一种板材在线尺寸检测系统及其工作方法与流程

1.本发明涉及板材检测技术领域，尤其涉及一种板材在线尺寸检测系统及其工作方法。


背景技术：

2.在家具领域中板材的应用十分广泛，板材的尺寸对于组装后的成品家具的质量有着重要的影响，为了保证产品质量通常需要对产品进行检测，以检验其尺寸是否合格。因此，板材尺寸自动化检测和提高尺寸检测精度的实现，对于提高企业的生产效率，保证产品的质量有着深远的影响。
3.由于检测线上的板材规格尺寸大小不一，且随时变化，检测难度较大。目前现有的检测系统检测精度低，误差大，容易出现不合格产品；且设备复杂占地面积大，不合格的板材剔除使影响检测正常进行，检测效率低，速度慢，增加检测成本。


技术实现要素：

4.为解决上述问题，本发明提供了一种板材在线尺寸检测系统及其工作方法。
5.为实现上述技术效果，本发明的技术方案为：一种板材在线尺寸检测系统，包括输送机构、检测机构和控制机构，所述检测机构用于检测板材尺寸是否合格，其包括检测支架、与检测支架固定连接的第一相机光源组件、以及分别与检测支架滑动连接的第二相机光源组件和第三相机光源组件，所述第一相机光源组件用于检测板材的左边缘和前边缘，所述第二相机光源组件用于检测板材的后边缘，所述第三相机光源组件用于检测板材的右边缘，所述检测机构上安装有用于检测板材位置的位置传感器。
6.所述输送机构位于所述检测机构的下方，其用于将板材输送至检测区域进行检测，之后将检测合格的板材继续输送至下一工序，并将检测不合格的板材剔除；所述输送机构的机架上设有剔除机构，所述剔除机构安装在所述检测机构的输出端。
7.所述控制机构与输送机构、检测机构连接，并控制检测系统运行。
8.优选的，所述剔除机构包括通过旋转机构连接的第一剔除组件和第二剔除组件，所述第一剔除组件左右两端均通过顶升组件与所述输送机构的机架连接，所述第二剔除组件与倾斜组件连接，并可在所述倾斜组件的带动下绕所述旋转机构转动使其自身倾斜将其上的不合格的板材剔除。
9.优选的，所述第一相机光源组件包括第一相机、光源a和光源b，所述光源a和光源b分别作为拍摄板材左边缘和前边缘的光源；所述第二相机光源组件包括第二相机和光源c，所述第三相机光源组件包括第三相机和光源d。
10.优选的，所述第二相机包括长板检测相机和短板检测相机，所述光源c包括长板检测光源和短板检测光源，所述长板检测相机和长板检测光源用作检测长板材后边缘；所述短板检测相机和短板检测光源用作检测短板材后边缘。
11.优选的，所述第一相机光源组件、第二相机光源组件、第三相机光源组件中的相机与对应的光源在x轴和y轴方向的相对距离均为50
‑
150mm。
12.优选的，所述光源a与第一相机、所述光源d与第三相机的夹角均为30
‑
60
°
；所述光源b与第一相机、所述光源c与第二相机的夹角均为120
‑
150
°
。
13.此外，本技术还提供了一种板材在线尺寸检测系统的工作方法，包括以下步骤：s1、对第一相机光源组件、第二相机光源组件、第三相机光源组件中的相机分别用棋盘格进行标定，得到相机采集的图像中各点的像素坐标值和实际物理坐标值的对应关系；之后按要求安装至检测支架上；s2、板材在信息识别后经所述输送机构输送至检测区域，同时，控制机构根据接收到的板材加工信息，获取板材的理论宽度尺寸w
理
和长度尺寸l
理
；s3、设第一相机光源组件的位置为（x0，y0），控制机构根据板材的加工信息计算出所述第二相机光源组件需要移动到的位置（x0，y1），以及第三相机光源组件需要移动到的位置（x1，y0），并带动所述第二相机光源组件和第三相机光源组件分别移动至相应位置；s4、当待测检板材的头部输送至所述第一相机光源组件的下方时，位置传感器反馈信号，所述第一相机光源组件、第二相机光源组件、第三相机光源组件均开始对板材进行图像采集，之后每间隔一定时间第一相机光源组件再对板材采集一次图像，直到位置传感器信号消失停止采集，将所有采集到的数据传输至控制机构，之后计算出板材实际的长度尺寸l
实
和宽度尺寸w
实
；s5、控制机构将板材实际的长度尺寸l
实
和宽度尺寸w
实
与理论宽度尺寸w
理
和长度尺寸l
理
进行对比，并发送指令将尺寸不合格的板材剔除。
14.优选的，步骤s3中，x1=w
理
‑
x0；y1=l
理
‑
y0。
15.优选的，步骤s4中，计算板材实际的长度尺寸l
实
和宽度尺寸w
实
的过程为：（a）边缘识别：控制机构接收到数据后，对所述第一相机光源组件、第二相机光源组件、第三相机光源组件的相机采集到的图像分别进行边缘识别算法，获得板材的前后左右四条边的边缘点的像素坐标值；其中，会获得左边缘的若干个边缘点的像素坐标值，由此可以计算出板材经过检测区域时旋转的角度α；（b）转换：将步骤（a）中获得的前后左右四条边的边缘点的像素坐标值通过棋盘格标定数据转换成实际物理坐标值；设转换后各点实际物理坐标值的坐标为：左边缘第一个点w1(x
w1
,y
w1
)，右边缘的点w2(x
w2
,y
w2
)，前边缘的点h1(x
h1
,y
h1
)，后边缘的点h2(x
h2
,y
h2
)；（c）计算：l
实
= (y
h2
ꢀ‑ꢀ
y
h1
) * cos(α)；w
实 = (x
w2
ꢀ‑ꢀ
x
w1
) * sin(α)。
16.优选的，步骤（a）中，获得板材的前后左右四条边的边缘点的像素坐标值的过程为：控制机构对各相机光源组件传输过来的图像进行分析，在板材对应的前边缘、后边缘、左边缘和右边缘的图像中，分别找到灰度最大差值，即获得板材前后左右各边缘点的像素坐标位置。
17.优选的，步骤s1中，棋盘格标定的过程为：s11、采用相机拍摄棋盘格标定板，获取标定图片；s12、在标定图片中寻找角点，获取每个角点的像素坐标，以及每个角点的像素坐标与实际物理坐标的对应关系；s13、通过标定图片中任一点p的像素坐标值(px, py)，获取其实际物理坐标值
（rx, ry）。
18.优选的，步骤s13中：首先遍历标定图片中所有角点，找到与点p距离最近的3个角点，则该3个角点构成一个三角形，且点p在此三角形内；通过计算得到该三角形的面积以及该三角形的各顶点分别与点p构成的3个新三角形的面积；进而可分别得到3个新三角形在原三角形中的面积占比系数k0、k1 、k2：最后由3个角点的实际物理坐标值乘以相应的面积占比系数可得出p点的实际物理坐标值（rx, ry）。
19.本发明的有益效果是：（1）本发明提供了一种板材在线尺寸检测系统及其工作方法，可实现板材的自动、非接触式检测，检测精度高，且适用板材尺寸范围大；并且若出现不合格板材，剔除不合格板材和输送合格板材可同时进行，不影响板材的输送，检测效率高。
20.（2）采用的新的棋盘格标定法，比现有的标定方法速度快且精度高。
附图说明
21.图1是本发明实施例1板材在线尺寸检测系统的结构示意图；，图2是本发明实施例1板材在线尺寸检测原理示意图；图3为正常合格板材输送状态示意图；图4为剔除不合格板材与合格板材输送同时进行的状态示意图；图5为本发明实施例2板材在线尺寸检测系统的结构示意图；图6是本发明实施例2板材在线尺寸检测原理示意图。
22.图中：1输送机构；2检测机构，3第一相机光源组件，31第一相机，32光源a，33光源b，4第二相机光源组件，41第二相机，411长板检测相机，412短板检测相机，42光源c，421长板检测光源，422短板检测光源，5第三相机光源组件，51第三相机，52光源d，6第三移动组件，7第二移动组件，71长板检测移动组件，72短板检测移动组件，8剔除机构，81倾斜组件，82顶升组件，83第一剔除组件，84第二剔除组件，85旋转机构，9机架，10板材，101长板，102短板。
具体实施方式
23.下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易被本领域人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。
24.实施例1见图1至图4，一种板材在线尺寸检测系统，包括输送机构1、检测机构2和控制机构，所述控制机构与输送机构1、检测机构2连接，并控制检测系统运行。
25.所述检测机构2用于检测板材10尺寸是否合格，其包括检测支架、与检测支架固定连接的第一相机光源组件3、以及分别与检测支架滑动连接的第二相机光源组件4和第三相机光源组件5。具体的，所述第二相机光源组件4和第三相机光源组件5分别通过第二移动组件7和第三移动组件6与检测支架活动连接，第二移动组件7和第三移动组件6可分别带动第二相机光源组件4和第三相机光源组件5在检测支架上移动。第二移动组件7和第三移动组件6可采用现有的移动机构比如滑轨等。
26.所述第一相机光源组件3用于检测板材的左边缘和前边缘，所述第二相机光源组
件4用于检测板材的后边缘，所述第三相机光源组件5用于检测板材的右边缘，所述检测机构上安装有用于检测板材位置的位置传感器（图中未示出）。
27.具体的，所述第一相机光源组件3包括第一相机31、光源a32和光源b33，所述光源a32和光源b33分别作为拍摄板材10左边缘和前边缘的光源；所述第二相机光源组件4包括第二相机41和光源c42，光源c42作为拍摄板材10后边缘光源，所述第三相机光源组件5包括第三相机51和光源d52，光源d52作为拍摄板材10右边缘光源。
28.所述第一相机光源组件3、第二相机光源组件4、第三相机光源组件5中的相机与对应的光源在x轴和y轴方向的相对距离均为50
‑
150mm，即第一相机31与光源a32在y轴方向的相对距离均为50
‑
150mm，与光源b33在x轴方向的相对距离均为50
‑
150mm；第二相机41与光源c42在x轴方向的相对距离均为50
‑
150mm；第三相机51与光源d52在y轴方向的相对距离均为50
‑
150mm。
29.所述光源a32与第一相机31、所述光源d52与第三相机51的夹角均为30
‑
60
°
；所述光源b33与第一相机31、所述光源c42与第二相机41的夹角均为120
‑
150
°
。
30.所述输送机构1位于所述检测机构2的下方，其用于将板材10输送至检测区域进行检测，之后将检测合格的板材10继续输送至下一工序，并将检测不合格的板材10剔除；具体的，所述输送机构1的机架9上设有剔除机构8，所述剔除机构8安装在所述检测机构2的输出端，可将尺寸不符合要求板材10剔除。
31.所述剔除机构8包括通过旋转机构85连接的第一剔除组件83和第二剔除组件84，所述第一剔除组件83左右两端均通过顶升组件82与所述输送机构的机架9连接，所述第二剔除组件84与倾斜组件81连接，并可在所述倾斜组件81的带动下绕所述旋转机构85转动使其自身倾斜将其上的不合格的板材10剔除。
32.所述第一剔除组件83和/或第二剔除组件84包括外框，所述外框内设有若干根连接条，所述输送机构可以为滚筒输送线，当所述剔除机构不工作时，第一剔除组件83和第二剔除组件84位于滚筒输送线的下方。
33.当板材10的尺寸检测合格时，检测后剔除机构8无任何动作，输送机构将板材10输送到下一工序；当板材10的尺寸检验不合格，板材10输送到剔除机构8上方时，位于剔除机构8末端的位置光电反馈信号，顶升组件82开始动作，顶升组件82将第一剔除组件83和第二剔除组件84从滚筒线的间隙中顶起至输送线上方，将板材抬离输送机构的输送线，（此时顶升组件82的下方与输送机构的输送线之间的间隙仍可供后续的合格板材10运输到下一工序，不影响后续板材10的检测，如果后续板材10也不合格时候，则输送机构停止向前输送板材，待剔除机构恢复原始状态时候，继续向前输送不合格板材10进入剔除机构8上方）；顶升组件82到位后，反馈信号，之后倾斜组件81开始动作，使得第二剔除组件84沿所述旋转机构85旋转向一侧倾斜，使其上的不合格板材10顺着第二剔除组件84滑移出剔除滚筒线；待顶升组件82下侧没有板材时，顶升组件82和倾斜组件81恢复到原始位置，供下一次不合格板材10的剔除使用。
34.实施例2见图5和图6，本实例与实施例1的区别在于：本实施例中，为了进一步提高检测的精确度和检测效率，长板（≥1.4m）和短板（＜1.4m）是分开检测的。
35.所述第二相机包括长板检测相机411和短板检测相机412，所述光源c包括长板检
测光源421和短板检测光源422，所述长板检测相机411和长板检测光源421组成长板检测组件用作检测长板材后边缘；所述短板检测相机412和短板检测光源422组成短板检测组件用作检测短板材后边缘。
36.具体的，所述长板检测组件通过长板检测移动组件71与所述检测支架滑动连接，所述短板检测组件通过短板检测移动组件72与所述检测支架滑动连接；所述长板检测移动组件71和短板检测移动组件72可以为滑轨或者直线模组等移动机构。
37.实施例3一种板材在线尺寸检测系统的工作方法，包括以下步骤：s1、对第一相机光源组件3、第二相机光源组件4、第三相机光源组件5中的相机分别用棋盘格进行标定，得到相机采集的图像中各点的像素坐标值和实际物理坐标值的对应关系；之后按要求安装至检测支架上；其中，棋盘格标定的过程为：s11、采用相机拍摄棋盘格标定板，获取标定图片；s12、在标定图片中寻找角点，获取每个角点的像素坐标，以及每个角点的像素坐标与实际物理坐标的对应关系；该过程可通过现有技术matlad函数得到；s13、通过标定图片中任一点p的像素坐标值(px, py)，获取其实际物理坐标值（rx, ry）。
38.具体的，步骤s13中，首先遍历标定图片中所有角点，找到与点p距离最近的3个角点，设点a、b、c为3个角点的像素值，点abc为3个角点的实际物理坐标值；则3个角点构成一个三角形abc，且点p在此三角形内；该三角形的各边边长ab、ac、bc以及该三角形各顶点到点p的距离ap、bp、cp分别如下：ab = math.sqrt((a.x
ꢀ‑ꢀ
b.x)2 (a.y
ꢀ‑ꢀ
b.y)2)；ac = math.sqrt((a.x
ꢀ‑ꢀ
c.x)2 (a.y
ꢀ‑ꢀ
c.y)2)；bc = math.sqrt((b.x
ꢀ‑ꢀ
c.x)2 (b.y
ꢀ‑ꢀ
c.y)2)；ap = math.sqrt((a.x
ꢀ‑ꢀ
p.x)2 (a.y
ꢀ‑ꢀ
p.y)2)；bp = math.sqrt((b.x
ꢀ‑ꢀ
p.x)2 (b.y
ꢀ‑ꢀ
p.y)2)；cp = math.sqrt((c.x
ꢀ‑ꢀ
p.x)
2 (c.y
ꢀ‑
p.y)2)；该三角形abc的面积以及该三角形各顶点a、b、c与像素点p构成的3个新三角形abp、acp、bcp的面积分别为：square_abc = 0.5 * ab * ac * math.sqrt((math.abs(1
ꢀ‑ꢀ
((ab * ab ac * ac
ꢀ‑ꢀ
bc * bc) / 2 / ab / ac)2)))；square_abp = 0.5 * ab * ap * math.sqrt((math.abs(1
ꢀ‑ꢀ
((ab * ab ap * ap
ꢀ‑ꢀ
bp * bp) / 2 / ab / ap)2)))；square_acp = 0.5 * ap * ac * math.sqrt((math.abs(1
ꢀ‑ꢀ
((ap * ap ac * ac
ꢀ‑ꢀ
cp * cp) / 2 / ap / ac)2)))；square_bcp = square_abc
ꢀ‑ꢀ
square_abp
ꢀ‑ꢀ
square_acp；由此可得3个新三角形abp、acp、bcp在原三角形abc中的面积占比k0、k1 、k2分别为：
k0 = square_bcp / square_abc；k1 = square_acp / square_abc；k2 = square_abp / square_abc；最后由三个角点的实际物理坐标值乘以相应的面积占比系数可得出p点的实际物理坐标值（rx, ry）：rx = a.x * k0 b.x * k1 c.x * k2；ry = a.y * k0 b.y * k1 c.y * k2；其中，math.sqrt代表平方根，math.abs代表绝对值，square代表面积；a.x 代表像素值a的x轴坐标值，a.y代表像素值a的y轴坐标值；a.x代表实际物理坐标值a的x轴坐标值，a.y代表实际物理坐标值a的y轴坐标值，其他如b.x、b.y、b.x、b.y、c.x、c.y等依次类推。
39.此外，除了上述标定过程，也可以采用现有的棋盘格标定方法，得到相机采集的图像中各点的像素坐标值和实际物理坐标值的对应关系。
40.s2、板材10在信息识别后经所述输送机构1输送至检测区域，同时，控制机构根据接收到的板材加工信息，获取板材的理论宽度尺寸w
理
和长度尺寸l
理
；s3、设第一相机光源组件3的位置为（x0，y0），控制机构根据板材的加工信息计算出所述第二相机光源组件4需要移动到的位置（x0，y1），以及第三相机光源组件5需要移动到的位置（x1，y0），并带动所述第二相机光源组件4和第三相机光源组件5分别移动至相应位置；该步骤中，x1=w
理
‑
x0；y1=l
理
‑
y0；s4、当待测检板材10的头部输送至所述第一相机光源组件3的下方时，位置传感器反馈信号，所述第一相机光源组件3、第二相机光源组件4、第三相机光源组件5均开始对板材10进行图像采集，之后每间隔一定时间（80
‑
120ms）第一相机光源组件3再对板材10采集一次图像，直到位置传感器信号消失停止采集，将所有采集到的数据传输至控制机构，之后计算出板材实际的长度尺寸l
实
和宽度尺寸w
实
；该步骤中，计算板材10实际的长度尺寸l
实
和宽度尺寸w
实
的过程为：（a）边缘识别：控制机构接收到数据后，对所述第一相机光源组件3、第二相机光源组件4、第三相机光源组件5的相机采集到的图像分别进行边缘识别算法，获得板材10的前后左右四条边的边缘点的像素坐标值；其中，通过第一相机光源组件3对板材10连续采集图像，会获得左边缘的若干个边缘点的像素坐标值，由此可以计算出板材10经过检测区域时旋转的角度α；（b）转换：将步骤（a）中获得的前后左右四条边的边缘点的像素坐标值通过棋盘格标定数据转换成实际物理坐标值；设转换后各点实际物理坐标值的坐标为：左边缘第一个点w1(x
w1
,y
w1
)，右边缘的点w2(x
w2,
y
w2
)，前边缘的点h1(x
h1
,y
h1
)，后边缘的点h2(x
h2
,y
h2
)；（c）计算：l
实
= (y
h2
ꢀ‑ꢀ
y
h1
) * cos(α)；w
实
= (x
w2
ꢀ‑ꢀ
x
w1
) * sin(α)。
41.其中，步骤（a）中，获得板材10的前后左右四条边的边缘点的像素坐标值的过程为：控制机构对各相机光源组件传输过来的图像进行分析，在板材10对应的前边缘、后边缘、左边缘和右边缘的图像中，分别找到灰度最大差值，即获得板材10前后左右各边缘点的像素坐标位置。
42.s5、控制机构将板材实际的长度尺寸l
实
和宽度尺寸w
实
与理论宽度尺寸w
理
和长度尺寸l
理
进行对比，并发送指令将尺寸不合格的板材10剔除。
43.实际尺寸与理论尺寸的差值可以根据客户需要来设置，一般实际的长度尺寸l
实
与理论长度尺寸l
理
相差大于1mm，或实际宽度尺寸w
实
与宽度尺寸w
理
相差大于1mm，判断为不合格，系统发送指令将板材10剔除。
44.在本公开中，术语如“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，只是为了便于叙述本公开各部分的结构关系而确定的关系词，不能理解为对本公开的限制。
45.以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。