專利名稱：模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種集成裝置，特別是一種模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置。
背景技術(shù)：
在注塑機(jī)工作時(shí)，互為陰陽(yáng)關(guān)系的動(dòng)模、靜模殘留部分成形品時(shí)，模具會(huì)受到損傷。如果模具在長(zhǎng)期使用中受到磨損，模具及零件的尺寸超標(biāo)，將會(huì)產(chǎn)生廢品，現(xiàn)有技術(shù)中已有模具脫模監(jiān)視系統(tǒng)，能夠檢測(cè)是否脫模干凈，但不能在注塑機(jī)開模時(shí)檢測(cè)零件、模具的關(guān)鍵尺寸和表面質(zhì)量。這種模具脫模監(jiān)視系統(tǒng)位置固定、功能單一，因此需要改進(jìn)設(shè)計(jì)，增加功能。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于，提供一種結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單且能夠檢測(cè)零
件、模具關(guān)鍵尺寸和表面質(zhì)量的模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置。為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案一種模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置，其特征是包括有模具裝置、手眼集成裝置、控制系統(tǒng)，所述手眼集成裝置包括有機(jī)械手、旋轉(zhuǎn)云臺(tái)和視覺(jué)裝置，所述旋轉(zhuǎn)云臺(tái)設(shè)置在機(jī)械手上，所述視覺(jué)裝置包括有可視相機(jī)，所述可視相機(jī)設(shè)置在旋轉(zhuǎn)云臺(tái)上，所述控制系統(tǒng)存儲(chǔ)由可視相機(jī)采集的訓(xùn)練圖像與檢測(cè)圖像，然后針對(duì)圖像分別檢測(cè)模具及零件的表面質(zhì)量與形位尺寸，并按檢測(cè)結(jié)果對(duì)工件分類，然后分揀工件、匯報(bào)模具狀態(tài)，并控制協(xié)調(diào)機(jī)械手、旋轉(zhuǎn)云臺(tái)和視覺(jué)裝置的動(dòng)作流程。作為一種改進(jìn)，還包括有帶方格的白紙光照模板、安裝基板、引撥手爪及多個(gè)LED 光源，所述安裝基板為長(zhǎng)條形且設(shè)置在旋轉(zhuǎn)云臺(tái)上，所述引撥手爪設(shè)置在安裝基板一端，所述可視相機(jī)設(shè)置在所述安裝基板另一端，所述多個(gè)LED光源均勻設(shè)置在可視相機(jī)后端，所述白紙光照模板設(shè)置在可視相機(jī)與引撥手爪之間，所述機(jī)械手包括χ軸輸送軌道、y軸輸送軌道、ζ軸輸送軌道、第一輸送方塊、第二輸送方塊和第三輸送方塊，第一輸送方塊設(shè)置在 χ軸輸送軌道上且實(shí)現(xiàn)在χ軸自由移動(dòng)，y軸輸送軌道設(shè)置第一輸送方塊的一側(cè)部，第二輸送方塊設(shè)置在y軸輸送軌道上且實(shí)現(xiàn)在y軸自由移動(dòng)，所述ζ軸輸送軌道設(shè)置在第二輸送方塊上，所述第三輸送方塊設(shè)置在ζ軸輸送軌道上且實(shí)現(xiàn)在ζ軸自由移動(dòng)，所述旋轉(zhuǎn)云臺(tái)設(shè)置在第三輸送方塊上，所述第一輸送方塊、第二輸送方塊和第三輸送方塊由交流伺服電機(jī)提供動(dòng)力并由光柵尺進(jìn)行位置控制。作為一種改進(jìn)，所述模具裝置包括陰模、陽(yáng)模、上模架、下模架、向模腔內(nèi)填充樹脂材料的噴嘴、連桿、頂桿，所述陰模設(shè)置在下模架上，所述陽(yáng)模設(shè)置在上模架上，所述上模架與下模架安裝在連桿上，所述下模架相對(duì)連桿可自由移動(dòng)，所述噴嘴設(shè)置在上模架上且位于上模架中央位置，所述頂桿設(shè)置在下模架上。作為一種改進(jìn)，所述控制系統(tǒng)包括總控制器、機(jī)械手位置控制器、旋轉(zhuǎn)云臺(tái)角度控制器和視覺(jué)裝置控制器，所述機(jī)械手位置控制器包括有三自由度運(yùn)動(dòng)控制卡，所述旋轉(zhuǎn)云臺(tái)角度控制器包括有三自由度運(yùn)動(dòng)控制卡，旋轉(zhuǎn)云臺(tái)由交流伺服電機(jī)提供動(dòng)力及由光電編碼器進(jìn)行位置控制，視覺(jué)裝置控制器檢測(cè)圖像表面質(zhì)量和形位尺寸，總控制器運(yùn)行在PC平臺(tái)上并計(jì)算、存儲(chǔ)任務(wù)列表和工件分類邏輯，協(xié)調(diào)各控制器的動(dòng)作步驟，在所述機(jī)械手位置控制器完成機(jī)械手走位的同時(shí)，所述旋轉(zhuǎn)云臺(tái)角度控制器完成旋轉(zhuǎn)云臺(tái)的角度走位和視覺(jué)裝置控制器完成上一檢測(cè)任務(wù)的圖像分析。作為一種改進(jìn)，所述檢測(cè)表面質(zhì)量包括斑點(diǎn)類缺陷檢測(cè)和廣義線狀缺陷檢測(cè)， 所述斑點(diǎn)類缺陷檢測(cè)步驟為先訓(xùn)練后檢測(cè)，在訓(xùn)練階段，對(duì)缺陷樣本在RGB彩色空間用 K-均值法進(jìn)行聚類，進(jìn)行充分分割以降低或消除分割誤差，然后，將這些聚類結(jié)果變換到 CIE-Luv歸一化的彩色空間進(jìn)行合并，即將小的聚類合并為大的聚類，這樣對(duì)樣本完成了與人類感知相一致的區(qū)域分割，每種彩色圖像被分為一系列二值圖象，對(duì)每個(gè)區(qū)域計(jì)算其結(jié)構(gòu)特征，在檢測(cè)階段，對(duì)測(cè)試圖像的象素在已經(jīng)定義的種類空間中用最近鄰域規(guī)則進(jìn)行分類，無(wú)法歸類的象素就被認(rèn)為有缺陷象素，而已經(jīng)歸類的象素又形成一系列的二值圖象，對(duì)每個(gè)區(qū)域計(jì)算結(jié)構(gòu)特征，再用Mahalanobis距離測(cè)試檢測(cè)出斑點(diǎn)類缺陷；所述廣義線狀缺陷檢測(cè)先對(duì)圖像進(jìn)行最大值濾波，清除圖像中的暗線，然后再進(jìn)行最小值濾波，進(jìn)行補(bǔ)償， 得到第一結(jié)果圖像A，再對(duì)圖像進(jìn)行最小值濾波，清除圖像中的亮線，再最大值濾波進(jìn)行補(bǔ)償作用，保存第二結(jié)果圖像B，將第一結(jié)果圖像A和第二結(jié)果圖像B差值圖像中分析缺陷區(qū)域，并采用多分類支持向量機(jī)識(shí)別缺陷。作為一種改進(jìn)，所述形位尺寸檢測(cè)先對(duì)圖像進(jìn)行二值化，然后用Harris算法提取角點(diǎn)特征，再用隨機(jī)Hough變換法檢測(cè)直線和圓，然后根據(jù)直線和圓的性質(zhì)選擇最小點(diǎn)集， 采用最小二乘法進(jìn)一步擬合得到精確的直線和圓參數(shù)，由訓(xùn)練圖像中已知參數(shù)的直線和圓，計(jì)算出工況圖像工件的尺寸數(shù)值。本發(fā)明一種模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置將機(jī)械手、視覺(jué)集成一體，檢測(cè)模具和零件的關(guān)鍵尺寸和表面質(zhì)量，并保護(hù)模具，在零件尺寸不合格、頂桿及鑲塊動(dòng)作未到位、脫模未凈、模具尺寸不合格的情況下發(fā)出警報(bào)，保護(hù)昂貴的模具，而且本裝置可以檢測(cè)尺寸，由于視覺(jué)系統(tǒng)集成在機(jī)械手上，能夠檢測(cè)零件、模具中的大多數(shù)尺寸，能夠分揀零件，提高產(chǎn)品的一致性，確保產(chǎn)品的精確性和標(biāo)準(zhǔn)化程度，實(shí)現(xiàn)無(wú)人看守檢測(cè)，能夠減少人工測(cè)量的工作量，防止殘次品連續(xù)出現(xiàn)，減少?gòu)U品，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的描述。


圖1是本發(fā)明一種模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置的布置概略說(shuō)明圖。圖2是本發(fā)明一種模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置的工作流程。圖3是本發(fā)明一種模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置在任務(wù)設(shè)定中的任務(wù)預(yù)演步驟。圖4是本發(fā)明一種模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置檢測(cè)任務(wù)執(zhí)行步驟。圖5是本發(fā)明一種模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置的機(jī)械結(jié)構(gòu)。
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圖6是本發(fā)明一種模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置進(jìn)行表面檢測(cè)時(shí)的流程。圖7是本發(fā)明一種模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置進(jìn)行形位尺寸檢測(cè)時(shí)的流程。
具體實(shí)施例方式如圖1、圖2、圖3、圖4、圖、5圖6、圖7所示，一種模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置，包括有模具裝置1、手眼集成裝置2、控制系統(tǒng)，所述手眼集成裝置2包括有機(jī)械手3、旋轉(zhuǎn)云臺(tái)4和視覺(jué)裝置5，所述旋轉(zhuǎn)云臺(tái)4設(shè)置在機(jī)械手3上，所述視覺(jué)裝置5 包括有可視相機(jī)51，所述可視相機(jī)51設(shè)置在旋轉(zhuǎn)云臺(tái)4上，所述控制系統(tǒng)存儲(chǔ)由可視相機(jī) 51采集的訓(xùn)練圖像與檢測(cè)圖像，然后針對(duì)圖像分別檢測(cè)模具及零件的表面質(zhì)量與形位尺寸，并按檢測(cè)結(jié)果對(duì)工件分類，然后分揀工件、匯報(bào)模具狀態(tài)，并控制協(xié)調(diào)機(jī)械手3、旋轉(zhuǎn)云臺(tái)4和視覺(jué)裝置5的動(dòng)作流程。采用上述技術(shù)方案后，本發(fā)明能夠在線檢測(cè)模具及零件的大部分尺寸及表面質(zhì)量，防止殘次品連續(xù)出現(xiàn)，減少?gòu)U品，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，并保護(hù)模具。如圖1、圖5所示，一種改進(jìn)的實(shí)施方式，本發(fā)明還包括有帶方格的白紙光照模板 6、安裝基板7、引撥手爪8及多個(gè)LED光源，安裝基板7為長(zhǎng)條形且設(shè)置在旋轉(zhuǎn)云臺(tái)4上， 引撥手爪8設(shè)置在安裝基板7 —端，可視相機(jī)51設(shè)置在所述安裝基板7另一端，多個(gè)LED 光源均勻設(shè)置在可視相機(jī)51后端，白紙光照模板6設(shè)置在可視相機(jī)51與引撥手爪8之間。 要精確檢測(cè)圖像的表面質(zhì)量和形位尺寸，必須進(jìn)行視覺(jué)系統(tǒng)的校正，去除當(dāng)前光照與標(biāo)準(zhǔn)光照的相對(duì)變化，以及標(biāo)定視覺(jué)系統(tǒng)。只有知道當(dāng)前環(huán)境的光照與標(biāo)準(zhǔn)光照的相對(duì)變化，才能去除目標(biāo)圖像中的環(huán)境光照影響，減少光照耀斑，減少后期特征提取的難度，也避免把光照耀斑當(dāng)成表面特征，采用帶方格的白紙光照模板6作為光照模板，放置在可視相機(jī)51與引撥手爪8之間，與可視相機(jī)51的相比位置固定，校正時(shí)才開啟。帶方格的白紙光照模板6 在工況時(shí)與任務(wù)預(yù)演時(shí)的圖像差別，作為參照，計(jì)算當(dāng)前工作環(huán)境相對(duì)任務(wù)設(shè)定時(shí)的變化， 補(bǔ)償工況圖像，使工況圖像能夠真實(shí)反映實(shí)際產(chǎn)品的表面情況。同時(shí)帶方格的白紙光照模板6也是相機(jī)的在線標(biāo)定模板，計(jì)算可視相機(jī)51的內(nèi)外參數(shù)。所述機(jī)械手3包括X軸輸送軌道31、y軸輸送軌道32、z軸輸送軌道33、第一輸送方塊34、第二輸送方塊35和第三輸送方塊36，第一輸送方塊34設(shè)置在χ軸輸送軌道31上且實(shí)現(xiàn)在χ軸自由移動(dòng)，y軸輸送軌道32設(shè)置第一輸送方塊34的一側(cè)部，第二輸送方塊35設(shè)置在y軸輸送軌道32上且實(shí)現(xiàn)在y軸自由移動(dòng)，所述ζ軸輸送軌道33設(shè)置在第二輸送方塊35上，所述第三輸送方塊36 設(shè)置在ζ軸輸送軌道33上且實(shí)現(xiàn)在ζ軸自由移動(dòng)，所述旋轉(zhuǎn)云臺(tái)4設(shè)置在第三輸送方塊36 上，所述第一輸送方塊34、第二輸送方塊35和第三輸送方塊36由交流伺服電機(jī)提供動(dòng)力并光柵尺進(jìn)行位置控制。由于表面質(zhì)量分析、形位尺寸檢測(cè)都是在工況圖像與參照?qǐng)D像相對(duì)變化的基礎(chǔ)上完成的，因此執(zhí)行檢測(cè)任務(wù)時(shí)相機(jī)的位置應(yīng)當(dāng)與任務(wù)預(yù)演中的相機(jī)位置完全一致。這就要求視覺(jué)、機(jī)械手集成裝置有較高的定位精度。而且由于測(cè)量任務(wù)的不確定性，相機(jī)能夠從最佳位置和最佳角度觀測(cè)每項(xiàng)檢測(cè)項(xiàng)目，因此視覺(jué)、機(jī)械手集成裝置需要有六自由度。如圖5所示，機(jī)械手3采用了三軸橫走機(jī)構(gòu)，能夠到達(dá)觀測(cè)空間的任意位置；旋轉(zhuǎn)云臺(tái)4設(shè)置在機(jī)械手3上，可視相機(jī)51設(shè)置在旋轉(zhuǎn)云臺(tái)4上，能夠達(dá)到任意角度，并在可視相機(jī)51四周安裝了 12個(gè)LED光源；安裝基板7的一端安裝了引撥手爪，以撥取零件、分揀目標(biāo)。一種改進(jìn)的實(shí)施方式，如圖1所示，模具裝置1包括陰模11、陽(yáng)模12、上模架13、下模架14、向模腔內(nèi)填充樹脂材料的噴嘴15、連桿16、頂桿17，陰模11設(shè)置在下模架14上， 陽(yáng)模12設(shè)置在上模架13上，所述上模架13與下模架14相對(duì)安裝在連桿16上，所述下模架14相對(duì)連桿16可自由移動(dòng)，噴嘴15設(shè)置在上模架13上且位于上模架13中央位置，所述頂桿17設(shè)置在下模架14上。一種改進(jìn)的實(shí)施方式，控制系統(tǒng)包括總控制器、機(jī)械手位置控制器、旋轉(zhuǎn)云臺(tái)角度控制器和視覺(jué)裝置控制器，機(jī)械手位置控制器包括有三自由度運(yùn)動(dòng)控制卡，旋轉(zhuǎn)云臺(tái)角度控制器包括有三自由度運(yùn)動(dòng)控制卡，旋轉(zhuǎn)云臺(tái)由交流伺服電機(jī)提供動(dòng)力及由光電編碼器進(jìn)行位置控制，視覺(jué)裝置控制器檢測(cè)圖像表面質(zhì)量和形位尺寸，總控制器運(yùn)行在PC平臺(tái)上并計(jì)算、存儲(chǔ)任務(wù)列表和工件分類邏輯，協(xié)調(diào)各控制器的動(dòng)作步驟，在機(jī)械手位置控制器完成機(jī)械手走位的同時(shí)，旋轉(zhuǎn)云臺(tái)角度控制器完成旋轉(zhuǎn)云臺(tái)的角度走位和視覺(jué)裝置控制器完成上一檢測(cè)任務(wù)的圖像分析。檢測(cè)表面質(zhì)量包括檢測(cè)缺角、缺邊、劃痕、裂紋、孔洞、污漬、凸塊、凹陷、孔洞、模糊、龜裂、氣泡等內(nèi)容，主要包括斑點(diǎn)類缺陷和廣義線狀缺陷兩類，流程如圖6所示。斑點(diǎn)類缺陷與背景相比有較高的對(duì)比度，但是由于工廠環(huán)境較惡劣，往往受煙塵、油污、溫度高等因素的影響，缺陷圖像信噪比下降，采用簡(jiǎn)單的閾值法不能滿足要求。一種改進(jìn)的實(shí)施方式，所述檢測(cè)表面質(zhì)量包括斑點(diǎn)類缺陷檢測(cè)和廣義線狀缺陷檢測(cè)，所述斑點(diǎn)類缺陷檢測(cè)步驟為先訓(xùn)練后檢測(cè)，在訓(xùn)練階段，對(duì)缺陷樣本在RGB彩色空間用K-均值法進(jìn)行聚類，進(jìn)行充分分割以降低或消除分割誤差，然后，將這些聚類結(jié)果變換到CIE-Luv歸一化的彩色空間進(jìn)行合并，即將小的聚類合并為大的聚類，這樣對(duì)樣本完成了與人類感知相一致的區(qū)域分割，每種彩色圖像被分為一系列二值圖象，對(duì)每個(gè)區(qū)域計(jì)算其結(jié)構(gòu)特征，在檢測(cè)階段，對(duì)測(cè)試圖像的象素在已經(jīng)定義的種類空間中用最近鄰域規(guī)則進(jìn)行分類，無(wú)法歸類的象素就被認(rèn)為有缺陷象素，而已經(jīng)歸類的象素又形成一系列的二值圖象，對(duì)每個(gè)區(qū)域計(jì)算結(jié)構(gòu)特征， 再用Mahalanobis距離測(cè)試檢測(cè)出斑點(diǎn)類缺陷。大多數(shù)劃痕、裂紋、孔洞、污漬等缺陷可以歸類為廣義線狀缺陷。所述廣義線狀缺陷檢測(cè)先對(duì)圖像進(jìn)行最大值濾波，清除圖像中的暗線，然后再進(jìn)行最小值濾波，進(jìn)行補(bǔ)償，得到第一結(jié)果圖像A，再對(duì)圖像進(jìn)行最小值濾波，清除圖像中的亮線，再最大值濾波進(jìn)行補(bǔ)償作用，保存第二結(jié)果圖像B，將第一結(jié)果圖像A和第二結(jié)果圖像B差值圖像中分析缺陷區(qū)域，并采用多分類支持向量機(jī)識(shí)別缺陷。一種改進(jìn)的實(shí)施方式，零件的形位尺寸，包括直線度、平行度、圓度和同心度等項(xiàng)目，這些項(xiàng)目都可以在檢測(cè)出的直線和圓之后進(jìn)行。如圖7所示，形位尺寸檢測(cè)先對(duì)圖像進(jìn)行二值化，然后用Harris算法提取角點(diǎn)特征，再用隨機(jī)Hough變換法檢測(cè)直線和圓，然后根據(jù)直線和圓的性質(zhì)選擇最小點(diǎn)集，采用最小二乘法進(jìn)一步擬合得到精確的直線和圓參數(shù)， 由訓(xùn)練圖像中已知參數(shù)的直線和圓，計(jì)算出工況圖像工件的尺寸數(shù)值。
權(quán)利要求
1.一種模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置，其特征是包括有模具裝置 (1)、手眼集成裝置(2)、控制系統(tǒng)，所述手眼集成裝置(2)包括有機(jī)械手(3)、旋轉(zhuǎn)云臺(tái)(4) 和視覺(jué)裝置(5 )，所述旋轉(zhuǎn)云臺(tái)(4 )設(shè)置在機(jī)械手(3 )上，所述視覺(jué)裝置(5 )包括有可視相機(jī) (51)，所述可視相機(jī)(51)設(shè)置在旋轉(zhuǎn)云臺(tái)(4)上，所述控制系統(tǒng)存儲(chǔ)由可視相機(jī)(51)采集的訓(xùn)練圖像與檢測(cè)圖像，然后針對(duì)圖像分別檢測(cè)模具及零件的表面質(zhì)量與形位尺寸，并按檢測(cè)結(jié)果對(duì)工件分類，然后分揀工件、匯報(bào)模具狀態(tài)，并控制協(xié)調(diào)機(jī)械手(3)、旋轉(zhuǎn)云臺(tái)(4) 和視覺(jué)裝置(5)的動(dòng)作流程。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置，其特征是還包括有帶方格的白紙光照模板(6)、安裝基板(7)、引撥手爪(8)及多個(gè)LED光源，所述安裝基板(7)為長(zhǎng)條形且設(shè)置在旋轉(zhuǎn)云臺(tái)(4)上，所述引撥手爪(8)設(shè)置在安裝基板(7)—端， 所述可視相機(jī)(51)設(shè)置在所述安裝基板(7)另一端，所述多個(gè)LED光源均勻設(shè)置在可視相機(jī)(51)后端，所述白紙光照模板(6)設(shè)置在可視相機(jī)(51)與引撥手爪(8)之間，所述機(jī)械手(3)包括X軸輸送軌道(31)、y軸輸送軌道(32)、z軸輸送軌道(33)、第一輸送方塊(34)、 第二輸送方塊(35 )和第三輸送方塊(36 )，第一輸送方塊(34 )設(shè)置在χ軸輸送軌道(31)上且實(shí)現(xiàn)在χ軸自由移動(dòng)，y軸輸送軌道(32)設(shè)置第一輸送方塊(34)的一側(cè)部，第二輸送方塊(35)設(shè)置在y軸輸送軌道(32)上且實(shí)現(xiàn)在y軸自由移動(dòng)，所述ζ軸輸送軌道(33)設(shè)置在第二輸送方塊(35)上，所述第三輸送方塊(36)設(shè)置在ζ軸輸送軌道(33)上且實(shí)現(xiàn)在ζ 軸自由移動(dòng)，所述旋轉(zhuǎn)云臺(tái)(4 )設(shè)置在第三輸送方塊(36 )上，所述第一輸送方塊(34 )、第二輸送方塊(35)和第三輸送方塊(36)由交流伺服電機(jī)提供動(dòng)力并由光柵尺進(jìn)行位置控制。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置，其特征是所述模具裝置(1)包括陰模(11)、陽(yáng)模(12)、上模架(13)、下模架(14)、向模腔內(nèi)填充樹脂材料的噴嘴(15)、連桿(16)、頂桿(17)，所述陰模(11)設(shè)置在下模架(14)上，所述陽(yáng)模 (12)設(shè)置在上模架(13)上，所述上模架(13)與下模架(14)相對(duì)的設(shè)置在連桿(16)上，所述下模架(14)相對(duì)連桿(16)可自由移動(dòng)，所述噴嘴(15)設(shè)置在上模架(13)上且位于上模架(13 )中央位置，所述頂桿(17 )設(shè)置在下模架(14 )上。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置，其特征是所述控制系統(tǒng)包括總控制器、機(jī)械手位置控制器、旋轉(zhuǎn)云臺(tái)角度控制器和視覺(jué)裝置控制器，所述機(jī)械手位置控制器包括有三自由度運(yùn)動(dòng)控制卡，所述旋轉(zhuǎn)云臺(tái)角度控制器包括有三自由度運(yùn)動(dòng)控制卡，旋轉(zhuǎn)云臺(tái)由交流伺服電機(jī)提供動(dòng)力及由光電編碼器進(jìn)行位置控制，視覺(jué)裝置控制器檢測(cè)圖像表面質(zhì)量和形位尺寸，總控制器運(yùn)行在PC平臺(tái)上并計(jì)算、存儲(chǔ)任務(wù)列表和工件分類邏輯，協(xié)調(diào)各控制器的動(dòng)作步驟，在所述機(jī)械手位置控制器完成機(jī)械手走位的同時(shí)，所述旋轉(zhuǎn)云臺(tái)角度控制器完成旋轉(zhuǎn)云臺(tái)的角度走位和視覺(jué)裝置控制器完成上一檢測(cè)任務(wù)的圖像分析。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置，其特征是所述控制系統(tǒng)包括總控制器、機(jī)械手位置控制器、旋轉(zhuǎn)云臺(tái)角度控制器和視覺(jué)裝置控制器， 所述機(jī)械手位置控制器包括有三自由度運(yùn)動(dòng)控制卡，所述旋轉(zhuǎn)云臺(tái)角度控制器包括有三自由度運(yùn)動(dòng)控制卡，旋轉(zhuǎn)云臺(tái)由交流伺服電機(jī)提供動(dòng)力及由光電編碼器進(jìn)行位置控制，視覺(jué)裝置控制器檢測(cè)圖像表面質(zhì)量和形位尺寸，總控制器運(yùn)行在PC平臺(tái)上并計(jì)算、存儲(chǔ)任務(wù)列表和工件分類邏輯，協(xié)調(diào)各控制器的動(dòng)作步驟，在所述機(jī)械手位置控制器完成機(jī)械手走位的同時(shí)，所述旋轉(zhuǎn)云臺(tái)角度控制器完成旋轉(zhuǎn)云臺(tái)的角度走位和視覺(jué)裝置控制器完成上一檢測(cè)任務(wù)的圖像分析。
6.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置，其特征是所述檢測(cè)表面質(zhì)量包括斑點(diǎn)類缺陷檢測(cè)和廣義線狀缺陷檢測(cè)，所述斑點(diǎn)類缺陷檢測(cè)步驟為先訓(xùn)練后檢測(cè)，在訓(xùn)練階段，對(duì)缺陷樣本在RGB彩色空間用K-均值法進(jìn)行聚類，進(jìn)行充分分割以降低或消除分割誤差，然后，將這些聚類結(jié)果變換到CIE-Luv歸一化的彩色空間進(jìn)行合并，即將小的聚類合并為大的聚類，這樣對(duì)樣本完成了與人類感知相一致的區(qū)域分割，每種彩色圖像被分為一系列二值圖象，對(duì)每個(gè)區(qū)域計(jì)算其結(jié)構(gòu)特征，在檢測(cè)階段，對(duì)測(cè)試圖像的象素在已經(jīng)定義的種類空間中用最近鄰域規(guī)則進(jìn)行分類，無(wú)法歸類的象素就被認(rèn)為有缺陷象素，而已經(jīng)歸類的象素又形成一系列的二值圖象，對(duì)每個(gè)區(qū)域計(jì)算結(jié)構(gòu)特征， 再用Mahalanobis距離測(cè)試檢測(cè)出斑點(diǎn)類缺陷；所述廣義線狀缺陷檢測(cè)先對(duì)圖像進(jìn)行最大值濾波，清除圖像中的暗線，然后再進(jìn)行最小值濾波，進(jìn)行補(bǔ)償，得到第一結(jié)果圖像A，再對(duì)圖像進(jìn)行最小值濾波，清除圖像中的亮線，再最大值濾波進(jìn)行補(bǔ)償作用，保存第二結(jié)果圖像B，將第一結(jié)果圖像A和第二結(jié)果圖像B差值圖像中分析缺陷區(qū)域，并采用多分類支持向量機(jī)識(shí)別缺陷。
7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置，其特征是所述檢測(cè)表面質(zhì)量包括斑點(diǎn)類缺陷檢測(cè)和廣義線狀缺陷檢測(cè)，所述斑點(diǎn)類缺陷檢測(cè)步驟為先訓(xùn)練后檢測(cè)，在訓(xùn)練階段，對(duì)缺陷樣本在RGB彩色空間用K-均值法進(jìn)行聚類，進(jìn)行充分分割以降低或消除分割誤差，然后，將這些聚類結(jié)果變換到CIE-Luv歸一化的彩色空間進(jìn)行合并，即將小的聚類合并為大的聚類，這樣對(duì)樣本完成了與人類感知相一致的區(qū)域分割， 每種彩色圖像被分為一系列二值圖象，對(duì)每個(gè)區(qū)域計(jì)算其結(jié)構(gòu)特征，在檢測(cè)階段，對(duì)測(cè)試圖像的象素在已經(jīng)定義的種類空間中用最近鄰域規(guī)則進(jìn)行分類，無(wú)法歸類的象素就被認(rèn)為有缺陷象素，而已經(jīng)歸類的象素又形成一系列的二值圖象，對(duì)每個(gè)區(qū)域計(jì)算結(jié)構(gòu)特征，再用 Mahalanobis距離測(cè)試檢測(cè)出斑點(diǎn)類缺陷；所述廣義線狀缺陷檢測(cè)先對(duì)圖像進(jìn)行最大值濾波，清除圖像中的暗線，然后再進(jìn)行最小值濾波，進(jìn)行補(bǔ)償，得到第一結(jié)果圖像A，再對(duì)圖像進(jìn)行最小值濾波，清除圖像中的亮線，再最大值濾波進(jìn)行補(bǔ)償作用，保存第二結(jié)果圖像B，將第一結(jié)果圖像A和第二結(jié)果圖像B差值圖像中分析缺陷區(qū)域，并采用多分類支持向量機(jī)識(shí)別缺陷。
8.根據(jù)權(quán)利要求4所述的模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置，其特征是所述檢測(cè)表面質(zhì)量包括斑點(diǎn)類缺陷檢測(cè)和廣義線狀缺陷檢測(cè)，所述斑點(diǎn)類缺陷檢測(cè)步驟為先訓(xùn)練后檢測(cè)，在訓(xùn)練階段，對(duì)缺陷樣本在RGB彩色空間用K-均值法進(jìn)行聚類，進(jìn)行充分分割以降低或消除分割誤差，然后，將這些聚類結(jié)果變換到CIE-Luv歸一化的彩色空間進(jìn)行合并，即將小的聚類合并為大的聚類，這樣對(duì)樣本完成了與人類感知相一致的區(qū)域分割， 每種彩色圖像被分為一系列二值圖象，對(duì)每個(gè)區(qū)域計(jì)算其結(jié)構(gòu)特征，在檢測(cè)階段，對(duì)測(cè)試圖像的象素在已經(jīng)定義的種類空間中用最近鄰域規(guī)則進(jìn)行分類，無(wú)法歸類的象素就被認(rèn)為有缺陷象素，而已經(jīng)歸類的象素又形成一系列的二值圖象，對(duì)每個(gè)區(qū)域計(jì)算結(jié)構(gòu)特征，再用 Mahalanobis距離測(cè)試檢測(cè)出斑點(diǎn)類缺陷；所述廣義線狀缺陷檢測(cè)先對(duì)圖像進(jìn)行最大值濾波，清除圖像中的暗線，然后再進(jìn)行最小值濾波，進(jìn)行補(bǔ)償，得到第一結(jié)果圖像A，再對(duì)圖像進(jìn)行最小值濾波，清除圖像中的亮線，再最大值濾波進(jìn)行補(bǔ)償作用，保存第二結(jié)果圖像B，將第一結(jié)果圖像A和第二結(jié)果圖像B差值圖像中分析缺陷區(qū)域，并采用多分類支持向量機(jī)識(shí)別缺陷。
9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置，其特征是所述檢測(cè)表面質(zhì)量包括斑點(diǎn)類缺陷檢測(cè)和廣義線狀缺陷檢測(cè)，所述斑點(diǎn)類缺陷檢測(cè)步驟為先訓(xùn)練后檢測(cè)，在訓(xùn)練階段，對(duì)缺陷樣本在RGB彩色空間用K-均值法進(jìn)行聚類，進(jìn)行充分分割以降低或消除分割誤差，然后，將這些聚類結(jié)果變換到CIE-Luv歸一化的彩色空間進(jìn)行合并，即將小的聚類合并為大的聚類，這樣對(duì)樣本完成了與人類感知相一致的區(qū)域分割， 每種彩色圖像被分為一系列二值圖象，對(duì)每個(gè)區(qū)域計(jì)算其結(jié)構(gòu)特征，在檢測(cè)階段，對(duì)測(cè)試圖像的象素在已經(jīng)定義的種類空間中用最近鄰域規(guī)則進(jìn)行分類，無(wú)法歸類的象素就被認(rèn)為有缺陷象素，而已經(jīng)歸類的象素又形成一系列的二值圖象，對(duì)每個(gè)區(qū)域計(jì)算結(jié)構(gòu)特征，再用 Mahalanobis距離測(cè)試檢測(cè)出斑點(diǎn)類缺陷；所述廣義線狀缺陷檢測(cè)先對(duì)圖像進(jìn)行最大值濾波，清除圖像中的暗線，然后再進(jìn)行最小值濾波，進(jìn)行補(bǔ)償，得到第一結(jié)果圖像A，再對(duì)圖像進(jìn)行最小值濾波，清除圖像中的亮線，再最大值濾波進(jìn)行補(bǔ)償作用，保存第二結(jié)果圖像B，將第一結(jié)果圖像A和第二結(jié)果圖像B差值圖像中分析缺陷區(qū)域，并采用多分類支持向量機(jī)識(shí)別缺陷。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置，其特征是所述形位尺寸檢測(cè)先對(duì)圖像進(jìn)行二值化，然后用Harris算法提取角點(diǎn)特征，再用隨機(jī) Hough變換法檢測(cè)直線和圓，然后根據(jù)直線和圓的性質(zhì)選擇最小點(diǎn)集，采用最小二乘法進(jìn)一步擬合得到精確的直線和圓參數(shù)，由訓(xùn)練圖像中已知參數(shù)的直線和圓，計(jì)算出工況圖像工件的尺寸數(shù)值。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種模具檢測(cè)、保護(hù)及零件檢測(cè)、摘取的手眼集成裝置，包括有模具裝置、手眼集成裝置、控制系統(tǒng)，手眼集成裝置包括有機(jī)械手、旋轉(zhuǎn)云臺(tái)和視覺(jué)裝置，旋轉(zhuǎn)云臺(tái)設(shè)置在機(jī)械手上，視覺(jué)裝置包括有可視相機(jī)，可視相機(jī)設(shè)置在旋轉(zhuǎn)云臺(tái)上，控制系統(tǒng)存儲(chǔ)由可視相機(jī)采集的訓(xùn)練圖像與檢測(cè)圖像，然后針對(duì)圖像分別檢測(cè)模具及零件的表面質(zhì)量與形位尺寸，并按檢測(cè)結(jié)果對(duì)工件分類，然后分揀工件、匯報(bào)模具狀態(tài)，并控制協(xié)調(diào)機(jī)械手、旋轉(zhuǎn)云臺(tái)和視覺(jué)裝置的動(dòng)作流程，在零件尺寸不合格、頂桿及鑲塊動(dòng)作未到位、脫模未凈、模具尺寸不合格的情況下發(fā)出警報(bào)，防止殘次品連續(xù)出現(xiàn)，減少?gòu)U品，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。
文檔編號(hào)B29C45/17GK102529020SQ20121002120
公開日2012年7月4日 申請(qǐng)日期2012年1月31日 優(yōu)先權(quán)日2012年1月31日
發(fā)明者羅勝 申請(qǐng)人:溫州大學(xué)