一种用于涡轮增压器叶轮的机器视觉检测系统

技术领域

本发明涉及涡轮增压器叶轮技术领域，具体涉及一种用于涡轮增压器叶轮的机器视觉检测系统。

背景技术

中国专利CN105223204B公开了一种增压器叶轮曲面端面外观损伤检测设备及检测方法，通过旋转驱动机构驱动待检测叶轮以一定的速度作旋转运动，并通过旋转编码器采集待检测叶轮的角位移信号，产生输出脉冲信号给工业相机，工业相机可对叶轮叶片的圆周图片进行采集拍照并进行分析对比，从而判断出叶轮叶片的曲面端面外观是否有损伤。

随着汽车业的发展和日益普及，大家对汽车外观和性能方面的要求越来越高，厂商为了满足市场需求，不断投入汽车新技术的研发，而机械增压和涡轮增压就是为提高汽车性能而诞生。增压器在满足市场需求的同时，还满足了国家的环保要求。在涡轮增压器叶轮生产过程，产品检验是一个极其重要的工序，产品检验的好坏是决定成品质量与使用寿命的重要因素之一。目前我国大部分精密铸造厂产品检验均为人工靠眼睛检验，每个人的检验标准难以统一且无法做到百分百零遗漏缺陷识别，极大影响了产品的PPM值，这种状况与现代化大生产是相矛盾的。

发明内容

本发明的目的就在于解决上述背景技术的问题，而提出一种用于涡轮增压器叶轮的机器视觉检测系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种用于涡轮增压器叶轮的机器视觉检测系统，包括采集单元、分析单元、反馈单元:

采集单元，通过视觉相机获取到涡轮增压器叶轮在自动外观检验线上的照片，再获取到该照片上的叶轮缺陷信息；

分析单元，接收采集单元生成的叶轮不合格信号和叶轮修理信号，获取到自动外观检验线的设置参数，判断其涡轮增压器叶轮的缺陷是否是视觉相机设置不当或进给料动作不当造成的；

反馈单元，接收到平台故障信号、产品故障信号、上料偏移信号以及视觉采集故障信号，并对平台故障信号、产品故障信号、上料偏移信号以及视觉采集故障信号进行反馈输出分析处理，并对应生成停机检查指令、叶轮生成线追溯指令、调节上料输送带指令以及调节视觉相机指令，并将其均发送至显示终端进行维修调查。

作为本发明进一步的方案：采集单元的具体工作过程如下：

步骤1：获取到照片上的叶轮缺陷信息，并将缺陷尺寸、缺陷数量、缺陷位置分别标记为Cq、Sq、Wq；

步骤2：利用公式Zq＝a1*Cq+a2*Sq+a3*Wq，计算得到该涡轮增压器叶轮的缺陷值Zq；

将得到的涡轮增压器叶轮的缺陷值Zq与缺陷值阈值进行比较；

若涡轮增压器叶轮的缺陷值Zq大于缺陷值阈值，则判定该涡轮增压器叶轮为废品，并生成叶轮不合格信号；

若涡轮增压器叶轮的缺陷值Zq小于缺陷值阈值，则判定该涡轮增压器叶轮为残次品，并生成叶轮修理信号。

作为本发明进一步的方案：该缺陷尺寸的获取过程如下：

通过视觉相机将缺陷形状完全拓印在拓印面上；将拓印好的拓印面置于水平，并输入至计算模块；

若缺陷形状为规则图形时，可以按照规则图形的面积计算公式进行计算，得到缺陷尺寸Cq；

若缺陷形状为不规则图形时，将图形细分为n行，每行宽度设为B,之后逐行扫描图像得到图形轮廓线上相对两点间的距离L，代入公式

作为本发明进一步的方案：分析单元具体工作过程如下：

步骤1：获取到叶轮进给料的速度、节拍时间、工件位置以及工件角度，并分别标记为Vl、Tl、Pl、Dl；

利用公式Xs＝αln(b1*Vl+b2*Tl+b3*Pl+b4*Dl)，计算得到上料工件系数Xs；

将得到的上料工件系数Xs与上料工件系数阈值进行比较；

若上料工件系数Xs大于上料工件系数阈值时，则生成G-1信号；

若上料工件系数Xs小于上料工件系数阈值时，则生成G-2信号；

步骤2：获取到视觉相机的位置、角度和光圈大小，并分别标记为Wx、Dx和Dg；

利用公式

将得到的视觉相机的工件系数Xx与视觉相机的工件系数阈值进行比较；

若视觉相机的工件系数Xx大于视觉相机的工件系数阈值，则生成J-1信号；

若视觉相机的工件系数Xx小于视觉相机的工件系数阈值，则生成J-2信号；

步骤3：将得到G-1信号或G-2信号、与J-1信号或J-2信号进行交叉分级处理。

作为本发明进一步的方案：当得到G-1∩J-1＝1时，则生成平台故障信号，当得到G-2∩J-2＝2时，则生成产品故障信号；当得到G-1∩J-2＝3+时，则生成上料偏移信号，当G-2∩J-1＝3-时，则生成视觉采集故障信号。

作为本发明进一步的方案：反馈单元具体工作过程如下：

步骤1：当反馈单元接收到平台故障信号，生成停机检查指令，并将其均发送至显示终端，工作人员看到该指令信号时，则将该涡轮增压器叶轮的机器视觉平台关闭，对视觉相机或上料输送带进行全面故障排查检修；

步骤2：当反馈单元接收到产品故障信号，生成叶轮生成线追溯指令，并将其发送至显示终端时；获取到叶轮在浇铸时的参数，并对该浇铸参数进行分析，判断其浇铸时故障原因：

步骤3：当反馈单元接收到上料偏移信号，生成调节上料输送带指令，并将其均发送至显示终端，工作人员看到该指令信号时，则将叶轮检测用的上料输送带关闭，对上料输送带进行全面故障排查检修；

步骤4：当反馈单元接收到视觉采集故障信号，生成调节视觉相机指令，并将其均发送至显示终端，工作人员看到该指令信号时，则将叶轮检测用的视觉相机关闭，对视觉相机进行全面故障排查检修。

作为本发明进一步的方案：判断浇铸时故障原因具体工作过程如下：

步骤21：获取到该涡轮增压器叶轮在浇铸时的平均温度值和平均压力值，并分别标记为Zw和Zp；

步骤22：通过公式

步骤23：将生成运行系数值Xs与生成运行系数值阈值进行比较。

作为本发明进一步的方案：若生成运行系数值Xs大于生成运行系数值阈值时，

则将获取该叶轮浇铸时间内温度值和压力值，并分别标记为Tj和Pj；然后以

叶轮浇铸时间内温度值Tj为X轴，以叶轮浇铸时间内压力值Pj为Y轴，构建叶轮浇铸时间的温度与压力坐标系，将历史时间中叶轮浇铸时间内温度值Tj和叶轮浇铸时间内压力值Pj代入到坐标系中，并将坐标系中所有的点进行连线，构成系数曲线；

将系数曲线与预设系数曲线进行重合比对，统计得到系数曲线与预设系数曲线的交叉数，并将交叉标记为Sj；

将系数曲线与预设系数曲线的交叉图进行在线剪切得到交叉图，计算交叉图的面积并记为Mj；

利用公式

作为本发明进一步的方案：若生成运行系数值Xs大于生成运行系数值阈值时，则表明该叶轮生产线合格，不存在对叶轮浇铸的质量产生影响。

本发明的有益效果：

本发明采集单元通过视觉相机获取到涡轮增压器叶轮在自动外观检验线上的照片，再获取到该照片上的叶轮缺陷信息，叶轮缺陷信息包括缺陷尺寸、缺陷数量、缺陷位置；

分析单元，接收采集单元生成的叶轮不合格信号和叶轮修理信号，获取到自动外观检验线的设置参数，判断其涡轮增压器叶轮的缺陷是否是视觉相机设置不当或进给料动作不当造成的；

反馈单元，接收到平台故障信号、产品故障信号、上料偏移信号以及视觉采集故障信号，并对平台故障信号、产品故障信号、上料偏移信号以及视觉采集故障信号进行反馈输出分析处理，并对应生成停机检查指令、叶轮生成线追溯指令、调节上料输送带指令以及调节视觉相机指令，并将其均发送至显示终端进行维修调查；

本发明用于涡轮增压器叶轮的机器视觉算法云平台，配合自动外观检验线，判断其叶轮手否合格，然后对产生缺陷进行进给料、视觉相机以及浇铸时工艺分析判断其不合格产品，保证不仅可以快速进行视觉分析，而且还可以快速分析其故障原因，从而可以快速优化工厂的视觉设备性能，降低人力成本，提高生产效率。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是本发明的系统框图。

具体实施方式

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。

请参阅图1所示，本发明为一种用于涡轮增压器叶轮的机器视觉检测系统，包括采集单元、分析单元、反馈单元，

采集单元通过视觉相机获取到涡轮增压器叶轮在自动外观检验线上的照片，再获取到该照片上的叶轮缺陷信息，叶轮缺陷信息包括缺陷尺寸、缺陷数量、缺陷位置；

该采集单元的具体工作过程如下：

步骤1：获取到照片上的叶轮缺陷信息，并将缺陷尺寸、缺陷数量、缺陷位置分别标记为Cq、Sq、Wq；

其中，该缺陷尺寸的获取过程如下：

通过视觉相机将缺陷形状完全拓印在拓印面上；将拓印好的拓印面置于水平，并输入至计算模块；

若缺陷形状为规则图形时，可以按照规则图形的面积计算公式进行计算，得到缺陷尺寸Cq；

若缺陷形状为不规则图形时，将图形细分为n行，每行宽度设为B,之后逐行扫描图像得到图形轮廓线上相对两点间的距离L，代入公式

步骤2：利用公式Zq＝a1*Cq+a2*Sq+a3*Wq，计算得到该涡轮增压器叶轮的缺陷值Zq；其中，a1取值为0.512，a2取值为0.254；

将得到的涡轮增压器叶轮的缺陷值Zq与缺陷值阈值进行比较；

若涡轮增压器叶轮的缺陷值Zq大于缺陷值阈值，则判定该涡轮增压器叶轮为废品，并生成叶轮不合格信号；

若涡轮增压器叶轮的缺陷值Zq小于缺陷值阈值，则判定该涡轮增压器叶轮为残次品，并生成叶轮修理信号；

分析单元，接收采集单元生成的叶轮不合格信号和叶轮修理信号，获取到自动外观检验线的设置参数，判断其涡轮增压器叶轮的缺陷是否是视觉相机设置不当或进给料动作不当造成的；

该分析单元具体工作过程如下：

步骤1：获取到叶轮进给料的速度、节拍时间、工件位置以及工件角度，并分别标记为Vl、Tl、Pl、Dl；

利用公式Xs＝αln(b1*Vl+b2*Tl+b3*Pl+b4*Dl)，计算得到上料工件系数Xs；其中，α取值为0.124，b1取值为0.645，b2取值为0.184，b3取值为0.652，b4取值为0.951；

将得到的上料工件系数Xs与上料工件系数阈值进行比较；

若上料工件系数Xs大于上料工件系数阈值时，则生成G-1信号；

若上料工件系数Xs小于上料工件系数阈值时，则生成G-2信号；

步骤2：获取到视觉相机的位置、角度和光圈大小，并分别标记为Wx、Dx和Dg；

利用公式

将得到的视觉相机的工件系数Xx与视觉相机的工件系数阈值进行比较；

若视觉相机的工件系数Xx大于视觉相机的工件系数阈值，则生成J-1信号；

若视觉相机的工件系数Xx小于视觉相机的工件系数阈值，则生成J-2信号；

步骤3：将得到G-1信号或G-2信号、与J-1信号或J-2信号进行交叉分级处理；

当得到G-1∩J-1＝1时，则生成平台故障信号，当得到G-2∩J-2＝2时，则生成产品故障信号；当得到G-1∩J-2＝3+时，则生成上料偏移信号，当G-2∩J-1＝3-时，则生成视觉采集故障信号；

反馈单元，接收到平台故障信号、产品故障信号、上料偏移信号以及视觉采集故障信号，并对平台故障信号、产品故障信号、上料偏移信号以及视觉采集故障信号进行反馈输出分析处理，并对应生成停机检查指令、叶轮生成线追溯指令、调节上料输送带指令以及调节视觉相机指令，并将其均发送至显示终端进行维修调查；

该反馈单元具体工作过程如下：

步骤1：当反馈单元接收到平台故障信号，生成停机检查指令，并将其均发送至显示终端，工作人员看到该指令信号时，则将该涡轮增压器叶轮的机器视觉平台关闭，对视觉相机或上料输送带进行全面故障排查检修；

步骤2：当反馈单元接收到产品故障信号，生成叶轮生成线追溯指令，并将其发送至显示终端时；获取到叶轮在浇铸时的参数，并对该浇铸参数进行分析，判断其浇铸时故障原因：

具体工作过程如下：

步骤21：获取到该涡轮增压器叶轮在浇铸时的平均温度值和平均压力值，并分别标记为Zw和Zp；

步骤22：通过公式

步骤23：将生成运行系数值Xs与生成运行系数值阈值进行比较；

若生成运行系数值Xs大于生成运行系数值阈值时，

则将获取该叶轮浇铸时间内温度值和压力值，并分别标记为Tj和Pj；然后以叶轮浇铸时间内温度值Tj为X轴，以叶轮浇铸时间内压力值Pj为Y轴，构建叶轮浇铸时间的温度与压力坐标系，将历史时间中叶轮浇铸时间内温度值Tj和叶轮浇铸时间内压力值Pj代入到坐标系中，并将坐标系中所有的点进行连线，构成系数曲线；

将系数曲线与预设系数曲线进行重合比对，统计得到系数曲线与预设系数曲线的交叉数，并将交叉标记为Sj；

将系数曲线与预设系数曲线的交叉图进行在线剪切得到交叉图，计算交叉图的面积并记为Mj；

利用公式

若生成运行系数值Xs大于生成运行系数值阈值时，则表明该叶轮生产线合格，不存在对叶轮浇铸的质量产生影响；

步骤3：当反馈单元接收到上料偏移信号，生成调节上料输送带指令，并将其均发送至显示终端，工作人员看到该指令信号时，则将叶轮检测用的上料输送带关闭，对上料输送带进行全面故障排查检修；

步骤4：当反馈单元接收到视觉采集故障信号，生成调节视觉相机指令，并将其均发送至显示终端，工作人员看到该指令信号时，则将叶轮检测用的视觉相机关闭，对视觉相机进行全面故障排查检修。

本发明的工作原理：本发明采集单元通过视觉相机获取到涡轮增压器叶轮在自动外观检验线上的照片，再获取到该照片上的叶轮缺陷信息，叶轮缺陷信息包括缺陷尺寸、缺陷数量、缺陷位置；

分析单元，接收采集单元生成的叶轮不合格信号和叶轮修理信号，获取到自动外观检验线的设置参数，判断其涡轮增压器叶轮的缺陷是否是视觉相机设置不当或进给料动作不当造成的；

反馈单元，接收到平台故障信号、产品故障信号、上料偏移信号以及视觉采集故障信号，并对平台故障信号、产品故障信号、上料偏移信号以及视觉采集故障信号进行反馈输出分析处理，并对应生成停机检查指令、叶轮生成线追溯指令、调节上料输送带指令以及调节视觉相机指令，并将其均发送至显示终端进行维修调查；

本发明用于涡轮增压器叶轮的机器视觉算法云平台，配合自动外观检验线，判断其叶轮手否合格，然后对产生缺陷进行进给料、视觉相机以及浇铸时工艺分析判断其不合格产品，保证不仅可以快速进行视觉分析，而且还可以快速分析其故障原因，从而可以快速优化工厂的视觉设备性能，降低人力成本，提高生产效率。

以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。