[发明专利]涂胶检测方法

说明书

本发明公开了用激光传感器数据进行胶型失效分析与报警的涂胶检测方法，以涂胶轨迹路线上某一时刻的激光传感器数据为先验信息，进行胶型检测，本方法包括以下步骤：数据去噪，将传感器数据去除噪声；基准线确定，便于后续特征提取；角点检测，得到胶型截面中曲线拐点并计算出胶型宽度；近似面积计算，用微分法求得胶型面积；胶型高度计算，以基准线为参照计算出胶型高度；倾斜识别，得到胶型的中轴拟合直线并计算其与基准线的角度；轮廓检测，采用深度学习方法检测胶型轮廓的缺陷。上述胶型检测方法避免了人工检测的缺点，能够降低胶型检测的误识别率，提高胶型分析的准确性和效率，同时通过一系列的算法检测，使得胶型分析更加全面、智能。

技术领域

本发明涉及自动涂胶检测技术领域，尤其涉及一种用于基于激光传感器数据进行胶型失效分析与报警的涂胶检测方法。

背景技术

在汽动总装领域的风挡玻璃涂胶及检测工艺中，为了保证涂胶质量，需要对胶型进行实时检测。通过胶型失效分析技术，能够进一步改善现阶段涂胶错检率较高的现状。

现有的检测系统中，多采用人工检测涂胶的方式，即用人眼判断产品是否有涂胶不良现象，例如过涂或漏涂。这种人工检测的方式一方面具体主观性，无法准确地判断产品是否存在涂胶不良，导致产品质量不稳定，准确率较低，另一方面检测过程耗时较长，效率较低。

现有技术方案中没有对于局部的横截面进行分析的方法，不能智能地判断倾斜、气泡、缺陷、不连续等胶型失效情况，且效率及准确率较低。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种胶型失效分析与报警技术，用以克服上述缺陷。

为了解决上述问题，根据机器人涂胶工业特点，本发明提出了一种用激光传感器数据进行胶型失效分析与报警的涂胶检测方法。在机器人涂胶过程中，激光轮廓仪实时传输距离数据。以涂胶轨迹路线上某一时刻的所有距离数据形成的截面为先验信息，进行胶型检测。本发明的用激光传感器数据进行胶型失效分析与报警的涂胶检测方法包括如下步骤：

基准线确定步骤，获取激光传感器的数据点，所述数据点用于确定胶型截面的基准线；

角点检测步骤，根据邻近像素点灰度差值获得胶型截面中曲线的角点，并计算出胶型宽度；

近似面积计算步骤，由微元法得到胶型截面的近似面积；

胶型高度计算步骤，在胶型截面中选取角点之间的曲线片段，计算曲线片段的每个数据点与基准线之间的距离，选取最远距离作为胶型高度；

倾斜识别步骤，将所有数据点转化为体素网格数据，根据斜率对体素网格数据进行填充和去除操作以得到曲线中轴，并计算曲线中轴与基准线之间的角度，得到胶型倾斜角度；

轮廓检测步骤，建立U-net网络，利用人工标注获得的训练集对卷积神经网络进行训练，得到U-net网络模型。

进一步地，涂胶检测方法还包括数据去噪步骤，包括：

选取一待处理数据点；

以此待处理数据点为中间位置，将长度为奇数的邻域窗口内所有的数据点按照从小到大的顺序排列；

用排序后的中值作为所述待处理数据点的值。

进一步地，所述基准线确定步骤包括：

将激光传感器某一时刻的所有数据点可视化，得到胶型截面中曲线的形式，设出直线的方程以及待定系数；

根据最小二乘法对曲线建立方程组并对其进行求解，得到拟合直线的待定系数；

得到拟合直线方程；

计算基准线与水平线之间的夹角。

进一步地，所述角点检测步骤包括：