基于机器视觉的航空发动机检测系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于机器视觉的航空发动机检测系统及方法，所述系统包括：航空发动机设备、多轴机器人系统、AI算法服务器、业务平台服务器；所述方法包括：所述多轴机器人系统采集航空发动机设备不同点位的图片数据，并将图片数据发送给AI算法服务器；所述AI算法服务器将图片数据分类并进行图片的智能化分析，输出识别结果；所述业务平台服务器对所述接收到的识别结果与标准图片库中的图片做比对，若检测正常，该点位检测通过；若存在异常，给出异常分类，所有点位检测完毕后输出整体检测报告。本发明专利技术提出的基于机器视觉的航空发动机检测系统及方法，将机器视觉技术应用于航空发动机生产出厂检测，不仅能避免误检、漏检，还可以大幅度提高检测效率，降低检测成本投入。

【技术实现步骤摘要】
基于机器视觉的航空发动机检测系统及方法
本专利技术涉及航空发动机工业检测领域，尤其涉及一种基于机器视觉的航空发动机检测系统及方法。
技术介绍
航空发动机在整机交付检查时，需要对航空发动机的外观进行全面检测，重点是检测航空发动机外部的支架、卡箍、接头保险等部位，检查是否存在装配缺陷，包括错装、漏装、多装、位置不匹配等。目前这些检测工作都是通过人工目视的方式进行，由于检测点多，同类型被检测点相似度高，人工检测效率低，而且长时间集中精力工作，很容易造成检测人员的疲劳、疏忽，从而产生误检、漏检等问题。
技术实现思路
鉴于现有技术实现方式的不足，本专利技术提出的一种基于机器视觉的航空发动机检测系统及方法，将机器视觉技术应用于航空发动机生产出厂检测，不仅能避免误检、漏检，还可以大幅度提高检测效率，降低检测成本投入。本专利技术提出的技术实现方案如下：一种基于机器视觉的航空发动机检测系统，其中，所述系统包括：航空发动机设备，为生产完毕待检测的航空发动机设备。多轴机器人系统，用于采集所述航空发动机设备不同点位的图片数据。AI算法服务器，对采集的航空发动机不同点位的图片数据进行智能化分析，给出智能化分析识别结果。业务平台服务器，将所述智能化分析识别结果和标准图片库中的图片做比对，并给出检测报告。进一步的，所述的一种基于机器视觉的航空发动机检测系统，其中，所述多轴机器人系统，具体包括：导轨，用于提供多轴机器人移动的轨道。3D工业相机，用于采集航空发动机和多轴机器人的相对位置信息，给多轴机器人提供定位导航信息。工业相机，用于采集航空发动机不同点位的图片数据。多轴机器人，用于在所述导轨上移动，并能在多个自由度转动，移动工业相机的位置，并控制工业相机采集航空发动机设备不同点位的图片数据。进一步的，所述的一种基于机器视觉的航空发动机检测系统，其中，所述多轴机器人系统的所述多轴机器人，具体包括：电机驱动单元，用于驱动多轴机器人在导轨上运动。坐标数据库单元，用于存储所有图片采集数据点的坐标位置信息。定位导航单元，用于实时获取多轴机器人精准的位置信息。位置粗调单元，用于粗调机械臂的位置。位置精调单元，用于精调机械臂的位置。相机拍摄控制单元，用于控制工业相机进行图片采集。图片坐标标识单元，用于给工业详细采集的图片提供坐标标识。图片存储及输出单元，用于将工业相机采集的图片进行存储，并将图片输出到AI算法服务器上进行智能化分析处理。进一步的，所述的一种基于机器视觉的航空发动机检测系统，其中，所述AI算法服务器，具体包括：采集图片接收单元，用于接收所述多轴机器人系统发送的图片数据。采集图片分类单元，用于对获取到的图片信息进行分类，图片的分类基于图片对应的坐标信息以及检测点位的部件种类进行分类。图片识别单元，基于不同的算法检测模型对所述图片进行智能化识别，并输出智能化分析识别结果。识别结果单元，用于对不同的算法检测模型的智能化分析识别结果进行数据封装。采集图片输出单元，用于将图片输出到所述业务平台服务器。识别结果输出单元，用于将封装的智能化分析识别结果数据输出到所述业务平台服务器。进一步的，所述的一种基于机器视觉的航空发动机检测系统，其中，所述业务平台服务器，具体包括：标准图片库单元，用于存储航空发动机设备正常标准的部件图片信息。采集图片接收单元，用于接收AI算法服务器发送的图片数据。识别结果接收单元，用于接收AI算法服务器发送的智能化分析识别结果数据。识别结果比对单元，用于将所述接收到的智能化分析识别结果数据和标准图片库中的图片数据做比对，并给出比对结果信息，比对结果为正常或异常。异常分类单元，用于对检测出的异常进行分类。检测报告单元，用于将所有检测出的结果信息进行汇总，并输出检测报告。检测报告存储单元，用于存储检测报告。检测报告呈现单元，用于显示检测报告的内容信息。图片存储单元，用于存储接收到的图片数据。识别结果存储单元，用于存储接收到的智能化分析识别结果数据。进一步的，本专利技术还提出一种基于机器视觉的航空发动机检测方法，其中，所述方法包括步骤：所述多轴机器人系统采集航空发动机设备不同点位的图片数据，并将图片数据发送给AI算法服务器。所述AI算法服务器将图片数据分类并进行图片的智能化分析，输出识别结果。所述业务平台服务器对所述接收到的识别结果与标准图片库中的图片做比对，若检测正常，该点位检测通过；若存在异常，给出异常分类，所有点位检测完毕后输出整体检测报告。进一步的，所述的一种基于机器视觉的航空发动机检测方法，其中，所述多轴机器人系统采集航空发动机设备不同点位的图片数据，并将图片数据发送给AI算法服务器，具体包括：所述多轴机器人系统的多轴机器人在所述多轴机器人系统的导轨上移动。所述多轴机器人系统的3D工业相机，实时采集航空发动机和多轴机器人的相对位置信息，给多轴机器人提供定位导航信息。所述多轴机器人根据所述定位导航信息，调整所述多轴机器人的位置。所述多轴机器人的位置信息和多轴机器人的坐标数据库单元中的某一个坐标位置信息相匹配时，所述多轴机器人的所述相机拍摄控制单元控制所述工业相机采集航空发动机相应点位的图片数据。所述多轴机器人的图片存储及输出单元，将所述工业相机采集的图片进行存储，并将图片输出到AI算法服务器上进行智能化分析处理。进一步的，所述的一种基于机器视觉的航空发动机检测方法，其中，所述AI算法服务器将图片数据分类并进行图片的智能化识别，输出识别结果，具体包括：所述AI算法服务器的采集图片接收单元，接收所述多轴机器人系统发送的图片数据。所述AI算法服务器的采集图片分类单元，对获取到的图片信息进行分类，图片的分类基于图片对应的坐标信息以及检测点位的部件种类进行分类。所述AI算法服务器的图片识别单元，基于不同的算法检测模型对所述图片进行智能化识别，并输出智能化分析识别结果。所述AI算法服务器的识别结果单元，对不同的算法检测模型的智能化分析识别结果进行数据封装。所述AI算法服务器的采集图片输出单元，将图片输出到所述业务平台服务器。所述AI算法服务器的识别结果输出单元，将封装的智能化分析识别结果数据输出到所述业务平台服务器。进一步的，所述的一种基于机器视觉的航空发动机检测方法，其中，所述业务平台服务器对所述接收到的识别结果与标准图片库中的图片做比对，若检测正常，该点位检测通过，具体包括：所述业务平台服务器的识别结果接收单元，接收AI算法服务器发送的智能化分析识别结果数据。所述业务平台服务器的识别结果比对单元，将所述接收到的智能化分析识别结果数据和标准图片库中的图片数据做比对，并给出比对结果信息，比对结果为正常或异常。所述比本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的航空发动机检测系统，其特征在于，所述系统包括：/n航空发动机设备，为生产完毕待检测的航空发动机设备；/n多轴机器人系统，用于采集所述航空发动机设备不同点位的图片数据；/nAI算法服务器，对采集的航空发动机不同点位的图片数据进行智能化分析，给出智能化分析识别结果；/n业务平台服务器，将所述智能化分析识别结果和标准图片库中的图片做比对，并给出检测报告。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的航空发动机检测系统，其特征在于，所述系统包括：
航空发动机设备，为生产完毕待检测的航空发动机设备；
多轴机器人系统，用于采集所述航空发动机设备不同点位的图片数据；
AI算法服务器，对采集的航空发动机不同点位的图片数据进行智能化分析，给出智能化分析识别结果；
业务平台服务器，将所述智能化分析识别结果和标准图片库中的图片做比对，并给出检测报告。


2.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的航空发动机检测系统，其特征在于，所述多轴机器人系统，具体包括：
导轨，用于提供多轴机器人移动的轨道；
3D工业相机，用于采集航空发动机和多轴机器人的相对位置信息，给多轴机器人提供定位导航信息；
工业相机，用于采集航空发动机不同点位的图片数据；
多轴机器人，用于在所述导轨上移动，并能在多个自由度转动，移动工业相机的位置，并控制工业相机采集航空发动机设备不同点位的图片数据。


3.如权利要求1、2所述的一种基于机器视觉的航空发动机检测系统，其特征在于，所述多轴机器人系统的所述多轴机器人，具体包括：
电机驱动单元，用于驱动多轴机器人在导轨上运动；
坐标数据库单元，用于存储所有图片采集数据点的坐标位置信息；
定位导航单元，用于实时获取多轴机器人精准的位置信息；
位置粗调单元，用于粗调机械臂的位置；
位置精调单元，用于精调机械臂的位置；
相机拍摄控制单元，用于控制工业相机进行图片采集；
图片坐标标识单元，用于给工业详细采集的图片提供坐标标识；
图片存储及输出单元，用于将工业相机采集的图片进行存储，并将图片输出到AI算法服务器上进行智能化分析处理。


4.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的航空发动机检测系统，其特征在于，所述AI算法服务器，具体包括：
采集图片接收单元，用于接收所述多轴机器人系统发送的图片数据；
采集图片分类单元，用于对获取到的图片信息进行分类，图片的分类基于图片对应的坐标信息以及检测点位的部件种类进行分类；
图片识别单元，基于不同的算法检测模型对所述图片进行智能化识别，并输出智能化分析识别结果；
识别结果单元，用于对不同的算法检测模型的智能化分析识别结果进行数据封装；
采集图片输出单元，用于将图片输出到所述业务平台服务器；
识别结果输出单元，用于将封装的智能化分析识别结果数据输出到所述业务平台服务器。


5.如权利要求1所述的一种基于机器视觉的航空发动机检测系统，其特征在于，所述业务平台服务器，具体包括：
标准图片库单元，用于存储航空发动机设备正常标准的部件图片信息；
采集图片接收单元，用于接收AI算法服务器发送的图片数据；
识别结果接收单元，用于接收AI算法服务器发送的智能化分析识别结果数据；
识别结果比对单元，用于将所述接收到的智能化分析识别结果数据和标准图片库中的图片数据做比对，并给出比对结果信息，比对结果为正常或异常；
异常分类单元，用于对检测出的异常进行分类；
检测报告单元，用于将所有检测出的结果信息进行汇总，并输出检测报告；
检测报告存储单元，用于存储检测报告；
检测报告呈现单元，用于显示检测报告的内容信息；
图片存储单元，用于存储接收到的图片数据；
识别结果存储单元，用于存储接收到的智能化分析识别结果数据。


6.一种基于机器视觉的航空发动机检测方法，其特征在于，所述方法包括步骤：
所述多轴机器人系统采集航空发动机设备不同点位的图片数据，并将图片数据发送给AI算法服务器；
所述AI算法服务器将图片数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：段立新，李文，何宜兵，宋博然，张神力，蔡忠鹏，
申请(专利权)人：深圳天海宸光科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44