本发明专利技术涉及一种胶枪喷幅与缺陷智能检测方法、系统、设备及介质，其中方法通过对胶枪喷幅图像进行特征提取，得到胶枪喷幅图像中的胶枪位置和喷幅位置，然后对胶枪喷幅图像中喷幅位置的内容进行连通区域分析，得到胶枪喷幅图像中喷幅位置内连通区域数量，根据连通区域数量的多少以分别进行胶枪喷幅检测与缺陷检测。相比于现有技术，本发明专利技术通过特征提取加连通区域的方式得到连通区域数量，并通过连通区域数量有效识别扇幅中分叉、不出胶等异常，避免因为杂质导致的生成异常，可以有效实现智能制造闭环及为工厂实现节能增效，具有较大应用意义。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及汽车智能制造，尤其涉及一种胶枪喷幅与缺陷智能检测方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、在汽车生产制造工业中，为提高车身的密封、防锈蚀性，需要在车身钣金搭接处喷涂密封胶，起到增强汽车结构、紧固防锈、隔热减振的作用，可有效防止汽车在行驶中出现漏水、透风和漏尘等现象。现阶段汽车生产工艺中密封胶喷涂已基本实现自动化生产，其系统主要包含：机器人、胶枪、供胶泵、控制系统等。核心工作原理为：由机械臂带动胶枪按示教路径执行轨迹，由供胶泵控制胶体压力，胶体从胶枪喷嘴“挤出”形成扇幅，从而覆盖在车身钣金缝隙，提升车辆整体密封性。
2、在实际生产过程中，由于胶体受温度、湿度变化影响，胶枪喷出的扇幅会产生较大影响，经实验测量，在15℃到35℃温度区间，胶体温度每升高1℃，胶体扇幅将会变宽6.3％-7.0％，由于机器人的运行轨迹是固定的，胶幅的变化将导致一系列的生产品质问题，例如“胶体不能完整覆盖钣金缝隙、胶体变宽遮蔽车身工艺孔、边缘处胶体飞溅污染车身”等。除此外，由于胶体及输送胶体管道内含有杂质、铁屑、结块等异物，在异物通过胶枪喷嘴处时由于喷嘴为一条宽度为0.16mm的缝隙，因此大颗粒异物会卡在喷嘴处，导致胶枪出胶扇幅分叉，从而导致生产品质问题；
3、目前，生产过程中通常安排人员手动调整供胶泵供给压力以及给胶体进行加热循环，并通过目视检查车身喷涂胶条，确认无上述品质问题。上述过程效率低下且耗费能源，无法实现智能制造及节能增效。因此，人们需要一种能够通过计算机视觉识别胶枪喷幅并实现缺陷智能检测的解决方案。
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br/>技术实现思路
1、有鉴于此，有必要提供一种胶枪喷幅与缺陷智能检测方法、系统、设备及介质，用以解决现有技术中如何利用计算机视觉识别胶枪喷幅并实现缺陷智能检测的问题。
2、为达到上述技术目的，本专利技术采取了以下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供了一种胶枪喷幅与缺陷智能检测方法，包括：
4、获取胶枪喷幅图像，并对所述胶枪喷幅图像进行特征提取，得到所述胶枪喷幅图像中的胶枪位置和喷幅位置；
5、对所述胶枪喷幅图像中所述喷幅位置的内容进行连通区域分析，得到所述胶枪喷幅图像中所述喷幅位置内连通区域数量；
6、若所述连通区域数量为1，则根据所述胶枪位置和所述喷幅位置检测所述胶枪喷幅图像，得到喷幅实际宽度；
7、若所述连通区域的数量不为1，则根据连通区域数量得到胶枪缺陷检测结果。
8、进一步的，所述对所述胶枪喷幅图像进行特征提取，得到所述胶枪喷幅图像中的胶枪位置和喷幅位置，包括：
9、基于预设灰度化公式对所述胶枪喷幅图像进行灰度化处理，得到第一处理图像；
10、对所述第一处理图像进行特征提取，得到所述胶枪位置和所述喷幅位置；
11、其中，所述预设灰度化公式包括：
12、gray＝a*r+b*g+c*b
13、其中，gray为第一处理图像中像素的灰度值，r、g和b分别为所述胶枪喷幅图像中与gray所表示的像素相对应的像素，在红色、绿色和蓝色通道上的灰度值，a、b和c分别为不同的权重。
14、进一步的，所述对所述胶枪喷幅图像中所述喷幅位置的内容进行连通区域分析，得到所述胶枪喷幅图像中所述喷幅位置内连通区域数量，包括：
15、根据所述第一处理图像中所述喷幅位置内的像素灰度值，得到目标灰度值区间；
16、根据所述目标灰度值区间，得到连通基准灰度值区间，所述连通基准灰度值区间包括所述目标灰度值区间；
17、基于所述连通基准灰度值区间，对所述第一处理图像中所述喷幅位置的内容进行连通区域分析，得到所述胶枪喷幅图像中所述喷幅位置内连通区域数量。
18、进一步的，所述根据所述胶枪位置和所述喷幅位置检测所述胶枪喷幅图像，得到喷幅实际宽度，包括：
19、基于所述胶枪位置，对所述第一处理图像进行位置修正，得到第二处理图像；
20、基于所述第二处理图像中所述胶枪位置的内容以及胶枪的实际尺寸，得到表征胶枪在第二处理图像中的尺寸和实际尺寸比例关系的比例系数；
21、基于所述第二处理图像中所述喷幅位置的内容，得到喷幅像素宽度；
22、根据所述喷幅像素宽度和所述比例系数，得到所述喷幅实际宽度。
23、进一步的，所述基于所述第二处理图像中所述喷幅位置的内容，得到喷幅像素宽度，包括：
24、基于所述第二处理图像中所述胶枪位置的内容，在所述第二处理图像中建立与所述胶枪呈预设位置关系的测量标准线；
25、基于所述第二处理图像中所述喷幅位置的内容和所述测量标准线的交错关系，得到所述喷幅像素宽度。
26、进一步的，所述基于所述第二处理图像中所述胶枪位置的内容，在所述第二处理图像中建立与所述胶枪呈预设位置关系的测量标准线，包括：
27、基于所述第二处理图像中的胶枪位置的内容，识别所述第二处理图像中胶枪的预设特征，得到特征点集；
28、拟合所述特征点集，得到基准线；
29、基于所述基准线的预设距离，在所述第二处理图像中建立所述测量标准线。
30、进一步的，所述基于所述第二处理图像中所述喷幅位置的内容和所述测量标准线的交错关系，得到所述喷幅像素宽度，包括：
31、获取所述第二处理图像中所述喷幅位置中喷幅的边缘和所述测量标准线的两个交点作为两个基准点；
32、基于所述第二处理图像中所述喷幅位置的内容，得到两个所述基准点附近的多个边缘特征点；
33、根据多个所述边缘特征点，分别建立和两个所述基准点相对应的特征线；
34、获取两个特征线和所述测量标准线的两个交点之间的距离，得到所述喷幅像素宽度。
35、第二方面，本专利技术还提供了一种胶枪喷幅与缺陷智能检测系统，包括：
36、特征提取模块，用于获取胶枪喷幅图像，并对所述胶枪喷幅图像进行特征提取，得到所述胶枪喷幅图像中的胶枪位置和喷幅位置；
37、连通分析模块，用于对所述胶枪喷幅图像中所述喷幅位置的内容进行连通区域分析，得到所述胶枪喷幅图像中所述喷幅位置内连通区域数量；
38、喷幅检测模块，用于在所述连通区域数量为1时，根据所述胶枪位置和所述喷幅位置检测所述胶枪喷幅图像，得到喷幅实际宽度；
39、缺陷检测模块，用于在所述连通区域的数量不为1时，根据连通区域数量得到胶枪缺陷检测结果。
40、第三方面，本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，其中，
41、存储器，用于存储程序；
42、处理器，与存储器耦合，用于执行存储器中存储的程序，以实现上述任一种实现方式中的胶枪喷幅与缺陷智能检测方法中的步骤。
43、第四方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的程序或指令，程序或指令被处理器执行时，能够实现上述任一种实本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种胶枪喷幅与缺陷智能检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的胶枪喷幅与缺陷智能检测方法，其特征在于，所述对所述胶枪喷幅图像进行特征提取，得到所述胶枪喷幅图像中的胶枪位置和喷幅位置，包括：
3.根据权利要求2所述的胶枪喷幅与缺陷智能检测方法，其特征在于，所述对所述胶枪喷幅图像中所述喷幅位置的内容进行连通区域分析，得到所述胶枪喷幅图像中所述喷幅位置内连通区域数量，包括：
4.根据权利要求3所述的胶枪喷幅与缺陷智能检测方法，其特征在于，所述根据所述胶枪位置和所述喷幅位置检测所述胶枪喷幅图像，得到喷幅实际宽度，包括：
5.根据权利要求4所述的胶枪喷幅与缺陷智能检测方法，其特征在于，所述基于所述第二处理图像中所述喷幅位置的内容，得到喷幅像素宽度，包括：
6.根据权利要求5所述的胶枪喷幅与缺陷智能检测方法，其特征在于，所述基于所述第二处理图像中所述胶枪位置的内容，在所述第二处理图像中建立与所述胶枪呈预设位置关系的测量标准线，包括：
7.根据权利要求5所述的胶枪喷幅与缺陷智能检测方法，其特征在于，所述基于所述第二处理图像中所述喷幅位置的内容和所述测量标准线的交错关系，得到所述喷幅像素宽度，包括：
8.一种胶枪喷幅与缺陷智能检测系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，其中，
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机可读取的程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时，能够实现上述权利要求1至7中任一项所述胶枪喷幅与缺陷智能检测方法中的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种胶枪喷幅与缺陷智能检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的胶枪喷幅与缺陷智能检测方法，其特征在于，所述对所述胶枪喷幅图像进行特征提取，得到所述胶枪喷幅图像中的胶枪位置和喷幅位置，包括：
3.根据权利要求2所述的胶枪喷幅与缺陷智能检测方法，其特征在于，所述对所述胶枪喷幅图像中所述喷幅位置的内容进行连通区域分析，得到所述胶枪喷幅图像中所述喷幅位置内连通区域数量，包括：
4.根据权利要求3所述的胶枪喷幅与缺陷智能检测方法，其特征在于，所述根据所述胶枪位置和所述喷幅位置检测所述胶枪喷幅图像，得到喷幅实际宽度，包括：
5.根据权利要求4所述的胶枪喷幅与缺陷智能检测方法，其特征在于，所述基于所述第二处理图像中所述喷幅位置的内容，得到喷幅像素宽度...
【专利技术属性】
技术研发人员：汤韩挺，饶添添，
申请(专利权)人：武汉纳汇科智能装备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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