【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于缺陷检测领域，尤其涉及一种冲压件表面缺陷智能检测方法及装置。
技术介绍
1、汽车冲压件是汽车制造领域的重要的生产零件之一，汽车冲压件的测量与检测也是目前各大汽车厂及零部件厂的质量需求。由于冲压件制造工艺的复杂多样，导致其制造缺陷类型复杂多样。
2、冲压产线线尾现有检测方式为人工手动检测，需要在有限生产节拍时间内，快速分拣出带有开裂、刮伤、滑移线、凹凸包等表面缺陷的冲压件，检测标准不统一、稳定性不高、质检数据难以有效量化和存储，不利于企业数据资源收集、质量问题分析与追溯。采用涡流、红外和漏磁等检测技术的检测原理的局限性导致可检测出的缺陷种类和缺陷定量描述的参数非常有限，无法综合评估产品的表面质量状况，因此相应的检测系统只适用于某些应用要求不高的场合。
3、相对于传统的人工冲压件缺陷检测方法，由于ccd器件自身所具有的轻便、高精度和易配置等特点，使得基于ccd的计算机视觉检测方法成为当前冲压件表面缺陷检测的主要方法。但基于ccd的计算机视觉表面缺陷检测系统，由于技术水平和检测环境的制约，其检测精度有待进一步提高。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，即现有汽车行业产品规格多且复杂、人工检测效率低、智能检测依赖国外技术等共性问题，本专利技术提供一种冲压件表面缺陷智能检测方法及装置。
2、本专利技术提供的技术方案具体如下：
3、一种冲压件表面缺陷智能检测方法，包括步骤：
4、s1、布设视角全覆盖的相机阵列，以获取冲
5、s2、对冲压件表面的各角度图像进行拼接，以获取冲压件表面完整图像；
6、s3、将冲压件表面完整图像输入到缺陷检测模型中，以获取缺陷检测信息；
7、s4、判断冲压件是否存在需检测的缺陷类型，若是则输出该缺陷信息并告警。
8、进一步地，步骤s1中，对于由多相机水平排列构成的水平式相机阵列，其水平视角的获取步骤为：
9、将相机阵列放置于水平桌面上，并将其感光平面与垂直墙面保持平行；
10、分别测量各相机光心到墙面的距离，并将距离均值计为oc；
11、使用激光笔照射墙面并观察相机阵列最左侧相机的图像，移动激光笔找出最左侧相机左侧视野边界在墙面上的位置点a；观察相机阵列最右侧相机的图像，移动激光笔找出最右侧相机右侧视野边界在墙面上的位置点b；将位置点a和位置点b的距离记为ab；
12、水平视角
13、优选地，所述相机阵列的水平视场角大于50°，垂直视场角大于35°，且相邻相机的视野必须有一定的重叠；所述相机阵列包括水平式、发散式、聚合式、立体式。
14、进一步地，步骤s2中，在获取到各角度的图像信息后，将其转化为点云信息，然后将多个角度的点云信息通过点云匹配算法进行配准，拼接得到冲压件表面的完整点云信息。
15、优选地，所述点云匹配算法采用基于icp的彩色点云配准算法，并在点云匹配前通过特征点匹配对点云进行了初步配准，以确保待配准的点云初步对齐。
16、进一步地，步骤s3中，缺陷检测模型采用以peleenet为主干的ssd目标检测网络。
17、进一步地，采用非极大值抑制法对ssd目标检测网络产生的目标边界框进行筛选，包括步骤：
18、在边界框集b中依据边界框的置信度从大到小排序；
19、在边界框集b中选择置信度度最大的边界框b，并将b放入检测结果a中；
20、将边界框集b中剩余的的边界框与b进行交并比计算，将计算结果大于阈值的边界框从边界框b中删除；
21、重复上述操作直至边界框集b为空。
22、进一步地，步骤s4中，需检测的缺陷类型包括压痕、开裂、少边、多边、缩颈、划伤；当缺陷检测模型检测到的缺陷属于需检测的缺陷类型且达到设置的缺陷指标时，则判定相应冲压件存在缺陷。
23、一种基于上述方法的冲压件表面缺陷智能检测装置，包括由若干型材搭建的检测框架以及设置在检测框架下部用于输送冲压件的传送模块，所述检测框架上还设置有用于拍摄冲压件的若干检测相机，以及用于照亮冲压件的光源；还包括与各相机连接的中央处理模块；
24、所述中央处理模块中部署有图像拼接模块和缺陷检测模型，图像拼接模块用于将各相机拍摄到的冲压件图像进行配准拼接，以获取冲压件表面的完整图像，缺陷检测模型用于对输入其中的冲压件图像进行缺陷检测，并输出缺陷检测信息；
25、所述中央处理模块还用于设置需检测的冲压件缺陷类型及相应的缺陷指标，当缺陷检测模型检测到的缺陷符合设置的缺陷类型及相应的缺陷指标时，输出该缺陷信息及相应的冲压件信息和告警信息；
26、所述中央处理模块还用于将缺陷检测结果发送到远端服务器或移动端。
27、进一步地，多个检测相机水平排列构成平扫模块，该平扫模块还配置有用于调整拍摄角度的翻转机构。
28、相比于现有技术，本专利技术至少具备以下有益效果：
29、本专利技术基于机器视觉的冲压件缺陷智能识别检测，立足生产线现有条件，设计图像采集系统，通过图像实时采集与智能分析，快速识别冲压件是否存在表面缺陷，并自动将所有检测图像及过程处理数据存储至大数据平台通过质检数据、生产过程工艺参数、产品设计参数间的关联，借助大数据分析技术，形成冲压产品质量问题分析管理的闭环连接，实现冲压产品质量的精确控制和优化提升。通过快速智能检测冲压件表面缺陷，提高生产线检测的稳定性、可靠性，降低质检工人劳动强度和人工成本。本专利技术将冲压件单件全检时间缩短至5秒，每分钟可检测12pcs；可检测多种产品尺寸，精度可达±0.1mm，准确率高达99.9％；相机布局数量减少50％～60％，并能进行增量式相机布局。
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1.一种冲压件表面缺陷智能检测方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述的冲压件表面缺陷智能检测方法，其特征在于，步骤S1中，对于由多相机水平排列构成的水平式相机阵列，其水平视角的获取步骤为：
3.如权利要求1所述的冲压件表面缺陷智能检测方法，其特征在于，所述相机阵列的水平视场角大于50°，垂直视场角大于35°，且相邻相机的视野必须有一定的重叠；所述相机阵列包括水平式、发散式、聚合式、立体式。
4.如权利要求1所述的冲压件表面缺陷智能检测方法，其特征在于，步骤S2中，在获取到各角度的图像信息后，将其转化为点云信息，然后将多个角度的点云信息通过点云匹配算法进行配准，拼接得到冲压件表面的完整点云信息。
5.如权利要求4所述的冲压件表面缺陷智能检测方法，其特征在于，所述点云匹配算法采用基于ICP的彩色点云配准算法，并在点云匹配前通过特征点匹配对点云进行了初步配准，以确保待配准的点云初步对齐。
6.如权利要求1所述的冲压件表面缺陷智能检测方法，其特征在于，步骤S3中，缺陷检测模型采用以PeleeNet为主干的SSD目标检
7.如权利要求6所述的冲压件表面缺陷智能检测方法，其特征在于，采用非极大值抑制法对SSD目标检测网络产生的目标边界框进行筛选，包括步骤：
8.如权利要求1所述的冲压件表面缺陷智能检测方法，其特征在于，步骤S4中，需检测的缺陷类型包括压痕、开裂、少边、多边、缩颈、划伤；当缺陷检测模型检测到的缺陷属于需检测的缺陷类型且达到设置的缺陷指标时，则判定相应冲压件存在缺陷。
9.一种基于权利要求1～8任一项所述方法的冲压件表面缺陷智能检测装置，其特征在于，包括由若干型材搭建的检测框架以及设置在检测框架下部用于输送冲压件的传送模块，所述检测框架上还设置有用于拍摄冲压件的若干检测相机，以及用于照亮冲压件的光源；还包括与各相机连接的中央处理模块；
10.如权利要求9所述的冲压件表面缺陷智能检测装置，其特征在于，多个检测相机水平排列构成平扫模块，该平扫模块还配置有用于调整拍摄角度的翻转机构。
...【技术特征摘要】
1.一种冲压件表面缺陷智能检测方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述的冲压件表面缺陷智能检测方法，其特征在于，步骤s1中，对于由多相机水平排列构成的水平式相机阵列，其水平视角的获取步骤为：
3.如权利要求1所述的冲压件表面缺陷智能检测方法，其特征在于，所述相机阵列的水平视场角大于50°，垂直视场角大于35°，且相邻相机的视野必须有一定的重叠；所述相机阵列包括水平式、发散式、聚合式、立体式。
4.如权利要求1所述的冲压件表面缺陷智能检测方法，其特征在于，步骤s2中，在获取到各角度的图像信息后，将其转化为点云信息，然后将多个角度的点云信息通过点云匹配算法进行配准，拼接得到冲压件表面的完整点云信息。
5.如权利要求4所述的冲压件表面缺陷智能检测方法，其特征在于，所述点云匹配算法采用基于icp的彩色点云配准算法，并在点云匹配前通过特征点匹配对点云进行了初步配准，以确保待配准的点云初步对齐。
6.如权利要求1所述的冲压件表面缺陷智能检测方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨文静，杨文浩，徐峥，高文超，
申请(专利权)人：苏州振畅智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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