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申请/专利权人：广东九通智能装备有限公司

摘要：本发明公开了一种基于视觉检测的发动机零件错漏装检测方法，包括：第一光源垂直照射获取发动机图像，输入训练模型识别出错装、漏装及需二次检测零件数据；第二光源以预设角度照射生成含阴影信息的第二图像，通过阴影分析算法结合二次检测零件数据计算其第一空间位置。同时，获取预设角度下正常参照的第二空间位置数据，以及从标准数据库中查得对应零件的第二空间位置数据。对比第一、第二空间位置数据，确定装配缺陷零件数据，结合初始识别结果，生成检测报告。本发明通过改变传统的正面平行光源照射方式，采用特定角度光源照射，能够揭示安装位置变化导致的隐蔽性错装问题，实现对零部件错漏装的全方位检测，弥补了现有方法的检测盲区。

主权项：1.一种基于视觉检测的发动机零件错漏装检测方法，其特征在于，包括：在第一光源照射下，得到待检测发动机的第一图像，所述第一光源位于所述待检测发动机正上方并垂直于发动机表面进行照射；将所述第一图像输入训练好的零件检测模型中，得到错装零件数据、漏装零件数据和二次检测零件数据；采用第二光源以预设的入射角照射所述待检测发动机，得到所述待检测发动机的第二图像，所述第二图像包含零件阴影信息；基于所述第二图像以及所述二次检测零件数据，通过预设的阴影分析算法提取并计算对应二次检测零件在第二图像中的第一空间位置数据；获取所述预设的入射角下对应零件的正常参照的第二空间位置数据；在预先构建好的标准参照数据库中，获取对应零件在所述预设的入射角下的第二空间位置数据；根据所述第一空间位置数据和所述第二空间位置数据，得到装配缺陷零件数据；根据所述错装零件数据、所述漏装零件数据和所述装配缺陷零件数据，得到检测报告；其中，所述预设的入射角为30°至80°之间的入射角度；其中，将所述第一图像输入训练好的零件检测模型中，得到错装零件数据、漏装零件数据和二次检测零件数据，具体为：根据所述第一图像定位待检测零件区域并裁剪，生成多个待检测零件图像；分别对所述待检测零件图像进行方向梯度直方图处理，得到多个HOG特征向量；将所述HOG特征向量输入训练好的SVM分类器中，得到对应的零件类型；将不同位置的所述零件类型和预设的参照零件类型进行比对；若所述零件类型与所述参照零件类型不一致，则生成所述错装零件数据；若所述零件类型为空，则生成所述漏装零件数据；若所述零件类型与所述参照零件类型一致，则生成所述二次检测零件数据；其中，基于所述第二图像以及所述二次检测零件数据，通过预设的阴影分析算法提取并计算对应二次检测零件在第二图像中的第一空间位置数据；具体为：根据第二图像定位二次检测零件并裁剪，生成多个二次检测零件图像；基于二次检测零件数据，得到二次检测零件的尺寸信息；基于二次检测零件图像的阴影信息和二次检测零件的尺寸信息进行计算，得到二次检测零件的第一空间位置数据；包括基于二次检测零件图像的阴影信息，获得最大投影长度；基于二次检测零件的尺寸信息，对最大投影长度进行数据修正；根据数据修正后的最大投影长度和第二光源的入射角度，计算二次检测零件的上表面与安装平面的距离，计算过程表示如下： ,其中，表示二次检测零件的上表面与安装平面的距离，表示最大投影长度，表示第二光源的入射角。

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