一种基于AI的焊点外观检测方法.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CN112365466A(43)申请公布日2021.02.12(21)申请号202011246610.1G06K9/62(2006.01)(22)申请日2020.11.10G01N21/88(2006.01)(71)申请人嘉兴凡视智能科技有限公司地址314000浙江省嘉兴市经济技术开发区塘汇路1054号邻里商厦北楼7层G06室(72)发明人柳兆蒙张朦斐沈亚风(74)专利代理机构六安市新图匠心专利代理事务所(普通合伙)34139代理人陈斌(51)Int.Cl.G06T7/00(2017.01)G06T5/00(2006.01)G06T5/50(2006.01)G06T17/00(2006.01)权利要求书1页说明书5页(54)发明名称一种基于AI的焊点外观检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于AI的焊点外观检测方法，包括以下步骤：A：对合格标准件进行三维模型重建，提取合格焊点的三维信息，获取合格标准件的若干幅焊点图像并进行多曝光图像融合，对融合的图像进行预处理，消除噪声和干扰，获得焊点特征图像，并向AI检测服务器推送图像，将图像存储至计算机中；B：通过AI算法对合格焊点图像进行计算处理，对合格焊点图像进行筛分分类。本发明解决了现有的焊点检测技术精度低，图像处理方法大都只停留在二维平面处理阶段，检测图像的对比度低，很容易遗漏掉存在不合格焊点的焊件，使得残次品率提高，同时根据采集的焊点图像对焊件的质量进行分类，降低了检测智能性的问题。CN112365466ACN112365466A权利要求书1/1页1.一种基于AI的焊点外观检测方法，其特征在于包括以下步骤：A：对合格标准件进行三维模型重建，提取合格焊点的三维信息，获取合格标准件的若干幅焊点图像并进行多曝光图像融合，对融合的图像进行预处理，消除噪声和干扰，获得焊点特征图像，并向AI检测服务器推送图像，将图像存储至计算机中；B：通过AI算法对合格焊点图像进行计算处理，对合格焊点图像进行筛分分类，分类规划出不同层次的焊点，计算出三种不同规格，分别为上等焊点图像、中等焊点图像和合格焊点图像；C：对不合格标焊点进行三维模型重建，提取不合格焊点的三维信息，获取不合格焊点若干幅焊点图像并进行多曝光图像融合，对融合的图像进行预处理，消除噪声和干扰，获得不合格焊点特征图像，并向AI检测服务器推送图像，将图像存储至计算机中；D：安装X、Y和Z三维轴，分别在X、Y和Z轴上安装移动平台，将联网摄像头分别安装在X、Y和Z轴移动平台上，用于对焊件不同位置上进行摄像，实时监测焊件焊点信息；E：通过联网摄像头将检测到的焊点图像信息发送给AI检测服务器，AI检测服务器将收到的图像信息与计算机存储的图像信息进行对比分析，分析出焊点图像属于上等焊点图像、中等焊点图像、合格焊点图像和不合格焊点图像中的一种；F：检测出图像归类后，将检测的结果反馈给计算机的控制系统，控制系统控制语音提示器发出语音提示音，以便告知操作者焊件的检测结果，以便与焊件好坏进行分离存储，不合格的焊件可以召回重新进行加工。2.根据权利要求1所述的一种基于AI的焊点外观检测方法，其特征在于：所述步骤A中获取合格标准件的若干幅焊点图像并进行多曝光图像融合包括：以对比度、饱和度及亮度为因子确定作为融合源图像的若干幅焊点图像的贡献权重值，并对所述贡献权重值进行递归滤波，再与所述源图像进行加权平均，获得融合图像。3.根据权利要求1所述的一种基于AI的焊点外观检测方法，其特征在于：所述步骤C中获取不合格焊点若干幅焊点图像并进行多曝光图像融合包括：以对比度、饱和度及亮度为因子确定作为融合源图像的若干幅焊点图像的贡献权重值，并对所述贡献权重值进行递归滤波，再与所述源图像进行加权平均，获得融合图像。4.根据权利要求1所述的一种基于AI的焊点外观检测方法，其特征在于：所述步骤D中使用的联网摄像头为高清摄像头，可以连接无线网络，通过无线WIFI与计算机控制系统进行连接，接收并执行计算机控制系统发送的指令。5.根据权利要求1所述的一种基于AI的焊点外观检测方法，其特征在于：所述步骤D中通过控制系统可以通过WIFI分别与X、Y和Z轴上安装的移动平台无线连接，无线遥控移动平台的移动，从而控制移动平台和摄像头的位置，有利于对焊件不同的位置进行监测。6.根据权利要求1所述的一种基于AI的焊点外观检测方法，其特征在于：所述步骤F中通过控制系统预先采集四种语音提示音，四种语音提示音分别为“上等件”、“中等件”、“合格件”和“次品件”，以供语音提示器进行播放提示操作者。2CN112365466A说明书1/5页一种基于AI的焊点外观检测方法技术领域[0001]本发明涉及焊点外观检测技术领域，具体为一种基于AI的焊点外