一种高效的挡圈检测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种高效的挡圈检测系统，该系统包括：图像采集模块与图像处理模块；其中，所述图像采集模块与所述图像处理模块通过USB接口相连。本发明专利技术方案通过一系列的图像获取、图像处理和识别的操作过程，实现了对挡圈的自动检测和识别，有效地弥补了装配中心检测精度低的缺点，从而减少操作者的劳动量，保证装配工作正常完成。 1

An efficient detection system for retaining ring

The invention discloses an efficient detection system for retaining ring, which includes image acquisition module and image processing module, in which the image acquisition module is connected with the image processing module through the USB interface. Through a series of operation process of image acquisition, image processing and recognition, the scheme realizes automatic detection and recognition of the retaining ring. It effectively makes up the shortcomings of low detection precision in assembly center, thus reduces the labor volume of the operator and ensures the normal completion of the assembly work. One

【技术实现步骤摘要】
一种高效的挡圈检测系统
本专利技术属于机器视觉识别领域，涉及一种高效的挡圈检测系统。
技术介绍
机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。随着智能化生产技术的发展，机器视觉已广泛应用到制造工业的自动化生产中，有效地降低了生产成本，保证了产品的合格率，大大提高企业生产效率。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种高效的挡圈检测系统，通过一系列的图像获取、图像处理和识别的操作过程，实现了对挡圈的自动检测和识别，有效地弥补了装配中心检测精度低的缺点，从而减少操作者的劳动量，保证装配工作正常完成。为解决上述技术问题，本专利技术采用如下的技术方案：一种高效的挡圈检测系统，该系统包括：图像采集模块与图像处理模块；其中，所述图像采集模块与所述图像处理模块通过USB接口相连。进一步地，所述图像采集模块由工业相机、光源以及检测目标组成，用于采集待检目标图像。进一步地，所述图像处理模块由显示器与工业计算机组成，用于实现图像预处理、边缘检测与图像识别及匹配。本专利技术与现有技术相比具有以下的有益效果：本专利技术方案通过一系列的图像获取、图像处理和识别的操作过程，实现了对挡圈的自动检测和识别。附图说明图1是高效的挡圈检测系统的结构框图。图2是图像处理模块的图像处理示意图。具体实施方式下面结合附图及具体实施例对本专利技术进行更加详细与完整的说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。参照图1，本专利技术的一种高效的挡圈检测系统，该系统包括：图像采集模块与图像处理模块；其中，所述图像采集模块与所述图像处理模块通过USB接口相连。其中，(1)所述图像采集模块由工业相机、光源以及检测目标组成，用于采集待检目标图像。为了达到比较好的检测效果，选用大恒工业相机，型号为DH-HV3151UC，由于所选CMOS相机为USB接口，可以直接与计算机相连接，无需购买图像采集卡，减少了成本；光源选用双LED灯照明，LED灯的能耗非常小，安全稳定，同时满足了本系统的照明要求。在图像采集的过程中，需要调整好CMOS相机与待检测挡圈之间距离，使CMOS相机的镜头正对待检测挡圈，同时调整好LED灯的距离、角度，以达到良好的照明条件，从而获得质量较好的图像。其工作过程是，由CMOS相机对待检测挡圈进行拍照，采集数字图像，同时通过USB接口将图像传输到计算机中进行存储和处理。(2)所述图像处理模块由显示器与工业计算机组成，用于实现图像预处理、边缘检测与图像识别及匹配。图像处理是图像检测过程中非常重要的部分。参照图2，由于外界环境因素的影响，通过图像传感器获取的待检测图像往往质量不高，不能够满足检测系统的要求，这就需要对原始图像首先进行滤波等预处理，然后再对图像进行二值化、边缘检测等处理，从而减少外界因素对待检测图像的影响，使获取的图像更加清晰，视觉效果更好，局部特征更加明显，以便进行图像识别和匹配处理。(2.1)图像灰度化彩色图像对工件检测用处不大，同时为了计算方便，一般在进行图像滤波前，将图像灰度化，通常采用以下公式来将彩色图像转换成灰度图像：G＝0.299r+0.587g+0.114b式中，G为图像灰度值，r、g、b分别为彩色图像red、green、blue分量值。(2.2)图像滤波图像滤波是图像预处理中不可缺少的一步，是在尽量保留图像细节特征的前提下，对原始图像进行去除噪声的处理。图像滤波可以提高图像的质量，改善视觉效果，图像滤波的好坏往往影响到后续的图像识别和匹配处理。图像滤波分为空间域滤波和频率域滤波，其中，空间域滤波主要分为均值滤波和中值滤波，而频域滤波有低通和高通滤波之分。均值滤波可以有效消除部分噪声干扰，使邻域内像素灰度更加均匀、平滑，但同时也使图像变得模糊起来，边缘细节不够清晰；中值滤波克服了均值滤波使图像模糊化的缺点，能够在不影响边缘细节的前提下，对噪声的消除效果非常明显，尤其是椒盐噪声。因此，本系统采用中值滤波来对图像进行滤波处理。中值滤波(出自论文“机器视觉自动检测技术”，作者：余文勇，石绘.北京:化学工业出版社，2013:94.)属于非线性滤波，是统计滤波中典型的一种低通滤波。中值滤波的基本原理是，选定一个滑动窗口M，对窗口内像素的灰度值进行排序并取中值，然后用该中值来代替指定像素的灰度值，即g(x,y)＝med{f(x-i,y-i)}med为排序取中值操作；i,j∈M；f(x,y)为窗口M内各像素灰度值。应该注意的是，一般情况下滑动窗口M内的像素取奇数个，便于取中值；若像素取偶数个，中值为中间两个像素灰度值的平均值。(2.3)图像二值化为了更好将图像中待检测目标与背景进行区分，通常需要将图像进行二值化处理。图像二值化有很多方法，其中最常用的是阈值法，其基本原理是通过设定二值化处理灰度阈值T，将图像灰度值大于阈值T的像素f(x,y)用255代替，否则的话用0代替，即：g(x,y)为二值化之后的图像，通过上述公式，我们可以清楚的看到，二值化处理之后，原图像灰度值变成只有0与255的二值图像。我们将图像中灰度值为0的部分表示为背景，值为255的部分表示为待检测目标。阈值法的关键在于阈值的选取，选取阈值的方法主要分为全局阈值法、局部阈值法和动态阈值法。全局阈值法，顾名思义是在灰度图像中选取一个固定的阈值来对图像进行二值化处理。全局阈值法简便易行，抗干扰能力差，通常适用于直方图中有明显的双峰的图像，而对于照明不均匀等条件下的图像，其二值化效果不理想。常用的全局阈值法有直方图分析法和最大类间方差法(Ostu算法)等。局部阈值法是通过选取掩模，根据目标像素邻域内各像素的灰度值来确定目标像素的阈值。对于比较复杂的图像，局部阈值法的二值化处理效果更好，比较实用；但是容易在各边界区域连接处出现灰度断接的现象。常用的局部阈值法有Niblack算法、Sauvola算法和Bernsen算法等。动态阈值法阈值的选取较局部阈值法来说，还跟目标像素在图像中的位置有关。动态阈值法实际上是改进的局部阈值法，它能够处理背景和待检测目标区分比较困难的图像，通常其运算量比较大。常用的动态阈值法有Chow算法和Kaneko算法等。直方图分析法是一种比较简单的选取二值化阈值的方法，其基本原理是通过灰度图像的直方图，寻找两波峰之间的最低点，即波谷灰度值来作为二值化的阈值，对于本系统来说这种方法效果不是很理想。Ostu算法是一种经典的全局二值化算法，它简便高效稳定，在工业化生产中非常实用。最大类间方差法能够在整幅图像中，自动选取最优的二值化阈值(出自论文“数字图像处理”，作者：何东健.西安:西安电子科技大学出版社，2008:84－85.)。其基本原理是，假定选取一个任意灰度值t(0≤t≤L)，t将整幅图像的灰度值分为两类A0本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高效的挡圈检测系统，其特征在于，所述系统包括：图像采集模块与图像处理模

【技术特征摘要】
1.一种高效的挡圈检测系统，其特征在于，所述系统包括：图像采集模块与图像处理模块；其中，所述图像采集模块与所述图像处理模块通过USB接口相连。2.根据权利要求1所述的高效的挡圈检测系统，其特征在于，所述图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈墩金，覃争鸣，梁鹏，
申请(专利权)人：广州映博智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44