一種基于Tegra K1的模具智能檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001 ]本發(fā)明屬于注塑機(jī)模具保護(hù)領(lǐng)域，涉及一種模具智能檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]塑料注射成型機(jī)作為塑料制品的加工設(shè)備已有半個(gè)多世紀(jì)的歷史，近年來隨著塑 料制品應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴(kuò)大，世界上對(duì)注塑機(jī)械的需求呈現(xiàn)了持續(xù)大幅攀升的趨勢(shì)。特別 是我國(guó)，進(jìn)入20世紀(jì)90年代以來，注塑機(jī)的銷售額以10%左右的年均增長(zhǎng)率快速增長(zhǎng)，總產(chǎn) 量已居世界第一位。
[0003]在注塑加工生產(chǎn)中，注塑模具作為注塑制品加工最重要的成型設(shè)備，其質(zhì)量?jī)?yōu)劣 直接關(guān)系到制品質(zhì)量?jī)?yōu)劣。而且由于模具在注塑加工企業(yè)生產(chǎn)成本中占據(jù)較大的比例，其 使用壽命直接左右注塑制品成本。目前在注塑成型車間中，為了降低修模成本，提升模具的 使用率，大部分的廠家采用人工倒班的作業(yè)方式，由作業(yè)人員通過目視、探頭、手摸的方式 進(jìn)行模具夾模的預(yù)防作業(yè)，效率極其低下勞動(dòng)強(qiáng)度高，需要投入大量的人力物力，而且容易 在人員作業(yè)疲勞是發(fā)生目視漏看而照成模具損壞，甚至因?yàn)樘筋^而產(chǎn)生不安全的人身事 故。因此，提高注塑模具質(zhì)量，并通過機(jī)器視覺技術(shù)維護(hù)和保養(yǎng)好，延長(zhǎng)其使用周期，是注塑 制品加工企業(yè)降本增效的重要課題。
[0004] 近年來，隨著圖像處理技術(shù)飛速發(fā)展，特別計(jì)算機(jī)處理速度的顯著提高，大規(guī)模存 儲(chǔ)器的出現(xiàn)，模具的自動(dòng)識(shí)別報(bào)警系統(tǒng)被大量引入注塑行業(yè)中，通過CCD視頻圖像的動(dòng)態(tài)采 集，借助計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像處理技術(shù)，對(duì)生產(chǎn)過程中模具存在的殘留、滑塊錯(cuò)位、脫模不良等 異常情況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控以實(shí)現(xiàn)對(duì)模具的自動(dòng)保護(hù)。這種基于圖像的實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)極大提 高了注塑模具的安全性，降低了修模成本，提升了工作效率，降低了工作人員的勞動(dòng)強(qiáng)度。 因此，基于機(jī)器視覺的模具保護(hù)器成為目前眾多注塑機(jī)必備的配套設(shè)備。
[0005] 目前引入的模具保護(hù)器功能都比較單一，內(nèi)部的圖像處理算法相對(duì)比較簡(jiǎn)單，這 就必然導(dǎo)致需要復(fù)雜的設(shè)置和人機(jī)交互來保證其結(jié)果的正確性。例如，運(yùn)行前的樣本學(xué)習(xí)， 多模板的選擇，檢測(cè)區(qū)域及一些參數(shù)的人工選擇問題等。這些都極大地依賴于現(xiàn)場(chǎng)的環(huán)境 和操作人員的經(jīng)驗(yàn)。當(dāng)環(huán)境發(fā)生改變，往往需要根據(jù)實(shí)際情況重新學(xué)習(xí)和選擇模板樣本，甚 至調(diào)整一些參數(shù)，如黑白靈敏度、報(bào)警閾值、相機(jī)增益等。但當(dāng)操作人員經(jīng)驗(yàn)不足時(shí)，就會(huì)造 成漏檢或者誤報(bào)警的情況，嚴(yán)重的會(huì)造成模具的損壞。
[0006] 當(dāng)前市場(chǎng)上有售的模具保護(hù)器一般都是國(guó)內(nèi)廠商生產(chǎn)的，其主要的特點(diǎn)是控制器 都采用了工控機(jī)，整套系統(tǒng)的售價(jià)也都要在3W人民幣以上。這相對(duì)于一般中小企業(yè)來說，成 本還是比較高的。因此如何在性能達(dá)標(biāo)的情況下降低模具保護(hù)器的成本，使其被廣泛接受， 也是至關(guān)重要的問題。
[0007] 注塑機(jī)機(jī)械手視頻監(jiān)視系統(tǒng)關(guān)鍵的技術(shù)問題主要有兩個(gè)：
[0008] 1).光照及陰影影響
[0009] 如何消除燈光變化，陰影影響，日夜間的光照變化等對(duì)檢查結(jié)果的影響，是提高系 統(tǒng)穩(wěn)定性的關(guān)鍵。
[0010] 現(xiàn)有的方法通過加一個(gè)恒定的紅外光源，攝像機(jī)也采用紅外相機(jī)。這種方法雖然 一定程度上解決了光照變化的問題，但是其整體系統(tǒng)的成本也會(huì)相應(yīng)的上升，同時(shí)還要保 證注塑機(jī)不受自然光的影響。
[0011] 2).工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的震動(dòng)造成的圖像之間的偏移
[0012] 注塑機(jī)在開模合模等動(dòng)作時(shí)勢(shì)必產(chǎn)生機(jī)械震動(dòng)，容易造成攝像頭在捕捉現(xiàn)場(chǎng)圖片 時(shí)和模板圖之間產(chǎn)生偏移而使檢測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確。
[0013] 現(xiàn)有技術(shù)對(duì)同一場(chǎng)景設(shè)置多個(gè)模板，在檢測(cè)結(jié)果異常時(shí)人工確認(rèn)是否為震動(dòng)偏移 產(chǎn)生的影響，然后對(duì)這種情況下的場(chǎng)景添加到模板序列中，檢測(cè)時(shí)通過對(duì)比多幅模板圖來 達(dá)到消除震動(dòng)影響的目的。問題:對(duì)比多個(gè)模板會(huì)增加算法的運(yùn)算時(shí)間，影響系統(tǒng)的效率。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0014] 為了克服已有模具檢測(cè)方式的運(yùn)算效率較低、準(zhǔn)確性較差的不足，本發(fā)明提供了 一種提升運(yùn)算效率、提高準(zhǔn)確性的基于Tegra Kl的模具智能檢測(cè)方法。
[0015] 本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：
[0016] -種基于Tegra Kl的模具智能檢測(cè)方法，所述檢測(cè)方法包括如下步驟：
[0017] A、在注塑成型后對(duì)模腔進(jìn)行異常檢測(cè)，過程如下：
[0018] Al:確認(rèn)注塑機(jī)安全門是否關(guān)閉，等待注塑機(jī)開模到位信號(hào)；
[0019] A2:使用紅外相機(jī)對(duì)產(chǎn)品成型后的模腔拍攝圖像，與基準(zhǔn)圖像對(duì)比判斷是否存在 圖像偏移，若存在則進(jìn)行位置補(bǔ)償；
[0020] A3:將拍攝到的圖像與當(dāng)前場(chǎng)景下的背景模型進(jìn)行比較，判斷是否存在異常情況； 若正常，則使能允許頂針的I/O信號(hào)，并更新背景模型;若異常，則禁止使能該I/O信號(hào)，且在 液晶屏上圈出異常區(qū)域；
[0021 ] B、在動(dòng)模落料后對(duì)模腔進(jìn)行異常檢測(cè)，過程如下：
[0022] Bl:確認(rèn)注塑機(jī)安全門是否關(guān)閉，等待注塑機(jī)頂針完成信號(hào)；
[0023] B2:使用紅外相機(jī)對(duì)產(chǎn)品落料的模腔拍攝圖像，與基準(zhǔn)圖像對(duì)比判斷是否存在圖 像偏移，若存在則進(jìn)行位置補(bǔ)償；
[0024] B3:將拍攝到的圖像與當(dāng)前場(chǎng)景下的背景模型進(jìn)行比較，判斷是否存在異常情況； 若正常，則使能允許合模I/O信號(hào)，并更新背景模型;若異常，則禁止使能該I/O信號(hào)，且在液 晶屏上圈出異常區(qū)域。
[0025]進(jìn)一步，所述步驟A3和B3中，判斷是否存在異常情況的過程如下：
[0026]首先，對(duì)背景圖像進(jìn)行采集，然后對(duì)背景圖像進(jìn)行處理，包括濾波和均衡化，然后 將處理好的背景圖像保存為Bufferl;
[0027]第二步，對(duì)當(dāng)前圖像進(jìn)行采集也進(jìn)行濾波和均衡化，保存為Bufferf;
[0028]第三步，將背景圖像與當(dāng)前圖像進(jìn)行差分，接著由差分結(jié)果判斷磨具表面是否正 常，即是否有異物存在;如果正常則經(jīng)過背景維護(hù)算法之后返回第二步繼續(xù)執(zhí)行;否則進(jìn)入 第四步；
[0029]第四步，低通濾波；
[0030]第五步，采用基于Otsu的二值化算法對(duì)得到的差分圖像進(jìn)行二值化;然后由二值 化得到的圖像判斷磨具表面是否正常，若正常則經(jīng)背景維護(hù)算法之后返回第二步繼續(xù)執(zhí) 行;若不正常則進(jìn)入第六步；
[0031]第六步，對(duì)得到的二值化圖像進(jìn)行腐蝕和膨脹操作來排除一些干擾點(diǎn)；
[0032] 最后，對(duì)經(jīng)上述步驟處理的圖像進(jìn)行空穴檢測(cè)，以此為據(jù)判斷磨具表面能是否正 常，若正常則經(jīng)過背景維護(hù)算法之后返回第二步繼續(xù)執(zhí)行，若不正常則將異常區(qū)域根據(jù)LBP 特征異常檢測(cè)算法再次進(jìn)行檢驗(yàn)若正常則經(jīng)過背景維護(hù)算法之后返回第二步繼續(xù)執(zhí)行， 若不正常則認(rèn)定磨具表面存在異物。
[0033]所述步驟A3中，異常情況是指存在缺陷產(chǎn)品及是否存在定模粘膜。
[0034]所述步驟B3中，異常情況是指落料未完成。
[0035]本發(fā)明中，采用的方法都通過算法來消除兩種情況的影響，針對(duì)第一個(gè)問題結(jié)合 直方圖均衡化方法有效的消除了線性變化的光照影響。針對(duì)第二個(gè)問題通過檢測(cè)區(qū)域的圖 像配準(zhǔn)來補(bǔ)償圖像間的偏移。
[0036]本發(fā)明的有益效果主要表現(xiàn)在：由于采用了嵌入式處理器作為控制核心，使單個(gè) 模具保護(hù)器具有更好的便攜型和易擴(kuò)展性;英偉達(dá)的核心芯片，保證了系統(tǒng)處理圖像數(shù)據(jù) 的實(shí)時(shí)性；由于采用基于機(jī)器視覺的異常檢測(cè)算法，本發(fā)明能實(shí)時(shí)智能檢測(cè)出缺陷產(chǎn)品和 脫模不良等情況，保證產(chǎn)品質(zhì)量，保護(hù)模具安全;綜上，本發(fā)明能提高注塑行業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量， 保護(hù)模具安全，降低工作強(qiáng)度，保證員工身體健康，有效提升注塑行業(yè)自動(dòng)化水平。
【附圖說明】
[0037]圖1是本發(fā)明的系統(tǒng)原理框圖。
[0038]圖2是異物檢測(cè)流程圖。
[0039]圖3是軟件總體流程框圖。
[0040] 圖4是加入模具保護(hù)器后注塑機(jī)的工作流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0041] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。
[0042] 參照?qǐng)D1~圖4,一種基于Tegra Kl的模具智能檢測(cè)方法，所述檢測(cè)方法包括如下 步驟：
[0043]