基于视觉与神经网络的航空杆件自动组装检测装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及航空杆件组装与质量检测技术领域，具体涉及基于视觉与神经网络的航空杆件自动组装检测装置及方法，所述装置包括：杆件装置、杆件旋转固定装置、多轴机器人装置、目标定位装置、3D数模检测装置、编码字符检测装置、智能数据处理装置。所述方法包括：所述多轴机器人装置先抓取杆件下端放置于杆件旋转固定装置，再抓取杆件上端移动至目标定位装置下；所述目标定位装置分别对放置于杆件旋转固定装置的杆件下端以及多轴机器人抓取的杆件上端进行拍照，图像发送到智能数据处理装置进行处理；将视觉与神经网络技术应用于航空杆件组装与检测，不仅实现了自动化生产降低人工成木，还通过检测提高了出厂产品良率。还通过检测提高了出厂产品良率。还通过检测提高了出厂产品良率。

【技术实现步骤摘要】
基于视觉与神经网络的航空杆件自动组装检测装置及方法


[0001]本专利技术涉及航空杆件组装与质量检测
，具体涉及基于视觉与神经网络的航空杆件自动组装检测装置及方法。

技术介绍

[0002]航空杆件由多节大小不一的部件组成，并且尺寸较小，外形纤细，所以航空杆件的组装需要极高的精度，而航空杆件组装后的检测工序也需要极高的准确度与专业度，且需要进行全面的检测，重点包括航空杆件高度、缝隙、弯曲度、凹凸缺陷、划痕缺陷的检测，检查组装的是否符合标准。由于高精度、高准确度及高专业度的要求，目前航空杆件的组装及检测均是依靠人工进行，组装依靠手工虽然流程简单，但是效率低下；检测依靠目视进行，由于航空杆件的尺寸较小，特别是编码字符较小，极容易引起视觉疲劳，导致检测出错。

技术实现思路

[0003]针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于视觉与神经网络的航空杆件自动组装检测装置及方法，其目的在于解决依靠人工进行航空杆件组装效率低下，依靠人工进行航空杆件高度、缝隙、弯曲度、凹凸缺陷、划痕缺陷检测以及编码字符检测记录容易出错的问题。针对航空杆件自动本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于视觉与神经网络的航空杆件自动组装检测装置，其特征在于，包括：杆件装置(1)：包括杆件上端和杆件下端；杆件旋转固定装置(2)：用于对杆件进行固定和旋转；多轴机器人装置(3)：包括一个六轴机器人以及一个定制夹具，具备夹取、移动、旋转待组装杆件装置(1)的功能；目标定位装置(4)：包括两台工业相机以及两个配套的环形光源，分别为顶部相机和底部相机；所述顶部相机安装在距离设备台较高的位置，由相机支架固定，拍照时竖直朝下；所述底部相机固定在设备台上，竖直朝上；其中，所述顶部相机对固定于所述杆件旋转固定装置(2)上的杆件下端的组装端面进行拍照；所述底部相机对所述多轴机器人装置(3)夹取的杆件上端的组装端面进行拍照，图像数据均发送至智能数据处理装置(7)进行端面中心点的识别定位，辅助所述多轴机器人装置(3)进行杆件的组装；3D数模检测装置(5)：包括一个导轨以及一个3D相机，所述导轨用于提供所述3D相机的移动轨道，所述3D相机对组装好的杆件进行3D点云的扫描，并将数据发送至智能数据处理装置(7)进行对航空杆件的高度、缝隙、弯曲度、凹凸缺陷和划痕缺陷的检测；编码字符检测装置(6)：包括一个线扫相机以及两个配套的线扫光源，对通过所述3D数模检测装置(5)的组装杆件进行所述线扫相机的拍摄，并将图像发送至智能数据处理装置(7)进行编码字符的检测，实现产品的留档存储；智能数据处理装置(7)：对接收到的杆件端面图像、3D点云数据、编码字符图像进行相应处理；若3D数模检测结果正常则组装成功、检测通过，若存在异常，则输出错误信息；此外，对接收到的编码字符图像检测结果进行留档存储。2.根据权利要求1所述的基于视觉与神经网络的航空杆件自动组装检测装置，其特征在于：在所述3D数模检测装置(5)中，所述弯曲度代表组装杆件的弯曲程度，缝隙长度代表组装杆件是否组装到位，凹凸缺陷及划痕缺陷则代表杆件表面的平滑完整度，若以上检测项目满足要求，则认为是组装良品。3.基于视觉与神经网络的航空杆件自动组装检测装置的使用方法，采用权利要求1
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2任一项所述的基于视觉与神经网络的航空杆件自动组装检测装置进行，其特征在于，包括如下步骤：S1：控制多轴机器人装置(3)工作，首先抓取杆件下端移动至杆件旋转固定装置(2)的夹具处，待杆件旋转固定装置(2)的夹具将杆件下端竖直夹紧至合适位置后，多轴机器人装置(3)松开杆件下端，再竖直抓取杆件上端移动至目标定位装置(4)底部相机的正上方，进行组装端面的拍照并发送至智能数据处理装置(7)，同时，目标定位装置(4)顶部相机对杆件下端的组装端面进行拍照并发送至智能数据处理装置(7)；S2：进行杆件上端与杆件下端的组装：S2
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1：智能数据处理装置(7)对步骤S1发送来的杆件上端、杆件下端的组装端面拍摄图像分别进行处理，识别组装端面的中心点图像坐标，并转换为机械坐标；S2
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2：基于步骤S2
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1得到的两组机械坐标引导多轴机器人装置(3)将杆件上端移动至杆件下端正上方，将二者组装端面的中心点在竖直方向上重合，然后多轴机器人装置(3)向下旋转杆件上端与杆件下端组装在一起；S3：3D数模检测装置(5)的3D相机在导轨上移动，对步骤S2
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2组装好的杆件进行3D点云
的扫描，同时杆件旋转固定装置(2)配合对杆件进行旋转，并将扫描得到的数据发送至智能数据处理装置(7)；S4：智能数据处理装置(7)对步骤S3发送来的3D点云数据进行处理，得到组装后航空杆件的高度、缝隙、弯曲度、凹凸缺陷、划痕缺陷的检测结果，若检测结果满足阈值要求，则代表检测通过，即杆件组装成功；若检测结果不满足阈值要求，则代表检测不通过，即组装失败需进行拆解重装；S5：编码字符检测装置(6)的线扫相机对步骤S4检测通过的杆件进行编码字符的线扫成像，成像时杆件旋转固定装置(2)配合对杆件进行旋转，将得到的图像发送至智能数据处理装置(7)；S6：智能数据处理装置(7)对步骤S5发送来的图像数据进行字符检测处理，得到印于杆件的编码，并将该数据进行保存。4.根据权利要求3所述的基于视觉与神经网络的航空杆件自动组装检测装置，其特征在于：所述智能数据处理装置(7)对杆件组装端面中心点图像坐标的识别过程具体如下：(a)对组装端面图像进行阈值分割得到二值化图像；(b)对步骤(a)得到的二值化图像内目标进行分割，然后对分割后目标进行填充；(c)基于坐标、圆度、面积对步骤(b)填充后目标进行筛选，得到位于图像中心点附近且圆度、面积满足阈值要求的目标，当筛选后目标大于1个时，选取面积较小的目标作为最终的筛选目标；(d)对步骤(c)得到的唯一目标进行圆形拟合，得到拟合圆的中心点坐标作为杆件组装端面的中心点图像坐标。5.根据权利要求3所述的基于视觉与神经网络的航空杆件自动组装检测装置，其特征在于：所述智能数据处理装置(7)对3D点云数据进行处理的具体过程如下：(a)对得到的3D点云数据进行模型曲面重构；(b)在重...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱涛，王志伟，杨一粟，
申请(专利权)人：中科芯集成电路有限公司，
类型：发明
国别省市：