自动零件检查系统技术方案

一种零件检查系统包括视觉装置，该视觉装置配置为对被检查的零件成像并生成零件的数字图像。检查系统包括零件检查模块，其通信地联接至视觉装置并接收零件的数字图像。零件检查模块包括图像质量模块。图像质量模块分析数字图像以确定数字图像是否达到质量阈值。图像质量模块基于对数字图像的分析来生成图像质量输出。零件检查模块包括图像分类器模块。图像分类器模块分析数字图像以将图像分类为有缺陷的零件或无缺陷的零件。缺陷的零件或无缺陷的零件。缺陷的零件或无缺陷的零件。

【技术实现步骤摘要】
自动零件检查系统


[0001]本文的主题总体上涉及零件检查系统和方法。

技术介绍

[0002]随着图像处理技术的发展，图像处理技术已被应用于制造产品中的缺陷检测。在实际应用中，在一个或多个制造步骤之后，可以对零件成像并分析图像以检测缺陷，例如在组装零件之前或在运输零件之前。一些缺陷对于已知的图像处理系统是难以识别的。此外，在检测某些类型的缺陷或某些类型的产品时，处理系统的处理时间可能会很长，从而导致低吞吐率。此外，由于花费了宝贵的时间进行重新训练和微调系统，处理系统的训练时间导致系统成本增加。此外，检查系统的准确性受许多因素影响，包括系统的校准或训练以及所拍摄和分析的图像的质量。
[0003]仍然需要一种具有鲁棒性的零件检查系统和方法。

技术实现思路

[0004]在一个实施例中，提供了一种零件检查系统，且其包括视觉装置，该视觉装置配置为对被检查的零件成像并生成零件的数字图像。检查系统包括零件检查模块，其通信地联接至视觉装置并接收零件的数字图像。零件检查模块包括图像质量模块。图像质量模块分析数字图像以确定数字图像是否达到质本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种零件检查系统，包括：视觉装置，配置为对被检查的零件成像并生成所述零件的数字图像；零件检查模块，通信地联接至所述视觉装置并接收所述零件的数字图像，所述零件检查模块包括图像质量模块，所述图像质量模块分析所述数字图像以确定所述数字图像是否达到质量阈值，所述图像质量模块基于对所述数字图像的分析生成图像质量输出，所述零件检查模块包括图像分类器模块，所述图像分类器模块分析所述数字图像以将所述图像分类为有缺陷的零件或无缺陷的零件。2.如权利要求1所述的零件检查系统，其中所述图像质量模块包括一个或多个处理器，其配置为分析所述数字图像以确定所述数字图像是否达到质量阈值。3.如权利要求1所述的零件检查系统，其中所述图像分类器模块包括一个或多个处理器，其配置为分析所述数字图像以将所述图像分类为有缺陷的零件或无缺陷的零件。4.如权利要求1所述的零件检查系统，其中所述图像质量模块基于图像照明来分析所述数字图像。5.如权利要求4所述的零件检查系统，其中所述图像照明基于以下中的至少一个：光强度、环境照明和背景照明。6.如权利要求1所述的零件检查系统，其中所述图像质量模块基于图像清晰度来分析所述数字图像。7.如权利要求6所述的零件检查系统，其中所述图像清晰度基于以下中的至少一个：图像分辨率、所述视觉装置距所述零件的工作距离、所述零件后面的背景、所述视觉装置的透镜的焦点、所述视觉装置的缩放水平。8.如权利要求1所述的零件检查系统，其中，如果所述数字图像通过所述质量阈值，则所述图像质量输出是通过输出，如果所述数字图像未通过所述质量阈值，则所述图像质量输出是未通过输出，所述图像分类器模块仅当从所述图像质量模块接收到所述通过输出时才分析所述图像。9.如权利要求1所述的零件检查系统，其中，如果所述数字图像未通过所述质量阈值，则所述图像分类器模块不分析所述图像。10.如权利要求1所述的零件检查系统，其中所述零件检查模块包括用于分析所述图像的人工智能(AI)模块，所述AI模块可在训练模式中操作，所述图像质量模块或所述图像分类器模块中的至少一个在所述训练模式中更新。11.如权利要求1所述的零件检查系统，其中，所述零件检查模块包括用于存储神经网络架构的存储器，所述神经网络架构具有多个卷积层、设置在不同的卷积层...

【专利技术属性】
技术研发人员：RFY卢，周磊，SO奥桑科沃，周建坤，AA斯利斯坦，N卡斯蒂洛，L汤姆森，J韦斯曼，JE克雷顿，C阿克尔，
申请(专利权)人：泰科电子上海有限公司安普阿莫麦克斯公司，
类型：发明
国别省市：