[发明专利]一种基于线阵相机的轴类零件表面字符视觉识别方法

说明书

本发明公开了一种基于线阵相机的轴类零件表面字符视觉识别方法，属于自动光学检测领域。本发明是采用三组视觉相机分别采集轴零件的一部分图像，经图像拼接算法获取完整的表面图像，图像拼接采用列平铺形式，即图像在水平方向复制，三组视觉相机的图像通道一致、宽高一致。本发明针对轴类零件表面字符识别采用传统人工目视方法效率较低、准确度较差的问题，拟提供一种基于线阵相机的轴类零件表面字符视觉识别方法，可以取代人工识别操作，有效降低劳动强度，并提高识别效率，避免主观性误差。

技术领域

本发明涉及自动光学检测技术领域，更具体地说，涉及一种基于线阵相机的轴类零件表面字符视觉识别方法。

背景技术

电动三轮车的半轴零件在制造工序中，需要在轴上进行压印处理，以此将该轴零件的生产批次、理论尺寸等相关信息以字符形式压印在轴的表面，字符中相关信息作为后续尺寸检测的标准数据，在零件尺寸检测工序前需要判断其表面字符信息的正确性，保证后续尺寸测量的精度。传统方法中对字符信息的判断主要采用人工目视的方法，即：通过人眼读取字符信息并与字符模板相比对得到结果。这种方法仅能满足数量少、型号单一的半轴零件制造工序中，且存在效率低、工作量大、主观性误差等弊端，在工业4.0智能工厂的普及下，基于线阵相机的轴类零件表面字符视觉识别方法可以替代人工进行半轴零件的字符识别。

线阵相机也称为线扫描相机，一般情况下需要被测物与相机产生相对运动才能获取被测物的表面图像。线阵相机适用于圆柱形、尺寸大、精度高的视觉识别领域中，对轴类零件的表面字符视觉识别中，利用可编程控制器PLC来驱动轴零件进行旋转，同步地利用线阵相机进行图像采集，当轴运动一圈之后即完成轴零件的表面成像。在线阵相机完成图像采集后，利用图像处理算法对图像中得字符进行识别并给出结果，以此替代人工完成字符识别的工作。目前该技术已经广泛应用，但应用方式和实践应用效果却各有千秋。

经检索，申请号为2019107379191的申请案公开了用于曲轴柔性生产线的零件种类快速识别方法和识别装置，该方法的步骤是：通过工业相机获取待分类识别的零件图像，对获得的图像采用图像相减算法进行去除背景操作，将工件部分提取出来；对工件图像进行腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，得到待分类识别零件的灰度图像和样本工件灰度图像库；利用灰度图像进行骨架特征的提取；利用灰度图像进行AlexNet网络模型的训练，网络训练好之后，得到一个与骨架特征矩阵具有相同列的一个b维灰度图像特征向量；通过算法将两个参数进行融合；将融合的特征输入到支持向量机进行训练，完成分类。该案有助于提高分类识别的精度，分类速度快。但行业内对该表面字符的视觉识别技术仍处于不断研究更新中，希望能进一步提高其应用性能。

发明内容

1.发明要解决的技术问题

本发明的目的在于针对轴类零件表面字符识别采用传统人工目视方法效率较低、准确度较差的问题，拟提供一种基于线阵相机的轴类零件表面字符视觉识别方法，可以取代人工识别操作，有效降低劳动强度，并提高识别效率，避免主观性误差。

2.技术方案

为达到上述目的，本发明提供的技术方案为：

本发明的一种基于线阵相机的轴类零件表面字符视觉识别方法，包括以下步骤：

S1、轴零件上料并利用动力电机驱动转动，转动第二圈时，视觉相机开始采集图像；

S2、利用视觉相机获取到轴零件表面图像后，对该图像进行均值滤波处理，抑制图像噪声；

S3、对去除噪声后的图像进行阈值化处理，得到有效的字符图像区域；

S4、对包含字符的图像区域进行形态学开运算，以去除大于开运算核的无用信息；

S5、利用形态学闭运算对S4结果区域进行孔洞填充，获取到饱满的字符区域；