一种产品外观在线检测装置及其使用方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN110579184A(43)申请公布日2019.12.17(21)申请号201911018500.7(22)申请日2019.10.24(71)申请人深圳宇骏视觉智能科技有限公司地址518000广东省深圳市宝安区新安街道布心社区74区布心二村工业区B3栋602(72)发明人刘骏张啸宇(74)专利代理机构深圳市龙成联合专利代理有限公司44344代理人陈丽燕(51)Int.Cl.G01B11/24(2006.01)G01N21/956(2006.01)G01N21/01(2006.01)权利要求书1页说明书3页附图2页(54)发明名称一种产品外观在线检测装置及其使用方法(57)摘要本发明公开了一种产品外观在线检测装置，包括基座，所述基座与多角度调节支架对应铰接，在所述基座上还对应设有相机安装板，所述相机安装板与相机对应连接，在所述多角度调节支架远离相机的一端对应设有背景光源安装板，所述背景光源安装板与背景光源对应连接，在所述多角度调节支架的中部对应设有同轴光源安装板，在所述同轴光源安装板上对应设有同轴光源。本发明一种产品外观在线检测装置及其使用方法可以在同一检测工站，一次采样的基础上完成对产品外观尺寸和产品表面细节的并行检测。基本不需要增加新的硬件设备，推广简单，成本低廉，一站式解决两种不良问题的检测（尺寸和细节），提升效率和准确率，降低成本。CN110579184ACN110579184A权利要求书1/1页1.一种产品外观在线检测装置，包括基座（1），其特征在于：所述基座（1）与多角度调节支架（2）对应铰接，在所述基座（1）上还对应设有相机安装板（3），所述相机安装板（3）与相机（4）对应连接，在所述多角度调节支架（2）远离相机（4）的一端对应设有背景光源安装板（5），所述背景光源安装板（5）与背景光源（6）对应连接，在所述多角度调节支架（2）的中部对应设有同轴光源安装板（7），在所述同轴光源安装板（7）上对应设有同轴光源（8）。2.根据权利要求1所述的一种产品外观在线检测装置，其特征在于：所述多角度调节支架（2）上对应设有滑槽（9），所述背景光源安装板（5）的底部与滑槽（9）对应连接。3.一种产品外观在线检测装置的使用方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：一、相机得到拍摄信号，拍摄产品的图像，相机拍摄时，背景光源通过对产品进行背部打光，同时同轴光源通过对产品的正面进行补光；二、对拍摄的图片进行对比度提升，产品轮廓与背景的灰度值有差距，设定一个二值化的阀值，然后对图像进行二值化得出产品的轮廓，在获得二值化图像后对图像进行统一化水平旋转，再根据相机的解析度和产品实际尺寸的对应关系，计算出每个像素点表示的实际产品长度，最后通过产品各部分直线距离在图像上占用的像素点数量计算出产品相关部分的尺寸，对比后即可完成产品尺寸是否符合要求的判断；三、对拍摄的图片进行亮度提升，由深度学习AI模块对拍摄的图片进行分析，完成对产品表面细节是否符合要求的判断；四、步骤二中产品尺寸和步骤三中产品表面细节均符合要求的产品判定为良品，将判定结果发送至PLC。4.根据权利要求3所述的一种产品外观在线检测装置的使用方法，其特征在于：所述背景光源的背景光与同轴光源的同轴光的亮度之比为1:0.5-1。5.根据权利要求3所述的一种产品外观在线检测装置的使用方法，其特征在于：所述相机通过同轴光源的玻璃镜面拍摄产品。6.根据权利要求3所述的一种产品外观在线检测装置的使用方法，其特征在于：在所述步骤三中，深度学习AI模块的算法是基于深度学习WideResNet模型,利用WideResNet网络对亮度提升后的图片进行卷积操作提取图像特征，利用大量标注过种类的物体图片对模型进行训练，通过多层卷积神经网络逐层提取出图片特征，再通过预测标记与训练标记的差值得出损失值，根据损失值反向求导，测出导致最大损失的权重并进行更新，在大量的循环训练中，模型逐渐收敛得出每个特征值的最优权重，完成训练；深度学习WideResNet模型在工作中会对输入的产品图片进行逐一卷积，发现特征后会根据每种特征的权重，计算出该图片属于哪种类型的概率值，程序根据概率值来确定是属于哪种类型。2CN110579184A说明书1/3页一种产品外观在线检测装置及其使用方法技术领域[0001]本发明涉及产品检测装置领域，尤其涉及一种产品外观在线检测装置及其使用方法。背景技术[0002]目前工业领域中通过图像采样对产品进行量测主要是通过摄像头采集到产品的外观边缘信息（背部打光，形成产品外观剪影，高对比），通过灰阶的差异范围来抓取产品外观轮廓，再通过计算得到量测目标的各种尺寸，最后根据该尺寸是否在规定的范围内来判定其是良品还是不良品。但是这种检测方式有