一种铸件表面缺陷仿生视觉检测系统.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CN108982514A(43)申请公布日2018.12.11(21)申请号201810767784.9(22)申请日2018.07.12(71)申请人常州大学地址213164江苏省常州市武进区滆湖路1号(72)发明人张屹余双吴鹏张润泽(51)Int.Cl.G01N21/88(2006.01)G01N21/89(2006.01)权利要求书1页说明书4页附图2页(54)发明名称一种铸件表面缺陷仿生视觉检测系统(57)摘要本发明涉及一种铸件表面缺陷检测系统，特别是一种铸件表面缺陷仿生视觉检测系统。基于人眼双目前庭动眼复合运动控制机理，采用类似于人眼自适应调焦的液体镜头的双目相机获取待检测铸件样本的图像信息，并对图像信息进行自主获取、传输、处理、存储与理解；充分结合计算机图像技术，将所述图像信息进行处理与存储，运用机器学习技术，采用高级神经网络检测算法将获得的产品图像信息与合格品数据库中的样本信息特征参数进行比对，有效区分合格品与次品；该系统无需工作人员到车间现场作业，解决了人工检测效率低、精度差及传统表面视觉检测存在盲区、图像模糊等问题，使检测作业更加智能化，提高检测效率和精度，降低劳动成本。CN108982514ACN108982514A权利要求书1/1页1.一种铸件表面缺陷检测系统，包括图像采集处理模块(1)，检测模块(8)和控制执行模块(9)。所述图像采集处理模块(1)由LED照明(2)、采用液体镜头的双目相机(3)、图像采集卡(4)和图像处理系统(5)组成；所述检测模块(8)内置于工业计算机(10)中，由合格品数据库(6)和缺陷检测算法(7)构成；所述控制执行模块主要由工业计算机(10)、仿生双目前庭复合运动控制系统(11)、工业服务器(12)和HMI操作界面(13)组成。2.根据权利要求1所述铸件表面缺陷检测系统，其特征在于图像采集模块(1)是：LED照明(2)和采用液体镜头的双目相机(3)固定在传送平台(19)正上方的工作板(16)上，并与工业计算机(10)以网络线缆(14)相连，位置传感器(18)固定在LED照明(2)下方的传送平台边框上，图像采集卡(4)与图像处理系统(5)置于工业计算机(10)内部。3.根据权利要求1所述铸件表面缺陷检测系统，其特征在于检测模块(8)是：所述检测模块(8)内置于工业计算机(10)中，由合格品数据库(6)和缺陷检测算法(7)构成。所述合格品数据库(6)由合格品的几何特征参数、灰度特征参数和纹理特征参数组成；所述缺陷检测算法(7)采用两级神经网络算法，一级神经网络(27)检测是否存在缺陷，二级神经网络(28)将缺陷分类。4.根据权利要求1所述铸件表面缺陷检测系统，其特征在于检测模块(9)是：工业计算机(10)控制传送平台(19)运动、图像处理模块(1)和检测模块(8)的执行操作；仿生双目前庭复合运动控制系统(11)置于工业计算机(10)中，用于调节LED照明(2)的亮度、控制采用液体镜头的双目相机(3)的运动与拍摄，自主获得完整高质量的图像信息；工业服务器(12)与工业计算机(10)以网络线缆(14)连接，用于存储所有产品的检测数据；HMI操作界面(13)供工作人员实时查看和控制检测过程，并对检测图像数据进行分析及管理。2CN108982514A说明书1/4页一种铸件表面缺陷仿生视觉检测系统技术领域[0001]本发明涉及一种铸件表面缺陷检测系统，特别是一种铸件表面缺陷仿生视觉检测系统。背景技术[0002]在铸件生产过程中，铸件产品表面不可避免地会产生气孔、裂纹、划痕等缺陷，这些缺陷不仅影响产品表面质量，而且会造成较严重的生产事故，给企业带来人力和经济损失，因此，长期以来，铸造企业都对铸件表面进行必要的缺陷检测，以此保证产品质量。当前，国内铸造车间多采用人工抽样和传统机器视觉方法对铸件表面进行检测。人工抽样检测需要质检人员用肉眼对抽样产品进行外观检测，对合格和不合格的产品用手工进行逐一分拣，需要大量的劳动力，给企业增加了巨大的人工成本和管理成本，此外，人工抽样检测法主要依赖于人工经验，存在主观判断误差以及疲劳的问题，极易造成检测质量不稳定，导致漏检、误检等情况的发生，因而，人工方法缺乏安全性、准确性、规范性。目前普遍使用的传统表面视觉检测系统，采用普通双目相机对铸件表面进行视觉检测，该方法相比人工方法，提升了铸件检测的自动化水平和生产效率，但该检测系统存在一些固有问题：1)双目相机机械调焦速度慢，容易受产品外形限制，普遍存在检测盲区；2)受环境扰动影响大，获取的图像模糊、精度较差。随着市场对铸件质量要求的日益提高，以及企业劳动力成本的提升，依赖于人工目视检测和采用普通双目相机的传统视觉检测系统，已无法适应现代铸造业