用于消除生产流水线波动的AI-AOI视觉检测装置的制作方法

本发明属于检测，具体为用于消除生产流水线波动的ai-aoi视觉检测装置。

背景技术：

1、在生产流水线中，滚轮式数字编码器用于测量物体的线速度，然而，由于生产环境和物体特性的变化，线速波动会影响测量结果的准确性，目前的解决方案主要包括使用机械稳定装置或使用滤波算法来减小线速波动的影响，此外，视觉检测技术也被应用于检测产品质量和检测生产线上的故障，生产流水线中，线速波动是一个常见的问题它会影响生产效率和产品质量，为了解决这个问题，通常会使用数字编码器来监测和控制线速然而，传统的数字编码器在应对高速生产线上的波动时，可能会出现检测精度不足和响应速度慢的问题，对此，我们提出了用于消除生产流水线波动的ai-aoi视觉检测装置。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了用于消除生产流水线波动的ai-aoi视觉检测装置，解决了生产流水线检测中，在相机下的流水线运动速度变化导致无法精确精测的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：用于消除生产流水线波动的ai-aoi视觉检测装置，包括aoi摄像头、ai处理器、控制系统与滚轮式数字编码器，aoi摄像头用以调整摄像头参数，ai处理器用以学习生产线上的特征与规律，控制系统，用以控制算法模块，aoi摄像头位于生产流水线的一侧，视觉检测装置使用步骤为：

3、s1、通过滚轮式数字编码器测量物体的线速度，将测量的数据传输至ai处理器的内部；

4、s2、aoi摄像头通过自动光学检测技术与人工智能算法，实时监测和评估滚轮式数字编码器的测量结果，将测量的结果信息传递至电脑控制系统内；

5、s3、ai处理器通过学习和预测，对线速波动进行预测，并通过滚轮式数字编码器的反馈进行补偿，自行消除流水线的速度高低变化，多次取图；

6、s4、控制系统将补偿后的测量值传递给后续的控制系统，通过图像算法处理，合成完整的图片，进行正常检测，消除流水线波动。

7、优先地，s1步骤中滚轮式数字编码器内部包括有编码盘、光电传感器、编码环与滚轮，滚轮式数字编码器的工作流程为：

8、a1、在使用前，将滚轮式数字编码器旋转至初始位置角度，并按下按钮对编码器进行初始化处理；

9、a2、在滚轮式数字编码器进行旋转时，带动着编码盘转动，光电传感器此时会检测到光敏元件上的光线变化；

10、a3、滚轮编码器产生脉冲信号，经过处理电路后，被传输至控制系统内部，通过脉冲信号进行计数，确定滚轮编码器测量的信息；

11、a4、将信息传递至电脑控制系统的内部。

12、优先地，a2步骤中当光线照射到光电传感器时，光电传感器根据光线强弱产生不同的电信号，检测到光线的变化；

13、a3步骤中通过傅立叶变换方式将脉冲信号进行处理变换；

14、傅立叶变换公式的定义为：

15、f(w)＝α-c+eof(t)e^(-jwt)

16、f(t)＝1/2j-8+f(w)e^(jwt)dw

17、其中f(t)为时域信号，f(w)为频域信号，c为频率，j为虚数单位；

18、脉冲信号计数的步骤为：确定已知标准脉冲数量与对应的物理量，设已知标准脉冲数量为a，对应的物料量为b，记录待测设备的输出脉冲数量，记为q，使用比例关系计算脉冲当量，即b/a，使用脉冲当量换算待测设备的输出脉冲数量，将待测设备的输出脉冲数量乘以脉冲当量即可得到对应的物理量值。

19、优先地，s2步骤中自动光学检测步骤采用摄像头获取待检测目标的图像，将获取得到的图像进行预处理，将处理后的图像采用角点检测进行特征的提取，对提取的特征进行数据分析，对滚轮式数字编码器的测量结果进行评估，并将数据传递至电脑控制系统内部；

20、预处理包括有滤波、去噪、增强与二值化处理；

21、滤波处理公式：

22、其中k为滤波器，a为像素在图片中的位置，(m，n)为卷积核中的位置，i为对应的图片像素值，j为像素的滤波；

23、通过利用给定像素周围的像素值决定像素的最终输出值；

24、去噪处理通过中值滤波器来进行处理，将数字图像中一点的值用该点的一个领域中各点值的中值代换，将周围像素灰度值差比较大的像素改取与周围像素值接近的值，消除孤立的噪声点；

25、增强处理通过采用空间域增强处理，对图像各像素进行处理，运算方式通过线性变换方式进行运算，关系式为：

26、

27、其中a与b为灰度的范围，g为线性变换后的图像，c与v为变换后的图像范围。

28、优先地，二值化处理将图像灰度化进行处理，将亮度等级的灰度图像通过适当的阈值进行选取，获得仍然可以反映图像整体与局部特征的二值化图像，将灰度大于或等于阈值的像素判定为属于特定物体，其灰度值为255，否则像素点被排除在物体区域外，灰度值为0；

29、角点检测的步骤为为：将待检测的图像输入至角点检测算法中，将输入的图像转换为灰度图像，使用加权平均方法进行卷积计算，检测图像中的边缘与检测角点，将检测的结果输出，将图像中的特征提取出来。

30、优先地，s3步骤中ai处理器对线速波动进行预测步骤为：

31、a1、收集历史数据，收集到流水线过去一段时间内的速度数据，了解到速度波动的趋势与规律；

32、a2、了解生产线的运行状态，采用时间序列分析法建立预测模型；

33、a3、通过不断训练学习，优化并提高预测模型预测精度；

34、a4、通过历史数据与生产线的运行状态，代入预测模型内进行预测分析。

35、优先地，a1步骤中收集数据的方式通过在流水线内的数据库进行查询，访问，获取到历史的数据，将历史数据上传至预测模型内进行分析；

36、历史的数据包括有流水线的故障情况、流水线的产品质量与流水线的工作情况；

37、通过记录表，传感器与监控系统来对流水线的运行状态进行了解，了解的情况包括有流水线设备磨损情况。

38、优先地，s3步骤中滚轮式数字编码器补偿步骤为：

39、a1、观察编码器外观上的标识，来判断滚轮式数字编码器的旋转方向；

40、a2、根据现场流水线波动，进行补偿，通过计算编码器在两个参考点之间的旋转圈数来进行补偿；

41、a3、设定补偿参数，调整参考位置的设定值，调整每圈的脉冲参数；

42、a4、验证补偿效果，对编码器的性能进行验证，确保补偿效果后的编码器达到预期的效果，通过对比补偿前后的位置测量值与旋转圈数进行验证；

43、通过补偿来消除流水线的速度高低变化。

44、优先地，s4步骤中图像算法处理为s2步骤中预处理的步骤。

45、优先地，aoi摄像头调节摄像头的参数包括有曝光的时间、增益与帧率；

46、曝光时间调节步骤为确定拍摄物体的位置，使用曝光补偿来调整画面的曝光量，通过调节iso数值增加画面曝光量或减少曝光量；

47、增益调节，在摄像头内部通过线路输入方式，设置好相应的采样率与位深度参数，

48、将数值设置于+9db或+18db；

49、帧率调节通过操作系统界面，在界面内的框架内输入帧率值即可进行调节。

50、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

51、本发明中的aoi功能能够根据实时采集的图像数据自动调整摄像头的参数，如曝光时间、增益、帧率等，以适应不同的生产线环境和线速波动情况。ai功能则可以通过机器学习算法对采集的图像数据进行处理和分析，提取，与线速波动相关的特征和规律，并据此自动调整摄像头的参数和检测算法，提高装置的自适应性和智能化程度，提高精确精测性。