[发明专利]一种基于线结构光的铸造类工件表面质量检测方法与系统

说明书

背景技术

随着制造业的智能化水平不断提高，对物体测量方法的精确度、效率以及自动化程度提出了越来越高的要求。铸造类工件有着较高的残、废品率，尤其是铸造类工件表面，常出现夹沙、砂眼、渣孔、缩孔、缺肉，肉瘤等缺陷。人工检测存在效率低下、检测不全面、无法量化等问题。

发明内容

本发明为解决上述技术问题，提供一种基于线结构光的铸造类工件表面质量检测方法与系统，能够以自动化的、可量化的方法检测铸造类工件存在的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种基于线结构光的工件表面质量检测系统，其特征在于包括：PC端上位机、以及作为线结构光三维重建装置的下位机；下位机用于检测得到工件的三维点云数据，主要包括CCD工业相机、线结构激光发生器、主控制器、旋转扫描工作台；旋转扫描工作台与传送装置对接，工件被传送装置传送进入旋转扫描工作台旋转被扫描采集数据后再回到传送装置上而离开；线结构激光发生器用于发射激光照射到工件上；CCD工业相机摄像头用于捕捉图像数据；主控制器用于控制旋转扫描工作台旋转一定角度，并对捕捉的图像数据进行处理得到工件表面轮廓线，然后将扫描得到的轮廓线发送给上位机进行后续的处理。

上述技术方案中，所述工件为铸造类工件。

一种基于线结构光的铸造类工件表面质量检测方法，其特征在于包括如下步骤：

1)工件被传送进入旋转扫描工作台，工件在工作台上旋转一周后回到传送带上离开；

2)下位机将步骤1)过程获得的3D点云数据发送到上位机中，上位机对点云数据进行滤波处理，去掉高频噪声；

3)滤波后的数据分两种分析方式同时进行处理：表面轮廓线分析和3D模型相似度分析；通过两种方式找出工件存在的问题部分并选择进行缺陷标注或直接进行缺陷程度计算；

4)进行缺陷程度计算，并与用户设定的缺陷程度进行对比，若高于设定的缺陷程度，则标注工件不合格，留待工作人员处理，否则标注工件合格，顺利通过。

上述技术方案中，步骤3)中具体包括如下两个同时进行的分析步骤：

3.1)表面轮廓线分析：检测工件是否存在砂眼、渣孔、夹砂之类较小的缺陷，如存在较小的缺陷则进行缺陷标注；如不存在较小的缺陷，则直接转入第4)步进行3D模型相似度分析后的缺陷程度计算；

3.2)3D模型相似度分析：

上位机先根据工件3D点云数据进行三维模型重建，并分别计算重建后模型的体积以及工件原始数字模型体积，将重建后模型的体积与原始数字模型体积进行对比，若两者体积相差小于预设阈值，则直接转入步骤4)进行缺陷程度计算；若两者体积相差大于预设阈值，则认定模型存在缺肉、肉瘤之类较大的缺陷，之后对该存在较大的缺陷的工件的点云进行3D模型相似度分析，找出缺陷的具体位置。

上述技术方案中，步骤3.1)表面轮廓线分析分为中心亚像素提取、轮廓折点提取与分析、和轮廓断点提取与分析三个步骤,首先进行中心亚像素提取，获取经过梯度重心法变换后的图像；

当提取后图像轮廓线表现为折点时进行轮廓折点提取与分析；通过分析轮廓线的一阶导数值变化情况，可以找到轮廓线中的折点，再通过计算折点距离去除工件自身结构的干扰，找出工件表面的凸点或凹陷缺陷；

当提取后图像轮廓线表现为断点时进行轮廓断点提取与分析，得到断点后对断点间的距离进行计算，距离较小的认定为砂眼、气孔、渣孔之类的铸造缺陷，断点较大的认定为工件自身结构轮廓上的断线。

综上，本发明的系统可以实现对工件表面质量的检测并以数值和图形的形式显示出来，可用于铸造行业实现铸件表面质量的自动化检测。系统采用的是计算原始三维模型和工件三维点云的相似度以分析工件表面质量的方法。该方法利用线结构光和成像单元对工件扫描获得工件的三维点云，通过对工件原始三维模型切片和对工件三维点云平面矢量化得到原始三维模型与待检测工件的二维轮廓数据，将得到的二维轮廓数据进行旋转、移动、拟合预等操作后逐层计算相似度，标注相似度较低的部分，并计算两者的整体相似度。相对于现有技术，本发明能够以自动化的、可量化的无伤检测方法检测铸造类工件存在的问题，克服人工检测存在效率低下、检测不全面、无法量化等问题。

附图说明

图1为本发明基于线结构光的铸造类工件表面质量检测方法流程图。

图2为本发明下位机工作原理图。

图3为下位机工作流程图。

图4为表面轮廓线分析的流程图。

图5为光条中心线亚像素提取效果图；左边是经二值化和滤噪后获得的图像，右边是经过梯度重心法变换后获得的图像。