一种基于机器视觉的整车装配防错方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的整车装配防错方法，待装配车辆送入装配位，扫码枪扫描车辆的VIN码，获取车辆零部件信息；在ERP系统中进行查询，将车身信息、装配零部件显示在信息显示系统的显示屏上；待装配部件的物料架出料口的亮灯系统亮起绿灯时，提示操作者安装相应待装配零部件；通过机器视觉识别模块，拍摄待装配零部件并与零部件的产品模板照片进行自动比对，发送PIC信号给控制系统，进行零部件防错装配。本发明专利技术将机器视觉技术应用于整车装配防错，可提高汽车装配的准确率和效率。另外，识别模块提出的改进的自适应锚和FOCUS

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的整车装配防错方法


[0001]本专利技术属于汽车装配
，具体涉及一种基于机器视觉的整车装配防错方法。

技术介绍

[0002]随着汽车消费市场多元化需求的日益增加，汽车制造企业不断丰富现有的车型配置以满足不同顾客的需求。同一生产线生产的车型配置及种类逐步增加，总装零部件的种类也越来越多。
[0003]对于多种车型及不同配置的混线生产方式，面临着如何防错的难题。从广义角度看，防错也就是怎样设计一个系统，降低错误出现的几率，即设备机构防错；从狭义层面看，防错也就是怎样设计一个系统，让错误绝不出现，即产品设计防错。通过防错设计，能够省去很多的检验操作，简化操作过程，还可以减少人为错误而引发的一些问题，以使产品质量达标。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于机器视觉的整车装配防错方法，将机器视觉技术应用于轮胎装配防错，可提高装汽车轮胎装配的精度和效率。
[0005]为实现上述技术目的，本专利技术采取的技术方案为：
[0006]一种基于机器视觉的整车装配防错方法，包括：
[0007]步骤1，待装配车辆送入装配位，扫码枪扫描车辆的VIN码，获取车辆零部件信息；
[0008]步骤2，在ERP系统中进行查询，将车身信息、装配零部件显示在信息显示系统的显示屏上；
[0009]步骤3，待装配部件的物料架出料口的亮灯系统亮起绿灯时，提示操作者安装相应待装配零部件；
[0010]步骤4，通过机器视觉识别模块，拍摄待装配零部件并与零部件的产品模板照片进行自动比对，发送PIC信号给控制系统，进行零部件防错装配。
[0011]为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：
[0012]上述的步骤1所述扫码枪为无线二维码条码枪。
[0013]上述的步骤2所述信息显示系统包括：双面显示的灯箱板或液晶面板；显示当前生产状况及下一步的装配零部件的电子点阵显示屏；设于生产线各工位左右两侧，用于显示故障的红黄指示灯；显示分装工位进度的模拟进度显示屏。
[0014]上述的步骤3所述亮灯系统通过红色、绿色的灯光提醒操作者应安装哪个零部件，具体的：
[0015]智能物料架通过步骤1获取的零部件信息或生产序列堆序获知应装配零件，然后应出件的智能物料架出料口自动亮绿灯以提示操作者获取零部件，在操作者执行取件动作
后绿灯熄灭，如果操作者误从错误窗口获取零部件，则窗口将有红灯提示。
[0016]上述的机器视觉识别网络为改进的YOLOv4，具体包括改进的自适应锚和FOCUS
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CSPDARKNET
‑
SPP结构。
[0017]上述的改进的自适应锚采用动态锚框架解决正负样本不平衡、分类和回归结果不一致问题，具体的：
[0018]首先根据IoU的大小将预定义的锚与待检测的目标进行匹配，然后通过设置阈值筛选出一定数量的锚，将筛选出的锚作为回归目标的正样本。
[0019]上述的动态锚框架的匹配公式如下：
[0020]md＝α
·
S
α
+(1
‑
α)
·
f
α
‑
μ
γ
[0021][0022]其中，S
α
表示空间对齐的先验值，等于输入CIoU；
[0023]f
α
表示地面真值盒与IoU计算的回归盒之间的特征对齐能力；
[0024]α和γ是超参数，用于衡量不同项目的影响；
[0025]μ是惩罚项，表示训练过程中回归的不确定性。
[0026]上述的FOCUS
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CSPDARKNET
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SPP结构采用聚焦隔行采样拼接结构，其输入为3
×
640
×
640图片，利用聚焦层对其进行四次拷贝，得到四幅图片，然后通过切片操作将四幅图片切割成大小为3
×
320
×
320的四个切片，接下来将四个切片深度连接，输出为12
×
320
×
320图片，然后通过具有32个卷积核的卷积层生成一个32
×
320
×
320的输出，最后将输出传递给批量归一化和Relu。
[0027]上述的PIC信号分为正确信号和错误信号；
[0028]当控制系统接收的PIC信号为正确信号时，提醒操作者安装零部件；当控制系统接收的PIC信号为错误信号时，死锁工作程序，待工作人员进行检查并解锁后，进行下一步操作。
[0029]本专利技术具有以下有益效果：
[0030]本专利技术将机器视觉技术应用于整车装配防错，可提高汽车装配的准确率和效率。另外，识别模块提出的改进的自适应锚和FOCUS
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CSPDarknet
‑
SPP结构对网络的精度有了很大的提升。
附图说明
[0031]图1为本专利技术一种基于机器视觉的整车装配防错装置与方法流程图；
[0032]图2为本专利技术实施例的网络结构图。
具体实施方式
[0033]以下结合附图对本专利技术的实施例作进一步详细描述。
[0034]参见图1，一种基于机器视觉的整车装配防错方法，包括：
[0035]步骤1，待装配车辆送入装配位，扫码枪扫描车辆的VIN码，获取车辆零部件信息；
[0036]所述扫码枪为无线二维码条码枪。
[0037]步骤2，在ERP系统中进行查询，将车身信息、装配零部件显示在信息显示系统的显
示屏上；
[0038]所述信息显示系统包括：双面显示的灯箱板或液晶面板；显示当前生产状况及下一步的装配零部件的电子点阵显示屏；设于生产线各工位左右两侧，用于显示故障的红黄指示灯；显示分装工位进度的模拟进度显示屏。
[0039]步骤3，待装配部件的物料架出料口的亮灯系统亮起绿灯时，提示操作者安装相应待装配零部件；
[0040]所述亮灯系统通过红色、绿色的灯光提醒操作者应安装哪个零部件，具体的：
[0041]智能物料架通过步骤1获取的零部件电子码或生产序列堆序获知应装配零件，然后应出件的智能物料架出料口自动亮绿灯以提示操作者获取零部件，在操作者执行取件动作后绿灯熄灭，如果操作者误从错误窗口获取零部件，则窗口将有红灯提示。
[0042]步骤4，通过机器视觉识别模块，拍摄待装配零部件并与零部件的产品模板照片进行自动比对，发送PIC信号给控制系统，进行零部件防错装配。
[0043]所述机器视觉识别网络为改进的YOLOv4，如图2所示，具体包括改进的自适应锚和FOCUS
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CSPDarknet
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SPP结构。
[0044]所述改进的自适应锚的核心思想是:
[0045]首先根据IoU的大小将预定义的锚与待检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的整车装配防错方法，其特征在于，包括：步骤1，待装配车辆送入装配位，扫码枪扫描车辆的VIN码，获取车辆零部件信息；步骤2，在ERP系统中进行查询，将车身信息、装配零部件显示在信息显示系统的显示屏上；步骤3，待装配部件的物料架出料口的亮灯系统亮起绿灯时，提示操作者安装相应待装配零部件；步骤4，通过机器视觉识别模块，拍摄待装配零部件并与零部件的产品模板照片进行自动比对，发送PIC信号给控制系统，进行零部件防错装配。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的整车装配防错方法，其特征在于，步骤1所述扫码枪为无线二维码条码枪。3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的整车装配防错方法，其特征在于，步骤2所述信息显示系统包括：双面显示的灯箱板或液晶面板；显示当前生产状况及下一步的装配零部件的电子点阵显示屏；设于生产线各工位左右两侧，用于显示故障的红黄指示灯；显示分装工位进度的模拟进度显示屏。4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的整车装配防错方法，其特征在于，步骤3所述亮灯系统通过红色、绿色的灯光提醒操作者应安装哪个零部件，具体的：智能物料架通过步骤1获取的零部件信息或生产序列堆序获知应装配零件，然后应出件的智能物料架出料口自动亮绿灯以提示操作者获取零部件，在操作者执行取件动作后绿灯熄灭，如果操作者误从错误窗口获取零部件，则窗口将有红灯提示。5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的整车装配防错方法，其特征在于，所述机器视觉识别网络为改进的YOLOv4，具体包括改进的自适应锚和FOCUS
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CSPDARKNET
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SPP结构。6.根据权利要求5所述的一种基于机器视觉的整车装配防错方法，其特征在于，所述改进的自适应锚采用动态锚框架解决正负样本不平衡、分类和回归结果不一致问题，具体的：首先根据IoU的大小将预定义的锚与待检测的目标进行匹配，然后通过设置阈值筛选出一定...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾佳，
申请(专利权)人：南京耘瞳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：