一种基于机器视觉的质量检测方法及系统与流程

本发明涉及线缆质量检测的领域，尤其是涉及一种基于机器视觉的质量检测方法及系统。

背景技术：

1、质量检测方法是指依托机器视觉技术，对线缆生产过程中的材料包覆工序开展自动化检测，以精准识别包覆的各类质量缺陷的方法。

2、现有技术一般通过工业相机采集包覆完成后的线缆的静态图像信息，再通过图像处理技术对静态图像信息进行分割与轮廓提取，从而通过模板匹配及形态学分析来判定是否存在质量缺陷。

3、静态图像信息只能反映包覆工序完成后的线缆状态，导致质量缺陷的分析结果滞后于质量缺陷的发生时刻，无法实时检测线缆的包覆质量。

技术实现思路

1、为了准确的检测包覆质量，本发明提供一种基于机器视觉的质量检测方法及系统。

2、第一方面，本发明提供一种基于机器视觉的质量检测方法，采用如下的技术方案：

3、一种基于机器视觉的质量检测方法，包括：

4、步骤100：采集图像集合，并根据所述图像集合生成并发送预设的光线照射指令；

5、步骤101：响应于所述光线照射指令确定投影接收面的投影数据，并结合所述投影数据和预设的采样点位确定点位图像；

6、步骤102：基于所述点位图像确定点位的光强随着时间变化的变化曲线；

7、步骤103：按照所述变化曲线和光线照射指令确定计算曲线；

8、步骤104：依据所述计算曲线确定谷值时刻，并根据所述谷值时刻确定遮挡周期；

9、步骤105：根据所述遮挡周期和预设的理论周期确定时间偏差，并根据所述时间偏差确定累积时长；

10、步骤106：根据所述变化曲线确定变化频域，并将所述变化频域的最大频率作为摆动频率；

11、步骤107：根据所述摆动频率和预设的工作频率确定频率偏差，并结合所述频率偏差和累积时长确定质量偏差；

12、步骤108：当所述质量偏差大于预设的偏差阈值时，响应于所述质量偏差生成包覆质量警告。

13、通过采用上述技术方案，通过线缆材料包覆工序过程中的图像确定投影的光强变化曲线，从而确定遮挡周期和摆动频率，进而计算质量偏差，实现了包覆材料质量缺陷的实时检测，提高了质量检测的准确性。

14、可选的，所述包覆质量警告的修正方法还包括：

15、步骤109：当所述质量偏差不大于预设的偏差阈值时，基于所述图像集合确定阴影区域；

16、步骤110：根据所述阴影区域确定阴影轮廓；

17、步骤111：依据所述阴影轮廓确定阴影宽度，并基于所述阴影宽度确定宽度变化；

18、步骤112：当所述宽度变化大于预设的变化阈值时，按照所述宽度变化确定扭转系数；

19、步骤113：依据所述阴影轮廓确定轮廓的边缘直线度与边缘平行度，并结合所述边缘直线度与边缘平行度确定边缘偏差；

20、步骤114：当所述边缘偏差大于预设的边缘阈值时，结合所述边缘直线度与边缘平行度确定偏移系数；

21、步骤115：当所述边缘偏差大于预设的边缘阈值且宽度变化大于预设的变化阈值时，按照所述扭转系数和偏移系数确定变形系数，并依据所述变形系数生成包覆质量警告。

22、通过采用上述技术方案，在线缆材料包覆的过程中，包覆材料可能会出现扭转，此时通过材料的阴影轮廓确定阴影宽度和边缘偏差，从而确定包覆材料的扭转系数和偏移系数，进而更新包覆质量警告，提高了质量检测的准确性。

23、可选的，还包括张力系数的确定方法，所述张力系数的确定方法包括：

24、步骤200：当所述宽度变化不大于预设的变化阈值时，基于所述光线照射指令确定照射方向，并根据所述照射方向和包覆方向确定方向夹角；

25、步骤201：根据所述方向夹角确定分区数量；

26、步骤202：结合所述阴影区域和分区数量确定阴影子区域，并根据所述阴影子区域确定子变化曲线；

27、步骤203：根据所述子变化曲线确定子质量偏差；

28、步骤204：将所述各子质量偏差按照阴影子区域的位置顺序排列为偏差分布序列；

29、步骤205：根据所述偏差分布序列确定偏差梯度；

30、步骤206：当所述偏差梯度大于预设的梯度阈值时，根据所述偏差梯度确定包覆的张力系数；

31、步骤207：依据所述张力系数生成包覆质量警告。

32、通过采用上述技术方案，在线缆材料包覆的过程中，包覆材料可能会受到不均匀的张力作用，此时将阴影区域划分为多个阴影子区域，并分别确定子质量偏差，从而确定偏差梯度，进而确定张力系数以更新变形系数，提高了质量检测的准确性。

33、可选的，所述子质量偏差的确定方法还包括：

34、步骤208：当所述偏差梯度大于预设的梯度阈值时，基于所述宽度变化确定候选位置；

35、步骤209：基于所述候选位置从边缘直线度和边缘平行度中调取候选参数，并根据所述候选参数确定计算位置；

36、步骤210：根据所述变化频域和预设的时间窗口确定频域片段；

37、步骤211：基于所述频域片段确定瞬时频率，并按照所述瞬时频率确定瞬时频率随时间的变化序列；

38、步骤212：根据所述变化序列确定趋势斜率；

39、步骤213：按照所述计算位置从趋势斜率中调取计算斜率；

40、步骤214：基于所述计算斜率确定翻转特征，并按照所述翻转特征确定翻转时长；

41、步骤215：当所述翻转时长小于预设的时长阈值时，基于所述翻转时长确定接头时间；

42、步骤216：依据所述接头时间确定接头参数，并按照所述接头参数更新子质量偏差。

43、通过采用上述技术方案，包覆材料可能会存在接头部分，此时通过宽度变化、边缘直线度和边缘平行度确定计算位置，并结合变化频域确定计算斜率，从而计算包覆材料的翻转特征和翻转时长，进而确定接头时间，最后将接头时间对应的参数从计算中剔除，提高了接头检测准确性。

44、可选的，还包括包覆透光异常警告的生成方法，所述包覆透光异常警告的生成方法包括：

45、步骤217：当所述张力系数大于预设的张力阈值时，根据所述张力系数确定采样密度；

46、步骤218：按照所述采样密度和阴影区域确定内部点位，并根据内部点位生成内部光强曲线；

47、步骤219：基于所述内部光强曲线和预设的基准透光曲线确定透光偏差；

48、步骤220：根据所述透光偏差确定透光偏差序列，并结合所述张力系数确定归一权重；

49、步骤221：结合所述归一权重、透光偏差序列和偏差分布序列确定综合序列；

50、步骤222：结合所述综合序列确定综合方差，并响应于所述综合方差生成包覆透光异常警告。

51、通过采用上述技术方案，包覆材料受到的张力过大时，可能会导致材料损坏，此时根据阴影区域内部的光强确定理论和实际的透光偏差并结合质量偏差确定综合序列，进而确定综合方差以生成透光异常警告，提高了质量检测的准确性。

52、可选的，所述阴影区域的确定方法还包括：

53、步骤300：从所述光线照射指令中确定光照强度，并根据所述方向夹角和光照强度确定各条包覆材料的阴影还原度；

54、步骤301：结合所述阴影还原度与各材料预设的粗糙程度确定各条包覆的最终还原度，并按照所述最终还原度确定基准材料；

55、步骤302：从所述阴影轮廓和阴影宽度中调取基准材料对应的基准轮廓和基准宽度；

56、步骤303：结合所述基准轮廓和基准宽度确定基准材料的空间位姿；

57、步骤304：按照所述空间位姿和预设的机构模型确定计算模型；

58、步骤305：根据所述计算模型确定其他包覆材料的模拟区域，并依据所述模拟区域更新阴影区域。

59、通过采用上述技术方案，包覆材料的阴影可能会出现失真的情况，此时，根据光线照射指令和包覆材料确定最终还原度，从而选择最终还原度最高的包覆材料作为基准材料，进而建立计算模型并更新其他包覆材料的阴影区域，提高了质量检测的准确性。

60、可选的，所述采样点位的确定方法还包括：

61、步骤306：基于所述采样点位和计算模型确定理论光强，并根据所述阴影区域确定实际光强；

62、步骤307：结合所述理论光强和实际光强确定光强比例，并根据所述光强比例确定点位可信度；

63、步骤308：当所述点位可信度大于预设的不可信阈值时，基于所述点位可信度从采样点位中调取待调点位；

64、步骤309：结合所述待调点位和计算模型确定待调点位在包覆材料中对应的空间坐标，并结合所述空间坐标和计算模型确定偏移向量；

65、步骤310：按照所述偏移向量更新采样点位。

66、通过采用上述技术方案，阴影的采样点可能会出现偏移，此时，根据计算模型确定各采样点的理论光强，并与实际光强进行结合以计算点位可信度，从而计算点位可信度较低的点位在包覆材料上的空间坐标，最后对采样点进行调整，提高了采样点位的准确性。

67、可选的，所述采样点位的确定方法还包括：

68、步骤311：当所述点位可信度不大于预设的不可信阈值时，基于所述计算模型确定包覆材料的空间曲面；

69、步骤312：依据所述空间曲面和照射方向确定光线与包覆材料的交点集合；

70、步骤313：结合所述交点集合和计算模型确定投影接收面上的光线密度分布；

71、步骤314：结合所述光线密度分布和预设的密度阈值确定高密度区域；

72、步骤315：按照所述高密度区域确定各采样点位之间减小的调整间距；

73、步骤316：依据所述调整间距更新采样点位。

74、通过采用上述技术方案，可信度较高时，根据计算模型求解出包覆材料的曲面，得到包覆材料的光线交点集与投影面密度分布，据此划定高密度区域并缩小其采样的间距，实现点位加密优化，提高了质量检测的准确性。

75、可选的，所述采样点位的确定方法还包括：

76、步骤317：基于所述高密度区域确定区域边界，并根据所述区域边界确定边界点位；

77、步骤318：按照所述边界点位确定点位曲率和法线方向，并根据所述点位曲率确定向量长度；

78、步骤319：结合所述法线方向和向量长度确定分布向量；

79、步骤320：根据所述高密度区域和调整间距确定点位数量，并根据所述向量长度确定向量总长度；

80、步骤321：结合所述点位数量和向量总长度确定分布长度，并结合所述分布长度和分布向量更新采样点位。

81、通过采用上述技术方案，根据高密度区域边界点位的曲率与法线方向确定分布向量，并根据调整间距和点位数量计算分布长度，从而沿边界法线方向自适应地更新采样点位，使采样点能够更精准地贴合包覆材料的边缘投影特征，从而提高了质量检测的准确性。

82、第二方面，本发明提供一种基于机器视觉的质量检测系统，采用如下的技术方案：

83、采集模块，用于采集图像集合；

84、存储器，用于存储任一项所述的一种基于机器视觉的质量检测方法的程序；

85、处理器，存储器中的程序能够被处理器加载执行。

86、通过采用上述技术方案，通过线缆材料包覆工序过程中的图像确定投影的光强变化曲线，从而确定遮挡周期和摆动频率，进而计算质量偏差，实现了包覆材料质量缺陷的实时检测，提高了质量检测的准确性。

87、综上所述，本发明包括以下至少一种有益技术效果：

88、1.通过线缆材料包覆工序过程中的图像确定投影的光强变化曲线，从而确定遮挡周期和摆动频率，进而计算质量偏差，实现了包覆材料质量缺陷的实时检测，提高了质量检测的准确性；

89、2.在线缆材料包覆的过程中，包覆材料可能会出现扭转，此时通过材料的阴影轮廓确定阴影宽度和边缘偏差，从而确定包覆材料的扭转系数和偏移系数，进而更新包覆质量警告，提高了质量检测的准确性；

90、3.在线缆材料包覆的过程中，包覆材料可能会受到不均匀的张力作用，此时将阴影区域划分为多个阴影子区域，并分别确定子质量偏差，从而确定偏差梯度，进而确定张力系数以更新变形系数，提高了质量检测的准确性。