一种基于激光视觉剔除不良工件的方法及系统

1.本发明涉及工业控制技术领域，尤其涉及一种基于激光视觉剔除不良工件的方法及系统。

背景技术：

2.平面类工件平整度测量过往通常采用塞尺测量、高度规测量、视觉简易测量等，这种测量方式存在精度不高或检测效率低等问题，现代工业生产如3c外壳、汽车部件、家具制品等需要大批量快速高精度非接触式测量，目前非接触式测量精度不高，使得产品不能快速应用于工业自动化控制过程，使得面对平面类工件的不良产品剔除也会造成大量的非可控，如何针对不良率产品的剔除工作，也变得尤为重要。

技术实现要素：

3.本发明的目的在于克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于激光视觉剔除不良工件的方法及系统，采用激光扫描三角测量方法进行3d图像数据采集及空间模型构建，到符合剔除的被测工件，完成自动化剔除任务，使得能够精细化控制产品不良率。
4.为了解决上述问题，本发明提出了一种基于激光视觉剔除不良工件的方法，所述方法包括以下步骤：
5.向沿着标定板输送的若干个被测工件进行在线激光视觉检测，并获取若干个被测工件中每一被测工件的平整度信息；
6.根据每一被测工件的平整度信息为被测工件进行打码标识处理，生成被测工件的二维码信息，所述二维码信息中包括每一被测工件的剔除指令；
7.控制被打码标识处理的若干个被测工件向剔除机构方向移动；
8.剔除机构识别每一被测工件的二维码信息，并根据二维码信息中的剔除指令判断每一被测工件是否进行剔除操作；
9.在判断被测工件满足剔除操作时，将不满足平整度要求的被测工件从所述标定板的传送带剔除出去。
10.所述向沿着标定板输送的若干个被测工件进行在线激光视觉检测包括：
11.在识别到被测工件进入到测量区域时，启动激光器产生线激光照射所述被测工件，并触发3d相机采集被测工件的3d图像数据。
12.所述获取若干个被测工件中每一被测工件的平整度信息包括：
13.基于抗差最小二乘的平面拟合方法对所述被测工件的3d图像数据进行表面数据平面拟合得到平面拟合后的工件表面数据；
14.基于感兴趣区域筛选算子对所述拟合后的工件表面数据处理得到工件表面凹凸点；
15.将工件表面凹凸点与基准平面进行比较计算得出所述被测工件的平整度。
16.所述基于抗差最小二乘的平面拟合方法对所述被测工件的3d图像数据进行表面
数据平面拟合得到平面拟合后的工件表面数据包括：
17.对3d图像数据中的点云数据进行去除干扰数据点处理；
18.将经过去除干扰数据点处理的点云数据坐标带入误差方程；
19.利用抗差非线性最小二乘原理对所述误差方程进行迭代计算拟合得到参考平面方程。
20.所述基于感兴趣区域筛选算子对所述拟合后的工件表面数据处理得到工件表面凹凸点包括：
21.对图像进行中值滤波，过滤掉椒盐噪声，进行阈值分割处理，进行开运算、闭运算和腐蚀处理；
22.利用感兴趣区域筛选算子得到稳定的凹凸区域，对凹凸区域排序筛选出最高点与最低点。
23.所述将工件表面凹凸点与基准平面进行比较计算得出所述被测工件的平整度包括：
24.计算平面内凸区域波峰距离基准平面的偏差值；
25.计算平面内凹区域波谷距离基准平面的偏差值；
26.计算各测量点距离基准平面偏差的平方和的均值平方根值，反应各测量点与理想平面的偏离程度。
27.所述向沿着标定板输送的若干个被测工件进行在线激光视觉检测包括：
28.控制若干个被测工件的上料时间间隔，并控制传送带按照3d相机扫描要求的速度传送若干个被测工件。
29.所述根据每一被测工件的平整度为被测工件进行打码标识处理，生成被测工件的二维码信息包括：
30.基于位置传感器识别被测工件进入到打码标识区域时，获取被测工件的平整度信息；
31.根据被测工件的平整度信息为被测工件生成二维码信息；
32.将所述二维码信息打码标识在被测工件的表面。
33.相应的，本发明还提出了一种基于激光视觉剔除不良工件的系统，所述系统包括：
34.激光视觉模块，用于向沿着标定板输送的若干个被测工件进行在线激光视觉检测，并获取若干个被测工件中每一被测工件的平整度信息；
35.打码标识模块，用于根据每一被测工件的平整度信息为被测工件进行打码标识处理，生成被测工件的二维码信息，所述二维码信息中包括每一被测工件的剔除指令；
36.运动控制模块，用于控制被打码标识处理的若干个被测工件向剔除机构方向移动；
37.剔除机构，用于识别每一被测工件的二维码信息，并根据二维码信息中的剔除指令判断每一被测工件是否进行剔除操作；在判断被测工件满足剔除操作时，将不满足平整度要求的被测工件从所述标定板的传送带剔除出去。
38.激光视觉模块在识别到被测工件进入到测量区域时，启动激光器产生线激光照射所述被测工件，并触发3d相机采集被测工件的3d图像数据。
39.本发明中通过控制被测工件的传送速度来使得其可以适应于3d相机的扫描过程，
通过位置传感器检测被测工件与测量区域的对应关系，从而开启线激光器产生激光来触发3d相机采集3d图像数据，通过这种控制方式，使得线激光和3d相机能精准实现对被测工件的数据采集过程，减少能耗，提升控制过程的精准度。基于3d图像数据进行数据处理，采用激光扫描三角测量方法进行3d图像数据采集及空间模型构建，应用最小二乘法及新的视觉算法，把工件表面拟合为一个空间平面，凸凹处点到平面的距离就可以计算工件表面平整度。在采用激光扫描三角测量方法进行3d图像数据采集及空间模型构建识别出工件表面的平整度，到符合剔除的被测工件，完成自动化剔除任务，使得能够精细化控制产品不良率，加快工业化质量检测规模。
附图说明
40.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
41.图1是本发明实施例中的基于激光视觉剔除不良工件的系统结构示意图；
42.图2是本发明实例中的激光视觉模块的结构示意图；
43.图3是本发明实施例中的基于激光视觉剔除不良工件的方法流程图。
具体实施方式
44.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
45.图1示出了本发明实施例中的基于激光视觉剔除不良工件的系统结构示意图，该系统包括：
46.激光视觉模块，用于向沿着标定板输送的若干个被测工件进行在线激光视觉检测，并获取若干个被测工件中每一被测工件的平整度信息；
47.打码标识模块，用于根据每一被测工件的平整度信息为被测工件进行打码标识处理，生成被测工件的二维码信息，所述二维码信息中包括每一被测工件的剔除指令；
48.运动控制模块，用于控制被打码标识处理的若干个被测工件向剔除机构方向移动；
49.剔除机构，用于识别每一被测工件的二维码信息，并根据二维码信息中的剔除指令判断每一被测工件是否进行剔除操作；在判断被测工件满足剔除操作时，将不满足平整度要求的被测工件从所述标定板的传送带剔除出去。
50.激光视觉模块在识别到被测工件进入到测量区域时，启动激光器产生线激光照射所述被测工件，并触发3d相机采集被测工件的3d图像数据。
51.具体的，图2示出了本发明实施例中的激光视觉模块的结构示意图，该激光视觉模块包括：
52.控制单元，用于在识别到被测工件进入到测量区域时，启动激光器产生线激光照
射所述被测工件，并触发3d相机采集被测工件的3d图像数据；将所述3d图像数据进行数据处理，获取若干个被测工件中每一被测工件的平整度信息；
53.3d相机，用于采集被测工件的3d图像数据；
54.激光器，用于受控于控制单元启动线激光照射所述被测工件。
55.所述控制单元用于基于抗差最小二乘的平面拟合方法对所述被测工件的3d图像数据进行表面数据平面拟合得到平面拟合后的工件表面数据；基于感兴趣区域筛选算子对所述拟合后的工件表面数据处理得到工件表面凹凸点；将工件表面凹凸点与基准平面进行比较计算得出所述被测工件的平整度。
56.所述控制单元还用于控制若干个被测工件的上料时间间隔，并控制传送带按照3d相机扫描要求的速度传送若干个被测工件。
57.该控制单元通过控制被测工件的传送速度来使得其可以适应于3d相机的扫描过程，通过位置传感器检测被测工件与测量区域的对应关系，从而开启线激光器产生激光来触发3d相机采集3d图像数据，通过这种控制方式，使得线激光和3d相机能精准实现对被测工件的数据采集过程，减少能耗，提升控制过程的精准度。基于3d图像数据进行数据处理，采用激光扫描三角测量方法进行3d图像数据采集及空间模型构建，应用最小二乘法及新的视觉算法，把工件表面拟合为一个空间平面，凸凹处点到平面的距离就可以计算工件表面平整度。
58.本发明实施例所涉及的系统通过控制被测工件的传送速度来使得其可以适应于3d相机的扫描过程，通过位置传感器检测被测工件与测量区域的对应关系，从而开启线激光器产生激光来触发3d相机采集3d图像数据，通过这种控制方式，使得线激光和3d相机能精准实现对被测工件的数据采集过程，减少能耗，提升控制过程的精准度。基于3d图像数据进行数据处理，采用激光扫描三角测量方法进行3d图像数据采集及空间模型构建，应用最小二乘法及新的视觉算法，把工件表面拟合为一个空间平面，凸凹处点到平面的距离就可以计算工件表面平整度。在采用激光扫描三角测量方法进行3d图像数据采集及空间模型构建识别出工件表面的平整度，到符合剔除的被测工件，完成自动化剔除任务，使得能够精细化控制产品不良率，加快工业化质量检测规模。
59.本发明实施例所涉及的基于激光视觉剔除不良工件的方法，向沿着标定板输送的若干个被测工件进行在线激光视觉检测，并获取若干个被测工件中每一被测工件的平整度信息；根据每一被测工件的平整度信息为被测工件进行打码标识处理，生成被测工件的二维码信息，所述二维码信息中包括每一被测工件的剔除指令；控制被打码标识处理的若干个被测工件向剔除机构方向移动；剔除机构识别每一被测工件的二维码信息，并根据二维码信息中的剔除指令判断每一被测工件是否进行剔除操作；在判断被测工件满足剔除操作时，将不满足平整度要求的被测工件从所述标定板的传送带剔除出去。
60.具体的，图3示出了本发明实施例中的基于激光视觉剔除不良工件的方法流程图，包括：
61.s301、向沿着标定板输送的若干个被测工件进行在线激光视觉检测；
62.具体实施过程中，控制若干个被测工件的上料时间间隔，并控制传送带按照3d相机扫描要求的速度传送若干个被测工件。
63.在识别到被测工件进入到测量区域时，启动激光器产生线激光照射所述被测工
件，并触发3d相机采集被测工件的3d图像数据，从而可以通过s302至s304获取若干个被测工件中每一被测工件的平整度信息。
64.3d相机采集被测工件的3d图像数据为线激光作用在被测工件上的表面工件数据。线激光和3d相机配合，其是一种基于三角测量原理，通过图像传感器，捕获激光发生器投射在物体表面的激光线信息，其可以重构物体表面轮廓信息，其可以实现对精度要求高的平面物体的特征测量。
65.这里需要控制传送带的速度，在被测工件达到测量区域时，传送带速度过快的话，3d相机所采集的图像容易失真，需要控制被测工件以合理的速度传输被测工件，使得保障3d相机所采集到的图像能符合工件表面平整度识别处理。
66.s302、基于抗差最小二乘的平面拟合方法对所述被测工件的3d图像数据进行表面数据平面拟合得到平面拟合后的工件表面数据；
67.需要说明的是，这里基于抗差最小二乘的平面拟合方法对所述被测工件的3d图像数据进行表面数据平面拟合得到平面拟合后的工件表面数据包括：对3d图像数据中的点云数据进行去除干扰数据点处理；将经过去除干扰数据点处理的点云数据坐标带入误差方程；利用抗差非线性最小二乘原理对所述误差方程进行迭代计算拟合得到参考平面方程。
68.这里基于抗差最小二乘的平面拟合方法，与传统的最小二乘法相比，采用抗差估计最小二乘法huber法，可以降低离值的影响，可以对测量进行等价权处理，当测量的数据存在误差，huber法可以得到更精确的估计结果。平面拟合的精确度会直接影响工件表面平整度检测的精确度，所以精确的平面拟合是工件表面质量检测的关键所在，在进行平面拟合之前首先对点云数据进行去除干扰数据点等处理，完成数据处理后对工件表面数据进行拟合。
69.这里设定平面模型为：
70.f(x，y，z)＝a*x+b*y+c*z+d；
71.公式中(x，y，z)为实验中测量所得数据点，a、b、c、d为待拟合参数。
72.为了使得数据点落在平面上，即满足方程，构造误差方程：
[0073][0074]
其中m为采集到的点云数据总数量，(xm,ym,zm)为采集的平面点云数据坐标。通过选取迭代初值x＝[a0，b0，c0，d0]，把经过处理后的点云数据坐标代入，利用抗差非线性最小二乘原理进行迭代计算，最终拟合得到参考平面方程。
[0075]
s303、基于感兴趣区域筛选算子对所述拟合后的工件表面数据处理得到工件表面凹凸点；
[0076]
所述基于感兴趣区域筛选算子对所述拟合后的工件表面数据处理得到工件表面凹凸点包括：对图像进行中值滤波，过滤掉椒盐噪声，进行阈值分割处理，进行开运算、闭运算和腐蚀处理；利用感兴趣区域筛选算子得到稳定的凹凸区域，对凹凸区域排序筛选出最高点与最低点。
[0077]
这里通过寻工件表面凹凸点。对图像进行中值滤波，过滤掉椒盐噪声，进行阈值分割处理，进行开运算、闭运算和腐蚀处理，进一步去除干扰。用感兴趣区域筛选算子得到稳定的凹凸区域，对凹凸区域排序筛选出最高点与最低点。
[0078]
具体实施过程中，其先获取工件表面数据中的感兴趣区域，然后对感兴趣区域进行轮廓提取，其可以利用矩形截取函数来截取矩形的感兴趣区域；然后对感兴趣区域的图像进行增强处理。
[0079]
具体实施过程中，寻感兴趣区域的工件表面数据的灰度梯度，使用sobel算子对感兴趣区域的工件表面数据进行处理；利用非极大值抑制算法来搜索梯度方向的局部极大值，抑制非极大值元素，细化边缘；采用双阈值算法提取和连接边缘，得到稳定的凹凸区域。
[0080]
s304、将工件表面凹凸点与基准平面进行比较计算得出所述被测工件的平整度；
[0081]
所述将工件表面凹凸点与基准平面进行比较计算得出所述被测工件的平整度包括：计算平面内凸区域波峰距离基准平面的偏差值；计算平面内凹区域波谷距离基准平面的偏差值；计算各测量点距离基准平面偏差的平方和的均值平方根值，反应各测量点与理想平面的偏离程度。
[0082]
具体的，将筛选出的凹凸处峰谷值与基准平面进行比较计算得出所述被测工件的平整度，其中：(1)峰-基平面度误差指标，平面内凸区域波峰距离基准平面的偏差值，d1；
[0083]
(2)谷-基平面度误差指标，平面内凹区域波谷距离基准平面的偏差值，d2；
[0084]
(3)均方根平面度误差指标，各测量点距离基准平面偏差的平方和的均值平方根值，反应各测量点与理想平面的偏离程度。
[0085]
rmse＝sqrt((d1^2+d2^2+
……
+dn^2)/n)；
[0086]
计算方差公式：avg＝(d1+d2+d3)/3；
[0087]
var＝((d1-avg)^2+(d2-avg)^2+(d3-avg)^2)/3。
[0088]
s305、根据每一被测工件的平整度信息为被测工件进行打码标识处理，生成被测工件的二维码信息；
[0089]
需要说明的是，所述二维码信息中包括每一被测工件的剔除指令。
[0090]
所述根据每一被测工件的平整度为被测工件进行打码标识处理，生成被测工件的二维码信息包括：基于位置传感器识别被测工件进入到打码标识区域时，获取被测工件的平整度信息；根据被测工件的平整度信息为被测工件生成二维码信息；将所述二维码信息打码标识在被测工件的表面。
[0091]
这里的二维码信息可以通过被测工件组建二维码生成结构；根据所述二维码生成结构生成二维码生成页面；其中，所述二维码生成页面包括设定数量的页面部件，所述页面部件用于显示二维码关联信息；所述二维码生成页面设置有相关联的数据接收部件；所述数据接收部件用于建立打码标识模块与剔除机构之间的推送事件链接；该推送事件链接用于获取所述剔除机构实时推送的二维码状态信息；所述二维码状态信息用于所述打码标识模块对二维码的状态进行切换；生成所述二维码生成页面的各个页面部件以及所述数据接收部件，所述数据接收部件不在二维码生成页面进行显示。
[0092]
s306、控制被打码标识处理的若干个被测工件向剔除机构方向移动；
[0093]
s307、剔除机构识别每一被测工件的二维码信息，并根据二维码信息中的剔除指令判断每一被测工件是否进行剔除操作；
[0094]
s308、在判断被测工件满足剔除操作时，将不满足平整度要求的被测工件从所述标定板的传送带剔除出去；
[0095]
s309、将满足平整度要求的被测工件输送至指定区域。
[0096]
本发明实施例所涉及的方法通过控制被测工件的传送速度来使得其可以适应于3d相机的扫描过程，通过位置传感器检测被测工件与测量区域的对应关系，从而开启线激光器产生激光来触发3d相机采集3d图像数据，通过这种控制方式，使得线激光和3d相机能精准实现对被测工件的数据采集过程，减少能耗，提升控制过程的精准度。基于3d图像数据进行数据处理，采用激光扫描三角测量方法进行3d图像数据采集及空间模型构建，应用最小二乘法及新的视觉算法，把工件表面拟合为一个空间平面，凸凹处点到平面的距离就可以计算工件表面平整度。在采用激光扫描三角测量方法进行3d图像数据采集及空间模型构建识别出工件表面的平整度，到符合剔除的被测工件，完成自动化剔除任务，使得能够精细化控制产品不良率，加快工业化质量检测规模。
[0097]
以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

技术特征：

1.一种基于激光视觉剔除不良工件的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：向沿着标定板输送的若干个被测工件进行在线激光视觉检测，并获取若干个被测工件中每一被测工件的平整度信息；根据每一被测工件的平整度信息为被测工件进行打码标识处理，生成被测工件的二维码信息，所述二维码信息中包括每一被测工件的剔除指令；控制被打码标识处理的若干个被测工件向剔除机构方向移动；剔除机构识别每一被测工件的二维码信息，并根据二维码信息中的剔除指令判断每一被测工件是否进行剔除操作；在判断被测工件满足剔除操作时，将不满足平整度要求的被测工件从所述标定板的传送带剔除出去。2.如权利要求1所述的基于激光视觉剔除不良工件的方法，其特征在于，所述向沿着标定板输送的若干个被测工件进行在线激光视觉检测包括：在识别到被测工件进入到测量区域时，启动激光器产生线激光照射所述被测工件，并触发3d相机采集被测工件的3d图像数据。3.如权利要求2所述的基于激光视觉剔除不良工件的方法，其特征在于，所述获取若干个被测工件中每一被测工件的平整度信息包括：基于抗差最小二乘的平面拟合方法对所述被测工件的3d图像数据进行表面数据平面拟合得到平面拟合后的工件表面数据；基于感兴趣区域筛选算子对所述拟合后的工件表面数据处理得到工件表面凹凸点；将工件表面凹凸点与基准平面进行比较计算得出所述被测工件的平整度。4.如权利要求3所述的基于激光视觉剔除不良工件的方法，其特征在于，所述基于抗差最小二乘的平面拟合方法对所述被测工件的3d图像数据进行表面数据平面拟合得到平面拟合后的工件表面数据包括：对3d图像数据中的点云数据进行去除干扰数据点处理；将经过去除干扰数据点处理的点云数据坐标带入误差方程；利用抗差非线性最小二乘原理对所述误差方程进行迭代计算拟合得到参考平面方程。5.如权利要求3所述的基于激光视觉剔除不良工件的方法，其特征在于，所述基于感兴趣区域筛选算子对所述拟合后的工件表面数据处理得到工件表面凹凸点包括：对图像进行中值滤波，过滤掉椒盐噪声，进行阈值分割处理，进行开运算、闭运算和腐蚀处理；利用感兴趣区域筛选算子得到稳定的凹凸区域，对凹凸区域排序筛选出最高点与最低点。6.如权利要求3所述的基于激光视觉剔除不良工件的方法，其特征在于，所述将工件表面凹凸点与基准平面进行比较计算得出所述被测工件的平整度包括：计算平面内凸区域波峰距离基准平面的偏差值；计算平面内凹区域波谷距离基准平面的偏差值；计算各测量点距离基准平面偏差的平方和的均值平方根值，反应各测量点与理想平面的偏离程度。7.如权利要求1至6任一项所述的基于激光视觉剔除不良工件的方法，其特征在于，所
述向沿着标定板输送的若干个被测工件进行在线激光视觉检测包括：控制若干个被测工件的上料时间间隔，并控制传送带按照3d相机扫描要求的速度传送若干个被测工件。8.如权利要求6所述的基于激光视觉剔除不良工件的方法，其特征在于，所述根据每一被测工件的平整度为被测工件进行打码标识处理，生成被测工件的二维码信息包括：基于位置传感器识别被测工件进入到打码标识区域时，获取被测工件的平整度信息；根据被测工件的平整度信息为被测工件生成二维码信息；将所述二维码信息打码标识在被测工件的表面。9.一种基于激光视觉剔除不良工件的系统，其特征在于，所述系统包括：激光视觉模块，用于向沿着标定板输送的若干个被测工件进行在线激光视觉检测，并获取若干个被测工件中每一被测工件的平整度信息；打码标识模块，用于根据每一被测工件的平整度信息为被测工件进行打码标识处理，生成被测工件的二维码信息，所述二维码信息中包括每一被测工件的剔除指令；运动控制模块，用于控制被打码标识处理的若干个被测工件向剔除机构方向移动；剔除机构，用于识别每一被测工件的二维码信息，并根据二维码信息中的剔除指令判断每一被测工件是否进行剔除操作；在判断被测工件满足剔除操作时，将不满足平整度要求的被测工件从所述标定板的传送带剔除出去。10.如权利要求9所述的基于激光视觉剔除不良工件的系统，其特征在于，激光视觉模块在识别到被测工件进入到测量区域时，启动激光器产生线激光照射所述被测工件，并触发3d相机采集被测工件的3d图像数据。

技术总结

本发明公开了一种基于激光视觉剔除不良工件的方法及系统，其方法包括：向沿着标定板输送的若干个被测工件进行在线激光视觉检测，并获取若干个被测工件中每一被测工件的平整度信息；根据每一被测工件的平整度信息为被测工件进行打码标识处理，生成被测工件的二维码信息；剔除机构识别每一被测工件的二维码信息，并根据二维码信息中的剔除指令判断每一被测工件是否进行剔除操作；在判断被测工件满足剔除操作时，将不满足平整度要求的被测工件从所述标定板的传送带剔除出去。本发明采用激光扫描三角测量方法进行3D图像数据采集及空间模型构建，到符合剔除的被测工件，完成自动化剔除任务，使得能够精细化控制产品不良率。使得能够精细化控制产品不良率。使得能够精细化控制产品不良率。