基于机器视觉的线束末端包覆质量检测系统研究

摘要：

目的 为了自动、准确地识别汽车线束末端包覆质量,以工业机器人和工业相机为基础,设计一种基于机器视觉的汽车线束末端包覆质量检测系统.方法 该系统使用置于工业机器人手臂的CCD工业相机采集图像信息,首先运用HALCON对系统进行标定,其次通过梯度腐蚀等预处理,角点检测等方法得到线束的节点坐标,然后以归一化匹配标准为基础,提出多区域双层的多阈值模板匹配算法对线束末端包覆质量快速识别,计算线束末端未包覆长度并得到线束节点坐标修正值,最后进行未包覆段补包.结果 实验表明,此系统在检测端末节点数少于10个的线束末端包覆质量的准确度维持在97.22％以上.补包后偏差量的绝对值小于2 mm,且重复性精度为1.07 mm.结论 该检测系统稳定可靠,能满足实际生产中对线束包覆质量的检测,提高了线束包覆生产线的自动化和智能化水平.

关键词：工业机器人、机器视觉、线束包覆、归一化匹配

所属期刊栏目：41

分类号：TB486;TH164(工业通用技术与设备)

资助基金：上海市联盟计划LM201630

在线出版日期：2020-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：237-242