【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字工厂、自动化工业产品质量检测，特别涉及一种基于机器视觉的配件质量检测设备及检测方法。
技术介绍
1、对于汽车安全配件的生产，质量要求非常高，通常是10ppm以内的不良率要求。现有工厂往往采用人工100-200％全检方式，进行外观、尺寸、瑕疵等质量检测。但人工检测始终存在极限误差，定位、测量、记录、分拣效率相对偏低，对于生产订单的波动性要求应对压力较大，易出现良品率不达标的情况。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提供了一种基于机器视觉的配件质量检测设备及检测方法，以视觉检测为核心配合流水线方式实现全自动化的质检，确保配件能以较为简单的方式，快速高效的实现自动化识别检测，而且，一次行程能够检测多项形态数据，在一定程度上克服了形态姿势对配准的影响，提升了质检效率和准确性。
2、本专利技术通过如下方案实现，一种基于机器视觉的配件质量检测设备，包括：
3、质检台，分为第一质检区和第二质检区，所述第一质检区处安装有用于获取配件不同立面的影像信息的...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的配件质量检测设备，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于机器视觉的配件质量检测设备，其特征在于，所述质检分析模块包括：
3.如权利要求2所述的基于机器视觉的配件质量检测设备，其特征在于：所述第一分析单元内设置有用于执行配件形态适应性分析的适应度函数模型；所述适应度函数模型基于所述标准数据库训练而成。
4.如权利要求3所述的基于机器视觉的配件质量检测设备，其特征在于：所述标准数据库为动态更新的数据库。
5.如权利要求1所述的基于机器视觉的配件质量检测设备，其特征在于：所述第一检测模块包括第一传...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的配件质量检测设备，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于机器视觉的配件质量检测设备，其特征在于，所述质检分析模块包括：
3.如权利要求2所述的基于机器视觉的配件质量检测设备，其特征在于：所述第一分析单元内设置有用于执行配件形态适应性分析的适应度函数模型；所述适应度函数模型基于所述标准数据库训练而成。
4.如权利要求3所述的基于机器视觉的配件质量检测设备，其特征在于：所述标准数据库为动态更新的数据库。
5.如权利要求1所述的基于机器视觉的配件质量检测设备，其特征在于：所述第一检测模块包括第一传感器、摄像头、机器视觉模块和第一数据处理模块，所述第一传感器和所述摄像头均安装在所述第一质检区处，所述第一传感器和所述摄像头均与所述机器视觉模块连接，所述机器视觉模块经所述第一数据处理模块与所述质检分析模块连接。
6.如权利要求1所述的基于机器视觉的配件质量检测设备，其特征在于：所述第二检测模块包括第二传感器、激光器、量测模块和第二数据处理模块，所述第二传感器和所述激光器均安装在所述第二质检区处，所述第二传感器和所述激光器均与所述量测模块...
【专利技术属性】
技术研发人员：倪渊杰，辛炜博，
申请(专利权)人：上海电信工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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