符视觉检测缺陷装置，其特征在于，所述字符缺陷检测单元还包括：深厚度检测模块，用于根据字符识别模块获得的字符区域中的灰度值，计算字符的深度或厚度是否达标。5.如权利要求4所述的一种基于双激光相机的3D字符视觉检测...
【专利技术属性】
技术研发人员：林炯南，张驰，焦安强，刘益，
申请(专利权)人：广州瑞松北斗汽车装备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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