一种铸件缺陷检测控制系统技术方案

本发明专利技术涉及铸件缺陷检测技术领域，具体公开了一种铸件缺陷检测控制系统，所述系统包括：铸件特征采集模块，用于采集标准铸件的模型信息；检测策略生成模块，用于根据模型信息生成检测策略；所述检测策略生成的步骤为：S1、根据模型信息获得铸件所有的检测平面；S2、根据铸件所有的检测平面获取各个检测平面对应的补光强度及焦距信息；S3、采用对应的补光强度及焦距信息对各个检测平面进行检测，生成检测策略；检测模块，用于按照检测策略获取铸件各个检测平面的图像信息；分析模块，用于根据铸件各个检测平面的图像信息与标准图像信息进行比对，分析出铸件是否故障及故障类型。分析出铸件是否故障及故障类型。分析出铸件是否故障及故障类型。

【技术实现步骤摘要】
一种铸件缺陷检测控制系统
[0001]

[0002]本专利技术涉及机器视觉检测
，具体为一种铸件缺陷检测控制系统。

技术介绍

[0003]铸件是通过铸造的方式获取的一种金属件，其通过冶炼的液态金属注入至预先准备好的铸型中，经金属冷却成型及打磨抛光后获得具有特定形状及特定尺寸的零部件；在金属铸造的过程中，由于材料的原因、铸型的原因及环境的因素，或导致铸造出的铸件存在一定的缺陷。
[0004]现有的对铸件进行质量检测的方式包括尺寸检测、重量监测及表面缺陷检测，其中，传统的表面缺陷的检测主要通过目测的方式，判断铸件中存在的明显缺陷，进而对铸件的质量进行判断；而随着视觉检测计AI技术的快速发展，通过计算机识别铸件的图像信息并通过对图像信息的分析来对铸件表面的缺陷进行判断，进而能够实现铸件的自动化检测过程。
[0005]现有的对铸件视觉识别的方法在检测平面上存在的缺陷时具有较优的识别准确度，但在检测立体结构时，摄像头采集的清晰度会受到距离的影响，进而导致部分平面采集的图像不够清晰，进而影响缺陷识别的准确度，同时对于金属铸件而言，光照强度大小的不同也会影响铸件对光线的反射状态，因此，固定的光线强度在采集不同深度铸件表面的图像信息时，难以保证铸件的每个表面都能得到最佳的照射光线，进而影响对铸件表面缺陷的识别。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种铸件缺陷检测控制系统，解决以下技术问题：如何实现对铸件不同表面缺陷检测的准确性。
[0007]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种铸件缺陷检测控制系统，所述系统包括：铸件特征采集模块，用于采集标准铸件的模型信息；检测策略生成模块，用于根据模型信息生成检测策略；所述检测策略生成的步骤为：S1、根据模型信息获得铸件所有的检测平面；S2、根据铸件所有的检测平面获取各个检测平面对应的补光强度及焦距信息；S3、采用对应的补光强度及焦距信息对各个检测平面进行检测，生成检测策略；检测模块，用于按照检测策略获取铸件各个检测平面的图像信息；分析模块，用于根据铸件各个检测平面的图像信息与标准图像信息进行比对，分析出铸件是否故障及故障类型。
[0008]于一实施例中，所述分析模块的工作过程为：SS100、对铸件各个检测平面的图像信息进行灰度化处理，形成灰度图像；SS200、采用边缘检测算法识别出灰度图像中的特征轮廓信息；SS300、通过将特征轮廓信息与标准图像信息中的标准轮廓信息进行比对，判断铸件是否故障及故障类型。
[0009]于一实施例中，步骤SS300包括：SS301、获取特征轮廓信息中特征轮廓中心坐标点F，将F与标准轮廓信息中的坐标点集合R进行比对：若，则判断F对应的特征轮廓为异常区域；若，进行步骤SS302；若R中存在F无对应的元素，则判断该元素对应的区域为缺陷区域；SS302、获取F对应的特征轮廓区域的面积S及周长C；将面积S与预设面积区间进行比对，将周长C与预设周长区间进行比对：若且，则判断该特征轮廓区间正常；否则，判断该特征轮廓为异常区域；SS303、判断异常区域的缺陷类型。
[0010]于一实施例中，所述异常区域中心点的获取方式为：建立XY坐标轴，选取异常区域沿X轴方向中心线与异常区域沿Y轴方向中心线的重合点作为特征轮廓中心坐标点F。
[0011]于一实施例中，步骤S303中判断的过程包括：将异常区域与标准轮廓信息进行重合度比对，获得重合百分比P；若P=100%，则判断异常区域中心点对应标准轮廓信息中的特征类型：若对应特征类型为实体，则判断缺陷类型为塌型；若对应特征类型为孔体，则判断缺陷类型为飞边；若，为预设阈值，则判断缺陷类型为变形；若 ＞P，则判断缺陷类型为凹陷。
[0012]于一实施例中，当缺陷类型判断为凹陷时，通过异常轮廓特征值X判断凹陷的具体类型；异常轮廓特征值X的计算公式为：；当时，判断凹陷为圆形凹陷；当时，判断凹陷为异型凹陷；当时，判断凹陷为裂纹凹陷；其中， 及为预设阈值。
[0013]于一实施例中，所述检测模块包括摄像头及补光灯；
步骤S2中，补光强度获取的过程为：获取各个检测平面距离摄像头的距离L，将距离L输入至光照强度函数中获取光照强度Lux（L）；其中，Lux（L）=，其中， 为预设系数。
[0014]于一实施例中，步骤S2中，焦距信息获取的过程为：以距离L作为摄像头的焦距。
[0015]于一实施例中，根据每种缺陷类型所在的检测平面及对应的坐标对缺陷类型进行统计；根据统计结果判断铸件的风险位置点。
[0016]本专利技术的有益效果：（1）本专利技术能够针对各个检测平面确定对应的补光强度并调整正确的焦距，之后再通过检测模块采集铸件不同检测平面的图像信息，进而能够获取到各个检测平面更加清晰的图像信息；将图像信息与各个检测平面对应的标准图像信息进行比对，进而能够更加准确的判断出各个检测平面是否存在铸件缺陷的问题。
[0017]（2）本专利技术通过对铸件各个检测平面的图像信息进行灰度化处理，再通过边缘检测算法识别出灰度值变化量较大的像素点，形成特征轮廓信息，通过将特征轮廓信息与标准图像信息中的标准轮廓信息进行比对，进而能够对特征轮廓信息对应的特征进行判断，确定铸件是否存在故障及故障类型。
[0018]（3）本专利技术通过光照强度函数获得对应的补光强度并通过距离L获得焦距，能够获得适用于检测平面最佳的补光光照强度及摄像头焦距，进而能够提高识别的准确性。
[0019]（4）本专利技术通过风险位置点的指示，能够协助工艺人员对铸件的铸型及铸造工艺进行对应的调整，便于前期试生产过程的进行。
附图说明
[0020]下面结合附图对本专利技术作进一步的说明。
[0021]图1是本专利技术铸件缺陷检测控制系统概要框图；图2是本专利技术检测策略生成的步骤流程图；图3是本专利技术分析模块工作过程的步骤流程图。
具体实施方式
[0022]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0023]请参阅图1、图2所示，在一个实施例中，提供了一种铸件缺陷检测控制系统，系统包括：铸件特征采集模块，用于采集标准铸件的模型信息；检测策略生成模块，用于根据模型信息生成检测策略；检测策略生成的步骤为：
S1、根据模型信息获得铸件所有的检测平面；S2、根据铸件所有的检测平面获取各个检测平面对应的补光强度及焦距信息；S3、采用对应的补光强度及焦距信息对各个检测平面进行检测，生成检测策略；检测模块，用于按照检测策略获取铸件各个检测平面的图像信息；分析模块，用于根据铸件各个检测平面的图像信息与标准图像信息进行比对，分析出铸件是否故障及故障类型。
[0024]通过上述技术方案，通过采集标准铸件的模型信息，再通过模型信息确定铸件的各个检测平面及各个检测平面距离本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种铸件缺陷检测控制系统，其特征在于，所述系统包括：铸件特征采集模块，用于采集标准铸件的模型信息；检测策略生成模块，用于根据模型信息生成检测策略；所述检测策略生成的步骤为：S1、根据模型信息获得铸件所有的检测平面；S2、根据铸件所有的检测平面获取各个检测平面对应的补光强度及焦距信息；S3、采用对应的补光强度及焦距信息对各个检测平面进行检测，生成检测策略；检测模块，用于按照检测策略获取铸件各个检测平面的图像信息；分析模块，用于根据铸件各个检测平面的图像信息与标准图像信息进行比对，分析出铸件是否故障及故障类型。2.根据权利要求1所述的一种铸件缺陷检测控制系统，其特征在于，所述分析模块的工作过程为：SS100、对铸件各个检测平面的图像信息进行灰度化处理，形成灰度图像；SS200、采用边缘检测算法识别出灰度图像中的特征轮廓信息；SS300、通过将特征轮廓信息与标准图像信息中的标准轮廓信息进行比对，判断铸件是否故障及故障类型。3.根据权利要求2所述的一种铸件缺陷检测控制系统，其特征在于，步骤SS300包括：SS301、获取特征轮廓信息中特征轮廓中心坐标点F，将F与标准轮廓信息中的坐标点集合R进行比对：若，则判断F对应的特征轮廓为异常区域；若，进行步骤SS302；若R中存在F无对应的元素，则判断该元素对应的区域为缺陷区域；SS302、获取F对应的特征轮廓区域的面积S及周长C；将面积S与预设面积区间进行比对，将周长C与预设周长区间进行比对：若且，则判断该特征轮廓区间正常；否则，判断该特征轮廓为异常区域；SS303、判断异常区域的缺陷类型。4.根据权利要求3所述的一种铸...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙斌，
申请(专利权)人：枣庄市胜达精密铸造有限公司，
类型：发明
国别省市：