本發(fā)明涉及機械零部件檢測，具體為一種機械零部件表面缺陷視覺檢測方法及其檢測裝置。

背景技術(shù)：

1、機械零件又稱機械元件，是構(gòu)成機械的基本元件，是組成機械和機器的不可分拆的單個制件；更具體的零件為不能拆分的單個組件，而部件為實現(xiàn)某個動作或功能的零件組合，部件可以是一個零件，也可以是多個零件的組合體。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，在對機械零部件檢測過程中，需要工作人員手動從傳輸機上拿取至指定檢測區(qū)域進行檢測，導(dǎo)致檢測效率較低，且由于機械加工容易產(chǎn)生的飛屑的等問題，導(dǎo)致待檢測的機械零部件上容易殘留飛屑，導(dǎo)致在后續(xù)進行識別過程中容易出現(xiàn)誤差報警，需要工作人員多次檢測，從而增加工作人員勞動量。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種機械零部件表面缺陷視覺檢測方法及其檢測裝置，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種機械零部件表面缺陷視覺檢測裝置，包括傳輸機本體，所述傳輸機本體底部固定連接有支撐腿，所述傳輸機本體正面固定連接有推動氣缸，所述傳輸機本體頂部固定連接有第一支撐架，所述第一支撐架頂部設(shè)置有檢測器，所述傳輸機本體頂部設(shè)置有限位清理機構(gòu)，所述傳輸機本體背部設(shè)置有輔助傳輸機構(gòu)；

3、所述限位清理機構(gòu)包括限位組件與清理組件，所述限位組件設(shè)置在傳輸機本體內(nèi)部，所述清理組件設(shè)置在傳輸機本體頂部。

4、優(yōu)選的，所述限位組件包括連接臺，所述連接臺固定連接在傳輸機本體內(nèi)部，所述連接臺正面固定連接有第一電機，所述第一電機輸出端貫穿連接臺延伸至內(nèi)部固定連接有雙向螺紋桿，所述連接臺內(nèi)部固定連接有限位桿，所述限位桿外部滑動連接有活動塊，所述活動塊外部固定連接有限位板，便于調(diào)節(jié)限位板位置，從而滿足對不同尺寸的機械零部件進行限位傳輸，避免出現(xiàn)跑偏情況。

5、優(yōu)選的，所述活動塊與雙向螺紋桿螺紋連接，所述活動塊與連接臺滑動連接，所述活動塊與傳輸機本體滑動連接，便于調(diào)節(jié)過程更穩(wěn)定。

6、優(yōu)選的，所述清理組件包括第二支撐架，所述第二支撐架固定連接在傳輸機本體頂部，所述第二支撐架頂部固定連接有吸塵風(fēng)機，所述第二支撐架頂部內(nèi)側(cè)固定連接有防護箱，所述防護箱內(nèi)部固定連接有第二電機，所述第二電機輸出端貫穿防護箱延伸至內(nèi)部固定連接有第二轉(zhuǎn)動桿，所述第二支撐架內(nèi)部轉(zhuǎn)動連接有第一轉(zhuǎn)動桿，所述第一轉(zhuǎn)動桿底部固定連接有吸塵板，所述第一轉(zhuǎn)動桿內(nèi)部轉(zhuǎn)動連接有連接桿，便于實現(xiàn)吸塵板左右往復(fù)運動，增加對機械零部件吸塵范圍，減少檢測誤差情況出現(xiàn)。

7、優(yōu)選的，所述連接桿與第二轉(zhuǎn)動桿對應(yīng)位置處開設(shè)有槽，且所述第二轉(zhuǎn)動桿與連接桿轉(zhuǎn)動連接，所述吸塵風(fēng)機與吸塵板之間設(shè)置有連接管，便于除塵過程更穩(wěn)定。

8、優(yōu)選的，所述輔助傳輸機構(gòu)包括導(dǎo)流板，所述導(dǎo)流板固定連接在傳輸機本體背部，所述導(dǎo)流板背部固定連接有連接箱，所述連接箱內(nèi)部固定連接有彈簧，所述彈簧正面固定連接有滑桿，所述滑桿正面固定連接有擋板，所述擋板背部固定連接有阻尼桿，便于對導(dǎo)流板上的機械零部件進行減震，避免出現(xiàn)磕碰等造成機械零部件的損傷，方便后續(xù)返工等操作。

9、優(yōu)選的，所述阻尼桿與導(dǎo)流板固定連接，所述連接箱與滑桿對應(yīng)位置處開設(shè)有槽，且所述滑桿滑動連接在槽內(nèi)部，所述滑桿與導(dǎo)流板滑動連接，便于減震過程更穩(wěn)定。

10、一種機械零部件表面缺陷視覺檢測方法，包括以下步驟：

11、s1、特征點設(shè)置

12、在第一支撐架的四個角點處分別設(shè)置邊界特征點，獲取含有邊界特征點的圖像，再對雙目相機進行系統(tǒng)標定，獲得雙目相機中左相機和右相機的參數(shù)，并進行立體標定獲得左右相機之間的相對位置關(guān)系矩陣，現(xiàn)場相機采集傳輸機本體及其傳輸?shù)臋C械零部件表面圖像，并通過無線傳輸設(shè)備發(fā)送至遠程控制平臺；

13、s2、相機校正

14、對左右相機進行校正，并通過圖像處理技術(shù)檢測校正圖像中的特征點，通過視差法實現(xiàn)特征點的三維重建，提取第一支撐架的邊界特征點；若提取邊界特征點失敗，則返回步驟s1重新提取邊界特征點，反之，若邊界特征點提取成功，則進入到下一步驟；

15、s3、數(shù)據(jù)生成

16、對含有邊界特征點的圖像進行透視投影變換，得到矯正后的目標圖像，在遠程控制平臺，通過數(shù)字區(qū)域定位和字符分割，將字符圖像歸一化得到標準像素尺寸后標記，生成樣本數(shù)據(jù)集；

17、s4、構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型

18、對矯正后的目標圖像進行目標區(qū)域背景移除，提取包含機械零部件表面的目標區(qū)域中值圖像，構(gòu)建基于pytorch框架的網(wǎng)絡(luò)模型，將樣本數(shù)據(jù)集按比例劃分后輸入網(wǎng)絡(luò)模型中訓(xùn)練。

19、優(yōu)選的，所述步驟s3中，標注感興趣區(qū)域，將標注點引向四周，提取四個角的像素點特征，提取感興趣區(qū)域，即圖像中的數(shù)字區(qū)域，同時進行角度矯正，在數(shù)字區(qū)域中，根據(jù)水平垂直投影切割最小字符區(qū)域，然后依據(jù)先驗信息數(shù)字高寬比和行列數(shù)，等分切割出單字符；將分割好的數(shù)字字符按照20*50像素標準化，分別將數(shù)字1至9標記為文件夾1至9，將帶有小數(shù)點的“1.”至“9.”字符標記為文件夾10至19，一共20類樣本數(shù)據(jù)集；切割出單字符之后，將提取的數(shù)碼管字符的二值化圖像在豎直方向投影，投影公式為：

20、sj＝∑colsjp(i，j)

21、其中，sj為第j列的圖像像素值為255的像素點的和，i、j分別為圖像像素點的行列坐標，cols是圖像的列寬，p(i,j)取值0或者1，當坐標(i,j)點的像素點的灰度值為255時，p(i,j)取值為1，否則為0；以圖像的行號作為橫軸，以對應(yīng)每行的灰度值為255的像素點數(shù)目作為縱軸生成投影直方圖，掃描投影直方圖，提取最大最小的邊界坐標點，從而得到數(shù)碼管字符的上下邊界，進而達到字符分割。

22、優(yōu)選的，所述步驟s4中，創(chuàng)建基于pytorch框架的深度學(xué)習(xí)沙盒環(huán)境,采用cnn特征提取、殘差學(xué)習(xí)的resnet網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方式，基于github的代碼框架完成深度學(xué)習(xí)resnet網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的配置和模型的搭建。

23、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明提供了一種機械零部件表面缺陷視覺檢測方法及其檢測裝置，具備以下有益效果：

24、1.該機械零部件表面缺陷視覺檢測方法及其檢測裝置，通過設(shè)置的限位清理機構(gòu)，在使用過程中，通過設(shè)置的第一電機工作，使雙向螺紋桿轉(zhuǎn)動，便于調(diào)節(jié)限位板位置，從而滿足對不同尺寸的機械零部件進行限位傳輸，避免出現(xiàn)跑偏情況，通過設(shè)置的第二電機工作，使第二轉(zhuǎn)動桿轉(zhuǎn)動，便于實現(xiàn)吸塵板左右往復(fù)運動，增加對機械零部件吸塵范圍，減少檢測誤差情況出現(xiàn)。

25、2.該機械零部件表面缺陷視覺檢測方法及其檢測裝置，通過設(shè)置的輔助傳輸機構(gòu)，在使用過程中，通過設(shè)置的擋板運動，使滑桿運動，便于對導(dǎo)流板上的機械零部件進行減震，避免出現(xiàn)磕碰等造成機械零部件的損傷，方便后續(xù)返工等操作。

26、3.該機械零部件表面缺陷視覺檢測方法及其檢測裝置，通過構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的resnet網(wǎng)絡(luò)模型，配合樣本數(shù)據(jù)集的收集，極大降低了算法復(fù)雜度，提升了算法效率，并規(guī)避了立體匹配算法可能帶來的誤差使得機械零部件定位算法更具有泛化能力且精確度更高，提升了三維重建的精度。