一种基于激光视觉剔除不良工件的方法及系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115770731A(43)申请公布日2023.03.10(21)申请号202211420231.9B07C5/36(2006.01)(22)申请日2022.11.14(71)申请人顺德职业技术学院地址528300广东省佛山市顺德区大良街道德胜东路顺德职业技术学院申请人华南智能机器人创新研究院广东省科学院智能制造研究所(72)发明人李丽丽梁佳楠张皇林明勇李红霞(74)专利代理机构广东广盈专利商标事务所(普通合伙)44339专利代理师李俊(51)Int.Cl.B07C5/34(2006.01)B07C5/02(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图2页(54)发明名称一种基于激光视觉剔除不良工件的方法及系统(57)摘要本发明公开了一种基于激光视觉剔除不良工件的方法及系统，其方法包括：向沿着标定板输送的若干个被测工件进行在线激光视觉检测，并获取若干个被测工件中每一被测工件的平整度信息；根据每一被测工件的平整度信息为被测工件进行打码标识处理，生成被测工件的二维码信息；剔除机构识别每一被测工件的二维码信息，并根据二维码信息中的剔除指令判断每一被测工件是否进行剔除操作；在判断被测工件满足剔除操作时，将不满足平整度要求的被测工件从所述标定板的传送带剔除出去。本发明采用激光扫描三角测量方法进行3D图像数据采集及空间模型构建，找到符合剔除的被测工件，完成自动化剔除任务，使得能够精细化控制产品不良率。CN115770731ACN115770731A权利要求书1/2页1.一种基于激光视觉剔除不良工件的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：向沿着标定板输送的若干个被测工件进行在线激光视觉检测，并获取若干个被测工件中每一被测工件的平整度信息；根据每一被测工件的平整度信息为被测工件进行打码标识处理，生成被测工件的二维码信息，所述二维码信息中包括每一被测工件的剔除指令；控制被打码标识处理的若干个被测工件向剔除机构方向移动；剔除机构识别每一被测工件的二维码信息，并根据二维码信息中的剔除指令判断每一被测工件是否进行剔除操作；在判断被测工件满足剔除操作时，将不满足平整度要求的被测工件从所述标定板的传送带剔除出去。2.如权利要求1所述的基于激光视觉剔除不良工件的方法，其特征在于，所述向沿着标定板输送的若干个被测工件进行在线激光视觉检测包括：在识别到被测工件进入到测量区域时，启动激光器产生线激光照射所述被测工件，并触发3D相机采集被测工件的3D图像数据。3.如权利要求2所述的基于激光视觉剔除不良工件的方法，其特征在于，所述获取若干个被测工件中每一被测工件的平整度信息包括：基于抗差最小二乘的平面拟合方法对所述被测工件的3D图像数据进行表面数据平面拟合得到平面拟合后的工件表面数据；基于感兴趣区域筛选算子对所述拟合后的工件表面数据处理得到工件表面凹凸点；将工件表面凹凸点与基准平面进行比较计算得出所述被测工件的平整度。4.如权利要求3所述的基于激光视觉剔除不良工件的方法，其特征在于，所述基于抗差最小二乘的平面拟合方法对所述被测工件的3D图像数据进行表面数据平面拟合得到平面拟合后的工件表面数据包括：对3D图像数据中的点云数据进行去除干扰数据点处理；将经过去除干扰数据点处理的点云数据坐标带入误差方程；利用抗差非线性最小二乘原理对所述误差方程进行迭代计算拟合得到参考平面方程。5.如权利要求3所述的基于激光视觉剔除不良工件的方法，其特征在于，所述基于感兴趣区域筛选算子对所述拟合后的工件表面数据处理得到工件表面凹凸点包括：对图像进行中值滤波，过滤掉椒盐噪声，进行阈值分割处理，进行开运算、闭运算和腐蚀处理；利用感兴趣区域筛选算子得到稳定的凹凸区域，对凹凸区域排序筛选出最高点与最低点。6.如权利要求3所述的基于激光视觉剔除不良工件的方法，其特征在于，所述将工件表面凹凸点与基准平面进行比较计算得出所述被测工件的平整度包括：计算平面内凸区域波峰距离基准平面的偏差值；计算平面内凹区域波谷距离基准平面的偏差值；计算各测量点距离基准平面偏差的平方和的均值平方根值，反应各测量点与理想平面的偏离程度。7.如权利要求1至6任一项所述的基于激光视觉剔除不良工件的方法，其特征在于，所2CN115770731A权利要求书2/2页述向沿着标定板输送的若干个被测工件进行在线激光视觉检测包括：控制若干个被测工件的上料时间间隔，并控制传送带按照3D相机扫描要求的速度传送若干个被测工件。8.如权利要求6所述的基于激光视觉剔除不良工件的方法，其特征在于，所述根据每一被测工件的平整度为被测工件进行打码标识处理，生成被测工件的二维码信息包括：基于位置传感器识别被测工件进入到打码标识区域时，获取被测工件的平整度信息；根据被测工件的平整度信息为被测工件生成