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  • 彩票二连码怎么计算了: 一种基于视觉的车灯喷涂方法与流程

    文档序号:17192992发布日期:2019-03-22 22:46
    一种基于视觉的车灯喷涂方法与流程

    二八连码三中二 www.etojf.tw 本发明属于汽车车灯生产技术领域,特别涉及一种基于视觉的车灯喷涂方法。



    背景技术:

    对于车灯这种种类复杂,类型不一致的喷涂工件,现有的喷涂方法是对不同类型的车灯进行人工分拣,归类,然后对同一类型的车灯进行分批次喷涂。但这种喷涂方法存在以下缺点:

    1.不能满足人们对喷涂效率的期望。

    2.传统喷涂方式浪费涂料现象比较严重。

    3.整个喷涂过程中需要人的参与,涂料会对人造成伤害。

    4.不能实现整个喷涂系统的全自动化。



    技术实现要素:

    本发明要解决的技术问题是提供一种基于视觉的车灯喷涂方法,克服了车灯涂装过程中车灯种类繁多,人工不易分拣,并且喷涂环境对人体伤害巨大等问题,节省时间,提高了效率。

    为解决上述技术问题,本发明的技术方案为:一种基于视觉的车灯喷涂方法,其特征在于:车灯喷涂方法通过车灯喷涂系统装置配合车灯工件传送、车灯图像采集与分类、机械喷涂的步骤实现车灯的喷涂;

    所述车灯喷涂系统装置包括用于车灯工件传送的传送带系统、用于车灯图像采集与分类的机器视觉系统和用于机械喷涂的机械臂喷涂系统;

    所述传送带系统采用尼龙导向轮、两端锥形驱动轮为动力的连续式输送工件的皮带输送机,所述机器视觉系统包括用于图像采集的工业相机、光源和用于处理图像的工业计算机,所述机械臂喷涂系统包括ABB的IRB52喷涂机械手。

    进一步地,所述车灯图像采集与分类的具体步骤为:

    步骤1:通过工业相机采集不同种类的车灯图像样本,并对每张车灯图片标签说明种类,每个种类的车灯包含固定数量的图像;

    步骤2:为了防止最后生成模型的欠拟合,对图像进行旋转15度,进行图像增强,对图像进行变换;

    步骤3:将采集到的图像设定成相同的大小,对图像进行必要的预处理过程;

    步骤4:对预处理完的数据集进行划分,其中百分之八十为训练集,百分之二十为测试集;

    步骤5:搭建CNN框架,将步骤4中的训练集作为数据输入训练网络,并用测试集对网络进行测试;

    步骤6:利用步骤5提取的训练数据的特征构建SVM分类器,并且利用该分类器对测试数据进行分类。

    进一步地,所述步骤1中的车灯包括前照灯、后尾灯、雾灯、侧面转向灯和室内灯。

    进一步地,所述步骤3中预处理包括对图像进行灰度化,二值化,去除噪声,边缘特征提取,并剪切为带有车灯边缘特征的64x64的二值图像。

    进一步地,所述步骤5中的CNN框架由三个卷积层、三个池化层和三个全连接层组成,且卷积操作和池化操作交替进行,

    卷积层计算公式:

    假设第t层为卷积层,则

    其中为第t层的第j个特征图,为第t层的第j个卷积核,为偏置参数,f为激励函数;第一个卷积层中,通过一个5*5的卷积核进行卷积操作,最后得到12个60*60的特征图,激活函数采用Sigmoid函数,第二个卷积层同样使用5*5的卷积核,最终获得的24个大小为26*26的特征图;随着即:

    池化层计算公式:

    池化方法采用平均池化法,假设第u层为池化层,则:

    其中down为下采样函数,β为权中,b为偏置项;池化层通过前一个卷积层中的相互不重叠的2*2的方块求和乘以权重w,再加上偏置项b;采样函数也选择Sigmoid函数,即:

    全连接层采用SVM分类器,分为三层,输入层,隐层,输出层,输入层的输入目标为上一级的池化层输出的特征图,输出层输出的就是分类结果在这5类车灯图像的可能性占比。

    进一步地,所述工业相机采用DOXA全高清1080万像素CMOS工业相机。

    本发明的优点在于:

    (1)本发明基于视觉的车灯喷涂方法,结合机器视觉???,配合传送带系统、机械臂喷涂装置,设计视觉识别算法和轨迹规划算法,实现车灯的分类及对应车灯种类的喷涂,且整个喷涂过程不需要人的参与,规避了涂料对人的伤害,实现了全自动化生产,节省时间,提高了效率;

    (2)本发明基于视觉的车灯喷涂方法,其中,通过深度学习的卷积神经网络对收集到的大量车灯图像数据进行训练,学习车灯的棱角特征,最后通过分类器对车灯进行分类,这种方法的识别精确率较高,实用性较好;

    (3)本发明基于视觉的车灯喷涂方法,其中,机械臂喷涂系统采用ABB的IRB52喷涂机械手,体形小巧,工作范围宽大,柔性与通用性俱佳,且其操作速度快、精度高。

    附图说明

    下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

    图1为本发明基于视觉的车灯喷涂方法中基于视觉的车灯喷涂系统装置的俯视图。

    图2为本发明基于视觉的车灯喷涂方法中基于视觉的车灯喷涂系统装置的运作流程图。

    图3为本发明基于视觉的车灯喷涂方法中机器识别系统的流程图。

    图4为本发明基于视觉的车灯喷涂方法中训练CNN模型的流程图。

    具体实施方式

    下面的实施例可以使本专业的技术人员更全面地理解本发明,但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。

    实施例

    本实施例基于视觉的车灯喷涂方法中的车灯喷涂系统装置,如图1所示,包括用于车灯工件传送的传送带系统4,传送带系统4采用尼龙导向轮、两端锥形驱动轮为动力的连续式输送工件的皮带输送机。

    用于车灯图像采集与分类的机器视觉系统,机器视觉系统包括用于图像采集的DOXA全高清1080万像素CMOS工业相机3、LED灯5和用于处理图像的工业计算机。

    用于机械喷涂的机械臂喷涂系统,机械臂喷涂系统包括喷漆房2和设置于喷漆房2内的ABB的IRB52喷涂机械手1。

    本实施例基于视觉的车灯喷涂方法,如图2所示,车灯工件通过传送带系统4运输到DOXA全高清1080万像素CMOS工业相机3下,在LED灯5的作用下将采集到的图像输入机器视觉系统,识别出车灯工件属于哪一类,接着机械臂喷涂系统实施相应的喷涂方案,这个流程结束;其中,机器识别系统的具体步骤,如图3所示:

    步骤1:通过DOXA全高清1080万像素CMOS工业相机3采集前照灯、后尾灯、雾灯、侧面转向灯和室内灯的图像样本,并对每张车灯图片标签说明种类,每个种类的车灯包含固定数量的图像;

    步骤2:为了防止最后生成模型的欠拟合,对图像进行旋转15度,进行图像增强,对图像进行变换;

    步骤3:将采集到的图像设定成相同的大小,如图4所示,对图像进行灰度化,二值化,去除噪声,边缘特征提取,并剪切为带有车灯边缘特征的64x64的二值图像;

    步骤4:对预处理完的数据集进行划分,其中百分之八十为训练集,百分之二十为测试集;

    步骤5:搭建CNN框架,将步骤4中的训练集作为数据输入训练网络,并用测试集对网络进行测试;CNN框架由三个卷积层、三个池化层和三个全连接层组成,且卷积操作和池化操作交替进行,

    卷积层计算公式:

    假设第t层为卷积层,则

    其中为第t层的第j个特征图,为第t层的第j个卷积核,为偏置参数,f为激励函数;第一个卷积层中,通过一个5*5的卷积核进行卷积操作,最后得到12个60*60的特征图,激活函数采用Sigmoid函数,第二个卷积层同样使用5*5的卷积核,最终获得的24个大小为26*26的特征图;随着即:

    池化层计算公式:

    池化方法采用平均池化法,假设第u层为池化层,则:

    其中down为下采样函数,β为权中,b为偏置项;池化层通过前一个卷积层中的相互不重叠的2*2的方块求和乘以权重w,再加上偏置项b;采样函数也选择Sigmoid函数,即:

    全连接层采用SVM分类器,分为三层,输入层,隐层,输出层,输入层的输入目标为上一级的池化层输出的特征图,输出层输出的就是分类结果在这5类车灯图像的可能性占比;

    步骤6:利用步骤5提取的训练数据的特征构建SVM分类器,并且利用该分类器对测试数据进行分类。

    以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征以及本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求?;さ谋痉⒚鞣段?。本发明要求?;し段в伤降娜ɡ笫榧捌涞刃锝缍?。

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