一種塑料熱鉚接組裝監測方法及裝置制造方法及圖紙

本發明專利技術涉及汽車零部件檢測技術領域，具體涉及一種塑料熱鉚接組裝監測方法及裝置，利用輔助運送定位模塊將待檢測件運送到統一的光學檢測視場位置、強準直光源模塊斜射產生陰影區以及攝像模塊進行圖像采集，通過圖像分析判斷待測件是否合格，并通過SVM分類器對焊接情況進行質量評價；本發明專利技術可以實現快速高精度在線監測汽車車門等組件成品、半成品在裝配過程中的漏裝、缺陷識別及質量評價，提高自動裝配線生產效率和質量。

A monitoring method and device for plastic hot riveting assembly

【技術實現步驟摘要】
一種塑料熱鉚接組裝監測方法及裝置
本專利技術涉及汽車零部件檢測
，具體涉及一種塑料熱鉚接組裝監測方法及裝置。
技術介紹
隨著塑料在汽車輕量化中的大量使用，對塑料鉚接產品的質量判斷至關重要。在常見的裝配技術中，塑料熱鉚接組裝是相對簡單、低廉、高效的永久性固定裝配方法，可實現多點同時進行鉚接固定，無需外加零部件、填料和其他費用。但對于汽車門板、儀表板這類內外飾件而言，其表面質量要求高且結構復雜，在裝配過程中容易因為焊接工藝參數控制和定位誤差而形成缺陷，特別是當前國內還主要以人工焊接裝配為主，造成最終產品普遍有焊接缺陷或裝配質量不高。針對上述問題，專利CN106078153A(電動汽車車門結構及其裝配裝置及裝配、檢測方法)，提出了車門設計及對應于該設計形式車門的檢測方法，但不涉及光學檢測技術；專利CN103245263A(一種汽車門護板裝配檢測輔具及其檢測方法)，雖然涉及到反光鏡光學元件，但其檢測主要通過人為操作起到方便觀察的作用，不涉及圖像采集及分析工作，在形式上也大不相同；文獻“紅外熱成像技術在熱鉚產品質量檢測中的應用”(期刊來源：科技傳播，作者：何路路、任子真，2015)中明確指出采用紅外線檢測技術而非本專利所采用的普通相機的原因之一就是，普通可見光相機采集到的圖像目標和背景顏色一致，會導致目標與背景邊緣不清晰。
技術實現思路
針對上述存在的問題，本專利技術提出一種塑料熱鉚接組裝監測方法及裝置，以實現塑料熱鉚接自動裝配線的測量反饋。為實現上述目的，本專利技術具體技術方案如下：一種塑料熱鉚接組裝監測方法，包括以下步驟：1)初始化灰度閾值和相對閾值，轉步驟2)；2)訓練SVM分類器并分等級，即按照對應光照下焊接局部圖像的亮度統計、均方差、對比度特征將訓練樣本分類質量等級打分，分別對SVM分類器進行訓練，得到對應所述特征的多個SVM分類器，轉步驟3)；3)定位待檢測件，由輔助運送定位模塊將待檢測件運送到統一的光學檢測視場位置，轉步驟4)；4)圖像采集，在系統控制模塊的控制下，通過攝像模塊分別采集不同強準直光源照射下的圖像，轉步驟5)；5)判斷金屬螺釘是否缺失，即判斷采集到的圖像中金屬螺釘對應區域內的像素值，若金屬螺釘對應區域內的像素值均小于灰度閾值則判定為金屬螺釘缺失，即不合格，轉步驟7)，否則轉步驟6)；6)判斷是否漏焊，即將不同強準直光源照射下的圖像對應像素值相減并取絕對值，若絕對值均超過相對閾值，則判定為漏焊，即不合格，轉步驟7)，否則轉步驟8)；7)采用SVM分類器對焊接情況進行質量評價；8)待檢測件合格。本專利技術還提供了一種塑料熱鉚接組裝監測裝置，包括強準直光源模塊、攝像模塊、系統控制模塊和輔助運送定位模塊；其中輔助運送定位模塊用于將待檢測件運送到統一的光學檢測視場位置；強準直光源模塊用于斜射鉚柱形成特定暗影區；攝像模塊包含CCD和鏡頭，用于從焊柱頂端對焊柱進行攝像，攝像物距由所選用的鏡頭和拍攝分辨率要求決定；系統控制模塊用于控制強準直光源光強及開關、圖像采集節拍、輔助運送節拍、圖像分析及鉚接質量判斷。進一步地，上述料熱鉚接組裝監測裝置，其特征在于所述強準直光源模塊，在具體應用中根據需要可設置多組，不同組強準直光源模塊采用環形對稱布置。與現有技術相比，本專利技術可以實現快速高精度在線監測汽車車門等組件成品、半成品在裝配過程中的漏裝、缺陷識別及質量評價，提高自動裝配線生產效率和質量。附圖說明圖1是塑料熱鉚接組裝裝置光路布置示意圖。圖2是塑料熱鉚接組裝檢測流程圖。具體實施方式下面結合附圖和實施實例對本專利技術作進一步描述。塑料熱鉚接組裝裝置包括強準直光源模塊、攝像模塊、系統控制模塊和輔助運送定位模塊，其中輔助運送定位模塊用于將待檢測件運送到統一的光學檢測視場位置；強準直光源模塊用于斜射鉚柱形成特定暗影區，具體應用中根據需要可設置多組強準直光源模塊，不同組強準直光源模塊采用環形對稱布置；攝像模塊包含CCD和鏡頭，用于從焊柱頂端適當物距對焊柱進行攝像，其中物距由所選用的鏡頭和拍攝分辨率要求決定；系統控制模塊用于控制強準直光源光強及開關、圖像采集節拍、輔助運送節拍、圖像分析及鉚接質量判斷。塑料熱鉚接組裝裝置光路布置示意圖如圖1圖所示，圖中1為攝像模塊，2為強準直透鏡，3是焊柱。本實施例中包含兩組強準直光源模塊，焊柱由鉚樁和鉚柱組成，強準直光源斜射到組件待檢測部位焊柱，攝像器從頂部攝像。圖2是塑料熱鉚接組裝檢測流程圖，包括如下步驟：1)初始化灰度閾值和相對閾值，其中，灰度閾值和相對閾值大小可根據工況準直光源光亮度適當調整，本實施例中灰度閾值為250，相對閾值為64，轉步驟2)；2)訓練支持向量機SVM(SupportVectorMachine)分類器并分等級，即按照對應光照下焊接局部圖像的亮度統計、均方差、對比度特征將訓練樣本分類質量等級打分，分別對SVM分類器進行訓練，得到對應所述特征的多個SVM分類器；其中，訓練支持向量機SVM包括如下步驟：2.1)初始化粒子群的參數，本實施例中慣性權重參數設為w＝1；學習因子均為c1＝c2＝2；2.2)確定適應度函數，通過個體粒子所對應初始的懲罰系數和核函數參數來建立支持向量機的學習模型，并引入訓練樣本，計算出個體粒子所對應的適應度值；2.3)更新極值、速度和位置，即當個體的適應度值小于個體極值或者全局極值，則將個體的適應度值代替個體極值或者全局極值，并將新生成的極值進行速度的更新；2.4)進化搜索，每個粒子根據更新后的速度和位置重新進行搜索，并迭代重復步驟2.3)直到滿足退出迭代條件(以迭代總次數或迭代更新量足夠小作為迭代退出條件)；2.5)迭代完成，將最優參數c，g賦給支持向量機分類器；3)定位待檢測件，由輔助運送定位模塊將待檢測件運送到統一的光學檢測視場位置，轉步驟4)；4)圖像采集，在系統控制模塊的控制下，通過攝像模塊分別采集不同強準直光源照射下的圖像，轉步驟5)；本實施例中，開啟左光源、關閉右光源，拍攝圖1；開啟右光源、關閉左光源，拍攝圖2；5)判斷金屬螺釘是否缺失，即判斷采集到的圖像中金屬螺釘對應區域內的像素值，若金屬螺釘對應區域內的像素灰度值均小于灰度閾值則判定為金屬螺釘缺失，即不合格，轉步驟7)，否則轉步驟6)；6)將采集到的兩幅圖像對應像素值相減并取絕對值，若絕對值超過相對閾值，則判定為漏焊，即不合格，轉步驟7)，否則轉步驟8)；7)采用SVM分類器對焊接情況進行質量評價；8)待檢測件合格。本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種塑料熱鉚接組裝監測方法，其特征在于，包括以下步驟：1)初始化灰度閾值和相對閾值，轉步驟2)；2)訓練SVM分類器并分等級，即按照對應光照下焊接局部圖像的亮度統計、均方差、對比度特征將訓練樣本分類質量等級打分，分別對SVM分類器進行訓練，得到對應所述特征的多個SVM分類器，轉步驟3)；3)定位待檢測件，由輔助運送定位模塊將待檢測件運送到統一的光學檢測視場位置，轉步驟4)；4)圖像采集，在系統控制模塊的控制下，通過攝像模塊分別采集不同強準直光源照射下的圖像，轉步驟5)；5)判斷金屬螺釘是否缺失，即判斷采集到的圖像中金屬螺釘對應區域內的像素值，若金屬螺釘對應區域內的像素值均小于灰度閾值則判定為金屬螺釘缺失，即不合格，轉步驟7)，否則轉步驟6)；6)判斷是否漏焊，即將不同強準直光源照射下的圖像對應像素值相減并取絕對值，若絕對值均超過相對閾值，則判定為漏焊，即不合格，轉步驟7)，否則轉步驟8)；7)采用SVM分類器對焊接情況進行質量評價；8)待檢測件合格。

【技術特征摘要】
1.一種塑料熱鉚接組裝監測方法，其特征在于，包括以下步驟：1)初始化灰度閾值和相對閾值，轉步驟2)；2)訓練SVM分類器并分等級，即按照對應光照下焊接局部圖像的亮度統計、均方差、對比度特征將訓練樣本分類質量等級打分，分別對SVM分類器進行訓練，得到對應所述特征的多個SVM分類器，轉步驟3)；3)定位待檢測件，由輔助運送定位模塊將待檢測件運送到統一的光學檢測視場位置，轉步驟4)；4)圖像采集，在系統控制模塊的控制下，通過攝像模塊分別采集不同強準直光源照射下的圖像，轉步驟5)；5)判斷金屬螺釘是否缺失，即判斷采集到的圖像中金屬螺釘對應區域內的像素值，若金屬螺釘對應區域內的像素值均小于灰度閾值則判定為金屬螺釘缺失，即不合格，轉步驟7)，否則轉步驟6)；6)判斷是否漏焊，即將不同強準直光源照射下的圖像對應像...

【專利技術屬性】
技術研發人員：戴宜全，孔嘯，張偉建，孔飛，劉效，張偉，
申請(專利權)人：江蘇宜潤智能裝備產業創新研究院有限公司，
類型：發明
國別省市：江蘇,32