[发明专利]基于机器视觉的零件分拣装置及方法

权利要求书

1.一种基于机器视觉的零件分拣装置，包括用于分拣零件的分拣机构，所述分拣机构具有用于传送零件的流水线，其特征在于，所述零件分拣装置还包括用于定时采集零件图像的CCD相机，以及用于从零件图像获取分拣信息并发送推送指令的图像处理系统，所述分拣机构还包括：

设置于所述流水线一侧，用于接收推送指令并推送零件的气缸；

用于接收零件的若干流水线分支，其中各流水线分支设置于所述流水线另一侧且与各气缸位置相对应。

2.如权利要求1所述基于机器视觉的零件分拣装置，其特征在于，各气缸上均设有用于感测零件的红外线传感器。

3.一种利用权利要求1所述零件装置的零件分拣方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，在流水线上放置零件，CCD相机定时采集零件图像；

步骤2，图像处理系统从零件图像获取零件的分拣信息并发送推送指令至对应气缸；

步骤3，气缸根据推送指令将零件分拣至对应的流水线分支；

步骤4，重复步骤1至步骤3，直至所有零件分拣完毕。

4.如权利要求3所述基于机器视觉的零件分拣方法，其特征在于，所述分拣信息为零件的朝向。

5.如权利要求3所述基于机器视觉的零件分拣方法，其特征在于，在步骤2中，判断零件的朝向方法为：

步骤2-1，提取零件图像中的角点，并预估零件在整幅零件图像中的目标区域位置；

步骤2-2，根据目标区域位置裁剪出包含待检零件的模板图像；

步骤2-3，从目标库中搜索与所述模板图像相似度最高的目标图像，得到所述的目标图像所对应的零件朝向。

6.如权利要求3所述基于机器视觉的零件分拣方法，其特征在于，所述分拣信息为零件的类别和朝向。

7.如权利要求5所述基于机器视觉的零件分拣方法，其特征在于，在步骤2-1中，利用Harris角点检测方法提取零件图像中的角点。

8.如权利要求5所述基于机器视觉的零件分拣方法，其特征在于，在步骤2-1中，预估零件在整幅零件图像中的目标区域位置方法为：在所提取的角点中找到最小横坐标值和最小纵坐标值，并将所述最小横坐标值和最小纵坐标值均减去N个像素，以所得坐标值处的点作为顶点，裁剪出矩形的目标区域位置，其中所述目标区域位置包含所提取的所有角点，其中N的取值范围为50至150。

9.如权利要求3所述基于机器视觉的零件分拣方法，其特征在于，所述气缸还设有用于扫描零件的红外线传感器，步骤3中进行分拣的方法为：

步骤3-1，接收零件的分拣信息，将分拣信息与流水线分支进行匹配，并输出推送指令至对应的气缸；

步骤3-2，零件进入所述气缸的红外线传感器扫描范围，红外线传感器发送信号至所述气缸，所述气缸将零件推入对应的流水线分支并复位。

10.如权利要求3所述基于机器视觉的零件分拣方法，其特征在于，步骤4中，判断零件分拣完毕的方法为：对图像的采集进行判断，连续k次未采集到零件的图像，则判定零件分拣完毕，k的取值范围为3到7次。