基于机器视觉的汽车零件尺寸检测系统及方法与流程

1.本发明所属领域是汽车零件产品视觉检测技术领域，具体而言是基于机器视觉的汽车零件尺寸检测系统，以及基于机器视觉的汽车零件尺寸检测方法。

背景技术：

2.那种构成汽车整体的各个单元，以及服务于汽车的一种产品叫汽车零件，汽车零件适用范围窄，通常是适用于某种固定车型，所以在对汽车零件开展加工的时候，对其尺寸要求更为严格。

3.在对汽车零件开展视觉检测之际，现有的汽车零件尺寸检测系统，对机器采集的图像修复效果欠佳，致使修复后的图像有别于标准图像，这便造成检测汽车零件尺寸存在误差，提高了汽车零件产品流通的回收率。并且，现有的汽车零件尺寸检测系统，对汽车零件尺寸检测时，不能计算待测汽车零件与标准汽车零件间的误差，检测出尺寸不符标准就直接重做，这又进一步增添了生产成本。还有，现有的汽车零件尺寸检测系统，检测汽车零件尺寸时，一般会对汽车零件上每个点的位置都检测一遍，检测内容繁杂，运算量也大，进而致使汽车零件尺寸检测系统的工作效率降低。

技术实现要素：

4.基于机器视觉的汽车零件尺寸检测系统及方法，是本发明要提供的，目的在于解决上述背景技术里提出的问题。

5.为了将上述提及的技术方面的问题予以解决，本发明给出如下这些技术方面的方案，其涵盖图像采集模块，图像处理模块，计算模块以及尺寸测量模块。

6.有关模块当中，所述的图像采集模块，其作用在于，先把图像采集角度予以调整，使之符合标准，接着，将采集光线也调整到符合标准的状态，之后，针对待测的汽车零件，展开图像采集工作，随后，把采集得来的汽车零件图像，传输至图像处理模块。

7.那个被称作图像处理模块的部分，用来接收图像采集模块所传输过来的采集图像，接着，对采集图像开展灰度化处理，再进行去噪处理，之后进行修复处理，最后，把经过这些处理之后的图像，传输至计算模块。

8.所述计算模块，用于接收图像处理模块所传输来的图像，把图像垂直映射于坐标系之中，依据待测汽车零件的结构类型，选取坐标系里的三点坐标，构建方程模型，基于该方程模型，对待测汽车零件与标准汽车零件之间的误差展开分析，再将误差分析结果以及方程模型传输至尺寸测量模块。

9.尺寸测量模块接收计算模块传输的内容，基于方程模型，依据待测汽车零件结构类型，对该待测汽车零件的尺寸进行计算。

10.进而，那个图像采集模块涵盖采集角度调整单元，以及采集光线调整单元，还有图像采集单元。

11.所述采集角度调整单元，对cmos摄像头与待测汽车零件之间的角度予以调整，使得cmos摄像头中心线和待测汽车零件的中心线，处于同一垂线上，要是两者中心线处于同一垂线上，那就将角度调整信息传输至采集光线调整单元，不然呢，就再度对cmos摄像头与待测汽车零件之间的角度进行调整，以此保证cmos摄像头中心线与待测汽车零件的中心线处于同一垂线。

之上，用于防止cmos摄像头在对待测汽车零件实施图像采集之际，因为角度出现偏差致使测量尺寸跟实际值不相符合，需要针对图像开展校正处理之后才能够获取到准确数值，这延长了测量所需的时间，并且降低了尺寸测量的精度。

12.采集光线调整单元接收采集角度调整单元传来的角度调整信息，依据该接收信息去调整照射在待测汽车零件上的光源角度，还要调整亮度，以及调整发散范围，之后把调整结果传输给图像采集单元。要是光源角度、亮度和发散范围调整得不合适，cmos摄像头采集的图像就会出现大量残缺影像，这增加了后续图像修复的时间，还会降低图像采集精度。

13.其所陈述的图像采集单元，会对采集光线调整单元所传递的调整结果予以收受接收。然后，依据该调整结果，对cmos摄像头的工作状态实施把控控制，进而把cmos摄像头在工作之际所采集的待测汽车零件图像传送到图像处理模块。

14.再者，那个图像处理模块涵盖了图像灰度化处理单元，还包含图像去噪处理单元，并且有图像修复单元。

15.图像采集单元所采集的待测汽车零件图像，会被所述图像灰度化处理单元接收，之后该单元会对接到的图像开展图像灰度化处理，处理完毕后，会把处理好的图像传送给图像去噪处理单元。

16.图像去噪处理单元接收图像灰度化处理单元传输来的处理图像，采用高斯滤波法对该图像做去噪处理，之后将去噪处理后的图像传至图像修复单元。

17.由图像去噪处理单元传输过来的图像，被所述图像修复单元接收，过后，该图像修复单元依据标准汽车零件图像，对所接收的图像展开修复操作，修复完成后，把修复好的图像传送给计算模块。

18.进一步的，所述图像修复单元修复图像的具体方法为：

19.根据汽车零件标准图像来开展提取，针对经去噪处理后的图像里，特征位置以及边界位置那儿的缺陷像素，若无缺陷那不需要进行下面各项举动，不然依照步骤顺序去做，汽车零件尺寸测量首先是针对边界位置上点和点之间的距离实施测量，接着是针对特征位置上点和点之间的距离予以测量，以此确保定制的汽车零件契合生产要求，所以对于汽车零件其他位置的缺陷没必要去考虑。

20.(2)针对(1)里的缺陷像素，借助在标准待测汽车零件图像中，特征位置或者边界位置像素的平均值来予以填充，运用像素平均值填充缺陷像素，这般做有益于针对图像曝光位置展开填充，能够让采集图像初步形成样子。

21.对标准汽车零件图像上的所有像素值进行采集，将其放入一个数据集中，对待测汽车零件图像上的所有像素值进行采集，把这些像素值放入另一个数据集中，基于标准汽车零件数据集构建回归方程，若待测汽车零件数据集中存在包含空值的对象，那么把待测汽车零件数据集中的已知数值带入回归方程去估计预测值，并用预测值进行填充，构建回归方程用来对待测汽车零件图像上处于像素平均值附近的缺陷像素进行填充，确保填充后的待测汽车零件图像不存在缺陷影像，这有利于对待测汽车零件尺寸进行测量。

22.而且呢，那个计算模块呀，它包含着坐标系构建单元，坐标点采集单元，方程模型构建单元，以及误差分析单元。

23.对于图像处理模块传输过来的，经过处理的汽车零件图像，所述坐标系构建单元会进行接收。要是汽车零件属于对称结构，那么就会以接收图像的中心点当作原点来构建坐标系。一旦汽车零件是不规则结构，那就会以接收的图像上的任意一点作为原点构建坐标系。并且会把构建好的坐标系，以及待测汽车零件图像垂直映射到坐标系上的坐标，传输到坐标点采集单元。

24.所述坐标点采集单元，接收坐标系构建单元传输的坐标系，以及待测汽车零件图像垂直映射到坐标系上的坐标，根据坐标绝对值大小，判断汽车零件是否满足对称，若满足对称，选取坐标轴上任意三点坐标，若不满足对称，选取坐标系中表示汽车零件特征位置的三点坐标，且该三点坐标位于一条直线上，将选取的三点坐标传输至方程模型构建单元。

25.方程模型构建单元接收坐标点采集单元采集到的三点坐标，依据这三点坐标搭建方程模型，接下来把构建好的方程模型跟标准方程模型作对比。要是两者方程模型一样，那就判定该汽车零件尺寸合乎标准，随后把构建的方程模型传送到尺寸测量模块。要是两者方程模型不一样，那就认定该汽车零件尺寸不符合标准，接着把表示该汽车零件的方程模型以及标准方程模型传送到误差分析单元。

26.那一误差分析单元，会对由方程模型构建单元传输过来的汽车零件方程模型和标准方程模型予以接收，接着依据所接收的内容，针对汽车零件与标准零件之间的误差展开分析，随后按照误差分析的结果，去判定是对该汽车零件进行舍弃，还是进行二次加工。

27.更进一步来讲，那个所述的方程模型构建单元，依据三点坐标去构建方程模型时，其具体所采用的方法是这样的：

28.步骤一：设属于对称结构的汽车零件方程模型为y

12

等于二倍的p一乘以x一加上c，三个点的坐标分别是，零与n，零与负n，以及负m与零，设属于不规则结构的汽车零件方程模型为y二等于a一乘以x二加上b一，三个点的坐标分别是，m一与n一，m二与n二，以及m三与n三。

29.步骤二：依据步骤一设定的参数，把三点坐标逐个带入方程模型，于是：

30.属于对称结构的汽车零件方程模型y1为：

其中，待测汽车零件方程模型里属于对称结构的，是通过抛物线方程来表示的，这有利于把待测汽车零件上尽可能多的坐标点分布在方程模型上，以方便将待测汽车零件与标准汽车零件的尺寸做初步判定。

属于不规则结构的汽车零件方程模型y2为：

其中，汽车零件方程模型里属于不规则结构的那些，是通过直线方程来进行表示的，这有利于确保待测汽车零件上面的特征元素处在同一条直线之上，进而使得生产出的汽车零件尺寸符合初步判定。

步骤三，设，属于不同结构类型的标准汽车零件，其标准方程模型，分别为y。

12

＝2p1x

′1+c、 y

′2＝a1x

′2+b1；

步骤四：把步骤二中算出的方程模型，和步骤三中的标准方程模型作对比，依据对比结果，来选择把计算得出的方程模型以及标准方程模型，传送到尺寸测量模块，或者误差分析单元。

更进一步来讲，针对汽车零件以及标准零件間所存在的误差，所述误差分析单元用以展开分析的具体方式是：

步骤一：依据最小二乘法来构建汽车零件与标准汽车零件之间的误差模型，特定的误差模型公式是：

其中，存在一种表示属于不规则结构的汽车零件方程模型与标准汽车零件方程模型之间的误差模型，还有一种表示对称结构的汽车零件方程模型与标准汽车零件方程模型之间的误差模型，i表示e1方程模型中坐标点数量，g表示e2方程模型中坐标点数量。

步骤2：借助误差模型，把与标准汽车零件对应的零件方程模型，和与待测汽车零件对应的零件方程模型，二者进行拟合，而对应的拟合函数分别是：

这里面，存在着属于不规则结构的汽车零件方程模型跟标准汽车零件方程模型两者之间的拟合函数，还有对称结构的汽车零件方程模型与标准汽车零件方程模型之间的拟合函数，经由求解拟合函数，就能够求解误差方程的最小二乘解。

步骤3：依据所求得的拟合函数解的大小情况，去比较标准汽车零件与待测汽车零件坐标绝对值二者之间的差值，要是这个差值大于或者等于所求得的拟合函数解的话，那么就能够对待测汽车零件开展二次加工，相反的话，那就把该待测汽车零件舍弃掉。

进一步而言，所述尺寸测量模块会接收误差分析单元传输过来的方程模型，并且依据所接收的内容，对要进行测量的汽车零件的尺寸展开计算。

此外，关于所述尺寸测量模块对需要测量尺寸的汽车零件开展尺寸计算的特定步骤是：

设定坐标，为方程模型拥有的一点，那么属于对称结构的汽车零件，其尺寸是d1，为：

在这里面，鉴于待测的汽车零件呈现出对称的结构，所以由此得出的两点之间的尺寸，是待测汽车零件尺寸的二分之一。

假定存在一点其坐标处于方程模型之上，那么，属于那种并非规则结构的汽车零件的尺寸d2是：

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

1.本发明提取经去噪处理后图像上的特征位置以及边界位置的缺陷像素，其提取过程不考虑其它位置像素的缺陷情形，如此会减少图像修复时间，之后通过像素平均值对图像里的缺陷像素予以初步填充，又通过构建回归方程对初步填充后的像素再次实施填充，以此保证填充后的图像不存在缺陷像素，而且图像修复效果良好，这避免了在对汽车零件尺寸进行检测时出现误差，进而进一步降低了汽车零件产品流通的回收率。

2.本发明先是依据构建的方程模型来构建误差方程，接着凭借误差方程求出拟合函数，之后通过对拟合函数求解，从而得出待检测汽车零件与标准汽车零件之间的误差，再把标准汽车零件和待测汽车零件坐标绝对值之间的差值同误差值进行对比，以此判断该待测汽车零件是否要重做或者是否需进行二次加工。

3.经由构建的方程模型，本发明对汽车零件处于待测情况时出现各种特征位置予以了表述，边界位置也得以描述，舍弃了对其它位置点的描述，进而减少了检测的相关内容，而且运算量大幅减少，确保汽车零件特征位置以及边界位置的尺寸符合标准汽车零件尺寸，如此一来便能够使得对汽车零件尺寸的检测予以完成，进一步的效果是提高了汽车零件尺寸检测系统最终工作效率。

附图说明

通过附图能够给予对本发明更深入的领会，并且它成为说明书的一部分，跟本发明的实施例一同用以阐释本发明了，且不会对本发明造成限制。于附图之中：

其中，图1展示这样一种示意图，它是关于本发明里面基于机器视觉的，用于汽车零件尺寸检测的系统以及方法的工作原理结构所呈现的。

具体实施方式

如下会结合本发明实施例里的附图，对实施例中的技术方案予以清楚且完整地描述，明显地，所描述的实施例只是本发明一部分实施例，并非全部实施例，基于此，本领域普通技术人员在未进行创造性劳动的情况下获取的所有其他实施例，都在本发明保护范畴内。

请去查看图1，本发明给出技术方案，此方案涵盖图像采集模块s1，还包含图像处理模块s2，并且有计算模块s3以及尺寸测量模块s4。

图像采集模块s1的作用是，把图像采集角度予以调整，使其和采集光线一道符合标准，之后对待测汽车零件图像展开采集工作，并且把采集到的汽车零件图像传送到图像处理模块s2；图像采集模块s1包含。

有采集角度调整单元s11，还有采集光线调整单元s12以及图像采集单元s13。采集角度调整单元s11会去调整cmos摄像头与待测汽车零件之间的角度，从而让cmos摄像头中心线和待测汽车零件的中心线处于同一垂线上。要是两者中心线处于同一垂线上，那就会把角度调整信息传输至采集光线调整单元s12，不然就要重新去调整cmos摄像头与待测汽车零件之间的角度，以此保证cmos摄像头中心线与待测汽车零件的中心线处于同一垂线上，这是为了防止cmos摄像头对待测汽车零件进行图像采集时，因角度偏差致使测量的尺寸和实际值不符，得对图像进行校正处理后才能得到准确值，如此就延长了测量时间，还降低了尺寸测量精度。采集光线调整单元s12会接收采集角度调整单元s11传输的角度调整信息，接着依据接收信息去调整照射在待测汽车零件上的光源角度、亮度以及发散范围，并把调整结果传输至图像采集单元s13，当光源角度、亮度和发散范围调整不恰当的时候，cmos摄像头采集的图像就会出现大量残缺影像，这就加大了后续图像修复时间，同时还降低了图像采集精度。图像采集单元s13会接收采集光线调整单元s12传输的调整结果，然后根据调整结果去控制cmos摄像头的工作状态，将cmos摄像头工作时采集的待测汽车零件图像传输至图像处理模块s2。

图像采集模块s1传输采集图像，图像处理模块s2会接收该采集图像，接着对采集图像做灰度化、去噪以及修复处理，之后把处理后的图像传输给计算模块s3；图像处理模块s2有图像灰度化处理单元s21、图像去噪处理单元s22以及图像修复单元s23；图像灰度化处理单元s21接收图像采集单元s13采集的待测汽车零件图像，再对接收图像做图像灰度化处理，然后把处理后的图像传输至图像去噪处理单元s22；图像去噪处理单元s22接收图像灰度化处理单元s21传输的处理图像，通过高斯滤波法对图像进行去噪处理，再将去噪处理后的图像传输至图像修复单元s23。

被图像去噪处理单元s22传输过来的那个图像，能够被图像修复单元s23接收，之后图像修复单元s23需依据标准汽车零件图像来对所接收至的图像开展修复工作，修复好的图像会被传输到计算模块s3，提到的图像修复单元s23修复图像的具体方式是：

(1)对于基于汽车零件标准图像，经去噪处理后的图像，要提取其中属于特征位置和边界位置的缺陷像素，若不存在缺陷，那就不需要进行下面的操作，不然就依照步骤顺序来操作，汽车零件尺寸测量主要是测量边界位置上点与点之间的距离，还要测量特征位置上点与点之间的距离，以此来确保制造的汽车零件符合生产需求，所以对汽车零件其它位置的缺陷不用去考虑。

(2)依据标准待测汽车零件图像里，特征所在位置或者边界所在位置像素的平均值，来针对（1）当中提到的缺陷像素予以填充，运用像素平均值开展缺陷像素的填充工作，这种做法有助于针对图像曝光位置实施填充操作，进而让采集所得的图像开始初步形成一定的样子。

(3)采集标准汽车零件图像上的所有像素值，将其放入一个数据集中，采集待测汽车零件图像上的所有像素值，把这些像素值放入另一个数据集中，基于标准汽车零件数据集去构建回归方程，如果待测汽车零件数据集中有包含空值的对象，那就把待测汽车零件数据集中的已知数值拿出来带入回归方程去估计预测值，接着拿预测值进行填充，构建回归方程是为了对待测汽车零件图像上处于像素平均值附近的缺陷像素实施填充，要保证填充后的待测汽车零件图像不存在缺陷影像了，这样有利于对待测汽车零件尺寸进行测量。

计算模块s3，用来接收图像处理模块s2传输的图像，把图像在坐标系里进行垂直映射，依据待测汽车零件结构类型，选取坐标系中的三点坐标，构建方程模型，基于方程模。

针对型对待测汽车零件与标准汽车零件间的误差予以分析，把误差分析结果以及方程模型传至尺寸测量模块s4 ，计算模块s3涵盖坐标系构建单元s31、坐标点采集单元s32、方程模型构建单元s33以及误差分析单元s34 ，坐标系构建单元s31接收图像处理模块s2传输的处理后的汽车零件图像，要是汽车零件属对称结构，那就以接收图像的中心点当作原点构建坐标系，要是汽车零件为不规则结构，便以接收的图像上任意一点作为原点构建坐标系，还把构建的坐标系以及待测汽车零件图像垂直映射到坐标系上的坐标传至坐标点采集单元s32 ，坐标点采集单元s32接收坐标系构建单元s31传输的坐标系及待测汽车零件图像垂直映射到坐标系上的坐标，依据坐标绝对值大小判定汽车零件是否符合对称，若符合对称，就选取坐标轴上任意三点坐标，若不符合对称，就选取坐标系中表示汽车零件特征位置的三点坐标，并且该三点坐标处于一条直线上，然后将选取的三点坐标传至方程模型构建单元s33。

方程模型构建单元s33，接收坐标点采集单元s32采集的三点坐标，依据这三点坐标构建方程模型，把构建好的方程模型与标准方程模型作对比，要是两者方程模型一样，就判断该汽车零件尺寸符合标准，还把构建的方程模型传至尺寸测量模块s4，要是两者方程模型不一样，就判断该汽车零件尺寸不符标准，并且将表示该汽车零件的方程模型以及标准方程模型传至误差分析单元s34，方程模型构建单元s33按三点坐标构建方程模型的具体办法是：

步骤一：设属于对称结构的汽车零件方程模型为y

12

＝2p1x1+c，三点坐标分别为(0，n)、 (0，-n)和(-m，0)，设属于不规则结构的汽车零件方程模型为y2＝a1x2+b1，三点坐标分别 为(m1，n1)、(m2，n2)和(m3，n3)；

在步骤二当中，依据步骤一设定好的参数，把三点坐标逐个带入方程模型，于是就会出现这样的情况：

属于对称结构的汽车零件方程模型y1为：

其中，属于对称结构的待测汽车零件方程模型通过抛物线方程进行表示，有利于尽可能 多的将待测汽车零件上的坐标点分布在方程模型上，便于将待测汽车零件与标准汽车零件的 尺寸进行初步判定；

属于不规则结构的汽车零件方程模型y2为：

其中，属于不规则结构的汽车零件方程模型通过直线方程进行表示，有利于保证待测汽 车零件上的特征元素处于同一直线上，进而保证生产的汽车零件尺寸符合初步判定；

步骤三：设属于不同结构类型的标准汽车零件的标准方程模型分别为y

12

＝2p1x

′1+c、 y

′2＝a1x

′2+b1；

步骤四：把步骤二中算出的方程模型，跟步骤三中的标准方程模型作对比，依据对比结果，选择把计算得出的方程模型以及标准方程模型，传送到尺寸测量模块s4，或者误差分析单元s34。

将汽车零件方程模型，以及标准方程，由方程模型构建单元s33传输给误差分析单元s34。

由模型来进行接收，而后依据接收的内容，针对汽车零件跟标准零件之间的误差展开分析，接着按照误差分析的结果，判断是要对该汽车零件采取舍弃行为，还是进行二次加工处理，误差分析单元s34针对汽车零件与标准零件之间的误差展开分析的具体方式是：

step1：基于最小二乘法构建汽车零件和标准汽车零件之间的误差模型，具体的误差模 型公式为：

其中，表示属于不规则结构的汽车零件方程模型与标准汽车零件方程 模型之间的误差模型，i表示e1方程模型中坐标点数量，表示对称结 构的汽车零件方程模型与标准汽车零件方程模型之间的误差模型，g表示e2方程模型中坐标 点数量；

step2：通过误差模型将标准汽车零件求得的零件方程模型与待测汽车零件求得的零件 方程模型进行拟合，则对应的拟合函数分别为：

其中，表示属于不规则结构的汽车零件方程模型与标准汽车零件 方程模型之间的拟合函数，对称结构的汽车零件方程模型与标准汽 车零件方程模型之间的的拟合函数，通过求解拟合函数，即可求解误差方程的最小二乘解；

step3：基于求得的拟合函数解的大小，比较标准汽车零件和待测汽车零件坐标绝对值 之间的差值，若差值大于等于求得的拟合函数解，则可对待测汽车零件进行二次加工，反之， 则将该待测汽车零件舍弃。

尺寸测量模块s4，用于做的事情是，对误差分析单元s34传输而来的式子模型予以接收，并且依据所接收的内容，去做对待测汽车零件尺寸的计算，尺寸测量模块s4对待测汽车零件进行计算它的尺寸之时，具体的步骤是：

设坐标为方程模型上的一点，则属于对称结构的汽车零

件尺寸 d1为：

其中，由于待测汽车零件为对称结构，因此求得的两点之间的尺寸为待 测汽车零件尺寸的一半；

设坐标为方程模型上的一点，则 属于不规则结构的汽车零件尺寸d2为：

需要加以说明，此表述所指的是，置身本文范围之内，像第一以及第二等类似形式的关系术语，仅仅是用以把一个实体或者一项操作，同另一个实体或操作区分开来，然而并非一定要求，或者是向人暗示，这些实体或操作相互之间存在任何这般实际的关系或是顺序。而且，那么术语“包括”，还有“包含”，或者是其任何其他变体、意在去涵盖非排他性的包含，从而致使包括一系列要素的过程，以及方法，还有物品或者设备，不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后需要说明的是，以上所讲的仅仅是本发明其优选的实施时候的例子罢了，并非是用来对本发明加以限制的，虽说参照了前面所说的实施时候的例子，针对本发明给出了详尽的说明，然而对于本领域当中的技术人员来讲，他们依旧能够针对前面各个实施的时候的例子所记录的技术方案去运用其智慧思索进行变更调整，或者是对其中一部分技术方面带有各自特征的部分做同等效果的交换替代。只要是在本发明其自身所具有的精神以及秉持的原则范围以内，所做出来的任何像是变更调整、同等效果的交换替代、更好的改进等各类行为，都应该被涵盖在本发明对于各种类型的保护范围里边。