一种基于机器视觉的汽车轮毂螺母自动化拆卸方法及设备技术

本发明专利技术涉及一种基于机器视觉的汽车轮毂螺母自动化拆卸方法和设备，方法包括：采集包含螺母的汽车轮毂照片或视频；对采集的汽车轮毂照片或视频进行粗检测：使用基于深度学习的目标检测算法从汽车轮毂照片或视频中识别出轮毂螺母特征，并标注类别预测框，作为轮毂螺母区域，完成轮毂螺母区域的粗定位；对粗检测得到的轮毂螺母区域进行精检测，完成对轮毂螺母中心的精定位；将精检测得到的每个螺母在原始汽车轮毂图像中的位置传输至机械臂；通过机械臂，根据每个螺母在原始汽车轮毂图像中的位置，对准对应的螺母，进行拆卸动作。与现有技术相比，本发明专利技术提高了汽车轮毂螺母的定位效率和准确性，进而提高了拆卸的效率和质量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及汽车拆卸，尤其是涉及一种基于机器视觉的汽车轮毂螺母自动化拆卸方法及设备。

技术介绍

1、汽车轮毂螺母是用来固定汽车外轮毂的专用螺母，通常有四至六个，形状为六边形。废旧汽车轮毂螺母的拆卸是废旧汽车拆解过程中的一个重要步骤，它直接影响了轮胎和轮毂的回收利用。目前，废旧汽车轮毂螺母的拆卸主要依靠工人操作气枪手动拆卸，这种方式存在以下问题：(1)工作效率低，需要人工对准每个螺母，并且受到操作者技能和疲劳程度的影响；(2)自动化程度低，可能造成螺纹损坏或螺母滑扣，影响螺母的再利用价值；(3)存在安全隐患，可能发生工具打滑或飞出等事故，造成操作者或周围人员的伤害。

2、为了解决拆卸废旧汽车轮毂螺母的上述问题，一些方法采用了机器视觉技术来辅助或实现自动化拆卸。机器视觉技术是一种利用图像处理和分析来获取目标物体的位置、形状、尺寸等信息的技术。然而，现有的基于机器视觉的废旧汽车轮毂螺母拆卸方法仍然存在一些问题：

3、(1)目标检测条件较为苛刻，多数方法的检测对象都是完好无锈蚀状态的螺母，对于废旧汽车轮毂螺母这种存在脏污、边角缺陷的检测对本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器视觉的汽车轮毂螺母自动化拆卸方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的汽车轮毂螺母自动化拆卸方法，其特征在于，所述基于深度学习的目标检测算法为YOLOv5-s模型或YOLOv6模型，所述目标检测算法基于迁移学习自训练方法进行模型训练；

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的汽车轮毂螺母自动化拆卸方法，其特征在于，所述精检测过程包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的汽车轮毂螺母自动化拆卸方法，其特征在于，采集包含螺母的汽车轮毂照片或视频的设备包括双目或单目视觉相机。

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【技术特征摘要】

1.一种基于机器视觉的汽车轮毂螺母自动化拆卸方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的汽车轮毂螺母自动化拆卸方法，其特征在于，所述基于深度学习的目标检测算法为yolov5-s模型或yolov6模型，所述目标检测算法基于迁移学习自训练方法进行模型训练；

3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的汽车轮毂螺母自动化拆卸方法，其特征在于，所述精检测过程包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的汽车轮毂螺母自动化拆卸方法，其特征在于，采集包含螺母的汽车轮毂照片或视频的设备包括双目或单目视觉相机。

5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的汽车轮毂螺母自动化拆卸方法，其特征在于，所述方法还包括将采集的汽车轮毂照片或视频传输到工业控制计算机，通过工业控制计算机对汽车轮毂照片或视频进行粗检测和精检测；

【专利技术属性】
技术研发人员：徐立云，康哲析，商港，肖丽珍，鲁天宝，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：