[发明专利]散装零件快速自动点料方法及系统在审
| 申请号: | 202210464515.1 | 申请日: | 2022-04-29 |
| 公开(公告)号: | CN114581439A | 公开(公告)日: | 2022-06-03 |
| 发明(设计)人: | 黄犇;刘洪涛 | 申请(专利权)人: | 天津七一二通信广播股份有限公司 |
| 主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 天津睿吉知识产权代理事务所(普通合伙) 12244 | 代理人: | 王茹 |
| 地址: | 300462 天津市*** | 国省代码: | 天津;12 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 散装 零件 快速 自动 方法 系统 | ||
1.一种散装零件快速自动点料方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、获取待计数的散装零件的图像;
S2、利用训练好的神经网络识别图像中的零件类别;根据零件类别,对获取图像的背景与目标零件进行分割,提取分割出的目标零件;
S3、利用形态学对提取的目标零件计算区域面积,将计算的区域面积与预设的样本零件的面积阈值进行比较,根据比较结果,统计该类别的目标零件个数;
S4、重复步骤S3,统计各类别所述目标零件的数量。
2.根据权利要求1所述的散装零件快速自动点料方法,其特征在于,还包括S0、对待计数的散装零件进行振动,避免散装零件重叠。
3.根据权利要求1所述的散装零件快速自动点料方法,其特征在于,所述神经网络采用MLP网络,所述MLP网络进行训练时包括以下步骤:
获取各种类型散装零件的历史图像,作为样本零件图像;并将样本零件图像按比例分为测试集和训练集;
利用训练集,通过矩形框选择目标和背景,根据矩形框创建目标样本和背景样本;通过形态学计算目标样本的区域面积;根据目标样本的区域面积的最大值和最小值设定样本零件的面积阈值;对符合面积阈值的目标样本进行计数,保存训练好的MLP网络参数;
利用测试集对训练好的MLP网络进行测试。
4.根据权利要求1所述的散装零件快速自动点料方法,其特征在于,还包括在S3中,当分割出的目标零件边界粘连或出现重叠时,包括以下步骤:
S301、对于粘连区域,求出图像的梯度图;
S302、对梯度图进行分水岭算法,求得粘连区域的边缘线;
S303、根据边缘线得到多个独立ROI区域分别进行特征提取,所述特征包括面积或形状,将提取的特征与预存的样本数据进行比对,根据面积或形状判断是否还存在粘连区域;
S304、重复S301-S303,直至粘连区域全部分割完成,对分割区域进行计数。
5.根据权利要求4所述的散装零件快速自动点料方法,其特征在于,所述对梯度图进行分水岭算法,包括以下步骤:
对粘连区域,利用梯度函数提取图像边缘,形成梯度图;
对梯度图中的每一个像素点的灰度值进行标记,表示该像素点的海拔高度,灰度值为0对应地形图的地面,灰度值最大的像素对应地形图的最高点,灰度值大于平均值的像素连成的线作为分水岭,形成粘连区域的边缘线。
6.一种散装零件快速自动点料系统,其特征在于,用于实施上述权利要求1-4中任意一项所述的散装零件快速自动点料方法,包括工业照相机、图像处理器和控制面板;
所述工业照相机设置在测试载具上方,用于获取待测试的散装零件的图像;
所述图像处理器用于根据获取的图像,利用训练好的神经网络识别图像中的零件类别;根据零件类别,对获取图像的背景与目标零件进行分割,提取分割出的目标零件;利用形态学对提取的目标零件计算区域面积,将计算的区域面积与预设的样本零件的面积阈值进行比较,根据比较结果,统计该类别的目标零件个数,重复该过程,统计各类别目标零件的数量;
所述控制面板用于获取操作员的操作指令,控制工业照相机调整角度;获取显示面板的计数结果。
7.根据权利要求6所述的散装零件快速自动点料系统,其特征在于,还包括LED光源,所述LED光源用于对测试载具中的散装零件进行补光,保证拍照图像是在特定照度的环境中获得的,防止外部环境光对拍照效果的影响,避免拍照过程中散装零件出现阴影。
8.根据权利要求6所述的散装零件快速自动点料系统,其特征在于,还包括振动台,所述振动台上设有测试载具,所述测试载具用于盛装待测试的散装零件;所述振动台,用于振动测试载具中的散装零件,保证散装零件不会出现重叠。
9.根据权利要求6所述的散装零件快速自动点料系统,其特征在于,还包括显示模块,所述显示模块用于显示获取图像,显示零件信息和点料结果。
10.根据权利要求6-9中任意一项所述的散装零件快速自动点料系统,其特征在于,还包括供电模块,所述供电模块用于将220V交流电转换为各功能模块所需的直流电。
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