技术特征：
1.基于机器视觉的热管管口缺陷检测装置，其特征在于：包括计算机系统和视觉装置；所述的视觉装置用于水平检测铜管前端的管口缺陷，包括工作台(1)、管口视觉检测机构(2)和热管水平定位机构(3)，所述管口视觉检测机构(2)和热管水平定位机构(3)均安装在工作台(1)上，热管水平定位机构(3)设置在管口视觉检测机构(2)前侧；热管水平定位机构(3)用于水平固定不同外径和长度的热管，保持热管与管口视觉检测机构(2)的镜头处于同一直线上，管口视觉检测机构(2)采集管口图像信息，并传递给计算机系统；所述的计算机系统，用于对管口图像进行处理和缺陷识别，包括图像预处理、特征提取和缺陷检测三个模块。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的热管管口缺陷检测装置，其特征在于：所述的管口视觉检测机构(2)包括图像采集系统与视觉仪器装置；图像采集系统安装在视觉仪器装置上；图像采集系统包括相机(2-5)、镜头(2-6)、光源(2-7)和光源控制器；视觉仪器装置包括视觉支撑板(2-1)、微调滑台安装板(2-2)、微调滑台(2-3)、相机安装板(2-4)、光源固定块(2-8)、光源固定座(2-9)、光源滑动板(2-1)(0)；镜头(2-6)安装在相机(2-5)上，相机(2-5)设置在相机安装板(2-4)上，并连接计算机系统，相机安装板(2-4)固定在微调滑台(2-3)上，微调滑台(2-3)通过微调滑台安装板(2-2)安装在视觉支撑板(2-1)上，视觉支撑板(2-1)固定在工作台(1)上；光源(2-7)通过光源固定块(2-8)安装在光源滑动块(2-1)(0)上，光源滑动块(2-1)(0)滑动安装在光源固定座(2-9)上，并且光源滑动块(2-1)(0)安装在视觉支撑板(2-1)内侧，光源固定座(2-9)和光源固定块(2-8)底部设置在工作台(1)上。3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的热管管口缺陷检测装置，其特征在于：所述的热管水平定位机构(3)包括定位底座(3-1)、热管(3-2)、热管固定器(3-3)、后定位块(3-4)、定位螺丝(3-5)；定位底座(3-1)通过平键和螺丝固定在工作台(1)上，热管固定器(3-3)与后定位块(3-4)设置在定位底座(3-1)上方开设的槽孔内，热管(3-2)放置在热管固定器(3-3)上的v型槽上，后定位块(3-4)对热管(3-2)后端口进行定位，热管固定器(3-3)和后定位块(3-4)通过定位螺丝(3-5)固定在底座(3-1)上；所述的相机(2-5)、镜头(2-6)、光源(2-7)与热管(3-2)保持在同一直线上。4.基于机器视觉的热管管口缺陷检测方法，其特征在于：采用权利要求1到3任一项所述的基于机器视觉的热管管口缺陷检测装置，包括以下步骤：步骤一：图像预处理模块包括图像采集、图像裁剪和轮廓检测部分；管口视觉检测机构(2)中的相机(2-5)所采集的图片传入计算机系统中，运用灰度重心法裁剪出含有管口特征的感兴趣区域，通过形态学处理获得管口端面的形状区域和内外轮廓；步骤二：特征提取模块包括目标定位、目标展平、骨架提取部分；利用最小二乘圆拟合法计算内外轮廓的拟合圆，结合均值合并法完成管口的质心位置定位与圆环大小检测，将目标区域进行极坐标变换，得到管口展平图像，通过细化算法与平滑处理，提取管口中心骨架；步骤三：缺陷检测模块包括毛刺缺陷检测与失圆缺陷检测两部分；采用骨架梯度方向边缘搜索算法，获取不同位置的管口宽度测量值，设置宽度容差值判别毛刺缺陷；分析骨架
线波动特征，设置位置容差值判别失圆缺陷，以上检出任一种缺陷，则判断管口质量不合格。5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的热管管口缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤一中，对采集到的管口图像进行快速全局阈值分割处理，筛选合适外接圆半径范围的圆环区域，再对该区域进行灰度重心计算，设置圆形roi略大于圆环区域，缩减原始图像，去除图像非roi区域的干扰源，针对不同外径的铜管可自动进行裁剪去噪和放大显示；采用中值滤波和均值滤波对灰度图像预处理，选择otsu阈值分割法对处理后的管口图像进行二值分割，通过欧拉数特征判断所提取的形状区域是否为管口端面，若目标区域提取无误，则得到管口内外轮廓边缘，并计算内外轮廓的圆度。6.根据权利要求4所述的基于机器视觉的热管管口缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤二中，运用基于tukey算法的最小二乘圆拟合法，分别对管口的内轮廓点与外轮廓点进行圆拟合，同时计算外轮廓的最小外接圆和内轮廓的最大内接圆，采用均值合并的方法对内外拟合圆的圆心坐标进行合并定位，确定唯一的管口质心位置定位和圆环半径大小。7.根据权利要求4所述的基于机器视觉的热管管口缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤二中，管口目标区域从笛卡尔坐标系转换为极坐标系，通过获取的最小外接圆和最大内接圆，计算出管口极坐标变换所需的内外边界范围，自动适应不同管径的热管，将管口端面的圆环特征展平为直线特征，若管口有失圆缺陷，则展平后为非直线特征。8.根据权利要求4所述的基于机器视觉的热管管口缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤二中，利用高斯滤波器对膨胀处理后的目标特征进行边缘平滑，通过rosenfeld细化算法提取展平管口区域的中心骨架，采用端点删除剪枝法保留唯一骨架特征线，选择双侧均值滤波器对骨架线进行光顺平滑，获取骨架线的点坐标与梯度角。9.根据权利要求4所述的基于机器视觉的热管管口缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤三中，根据得到的骨架线和轮廓边缘，基于梯度方向边缘搜索的宽度检测算法，获取骨架线每个位置对应的宽度测量点对，通过欧式距离计算点对的宽度值，设置宽度容差值判别毛刺缺陷，若连续一定长度的测量值大于宽度容差值，则判定管口端面有毛刺缺陷。10.根据权利要求4所述的基于机器视觉的热管管口缺陷检测方法，其特征在于：所述步骤三中，根据得到的骨架线和管口平均宽度，设置位置容差值判别失圆缺陷，建立内外两条平行的位置容差线，分析骨架波动的褶皱程度，若骨架线与位置容差线相交，则判定管口端面有失圆缺陷，以上检出任一种缺陷，则判断管口质量不合格。
技术总结
本发明涉及热管视觉检测技术领域，提供一种基于机器视觉的热管管口缺陷检测装置及其方法，包括计算机系统、工作台、管口视觉检测机构和热管水平定位机构。其中计算机系统包括图像预处理、特征提取和缺陷检测步骤，管口视觉检测机构包含视觉处理模块：相机、镜头、光源；热管水平定位机构用于使热管与相机同轴并水平固定。本发明针对热管自动穿网和缩径工艺，检测来料管口是否存在毛刺或失圆缺陷，提高产品加工良率，克服了人工目测法的主观干扰，快速、准确地检出管口存在的缺陷，提高了产品的工艺效率和检测精度。工艺效率和检测精度。工艺效率和检测精度。
技术研发人员：李勇 韩皓阳 刘苑喆 李乐 王慧攀 唐新开 唐永霞
受保护的技术使用者：广东德镒盟新材料有限公司
技术研发日：2022.05.27
技术公布日：2022/8/12