针对COIL AI外观检测成像系统

摘要

本发明公开了针对COIL AI外观检测成像系统，包括上料机构、测量机构、下料机构，其特征在于：所述测量机构包括缓冲托盘，所述缓冲托盘的一侧设置有转台机构，所述转台机构的顶部设置有转台，所述转台的顶部设置有旋转拍照单元一，所述旋转拍照单元一的一侧设置有旋转拍照单元二，所述旋转拍照单元二的一侧设置有旋转拍照单元三，所述旋转拍照单元三的一侧设置有卸载单元，所述卸载单元的一侧设置有装载单元，所述装载单元的一侧设置有按压单元，所述旋转拍照单元一包括顶部压头，所述顶部压头的底部设置有导向片，所述导向片的底部安装有底座，所述底座的底部安装有底压头，本发明，具有实用性强和检测精度高的特点。

说明书

技术领域

本发明涉及外观检测技术领域，具体为针对COIL AI外观检测成像系统。

背景技术

外观检测是一种主要用于快速识别样品的外观缺陷的检测方法。外观检测系统主要用于快速识别样品的外观缺陷，如凹坑、裂纹、翘曲、缝隙、污渍、沙粒、毛刺、气泡、颜色不均匀等，被检测样品可以是透明体也可以是不透明体。

以往的线圈产品外观检测一般是采用肉眼识别的方式，因此有可能人为因素导致衡量标准不统一，以及长时间检测由于视觉疲劳会出现误判的情况。随着计算机技术以及光、机、电等技术的深度配合，具备了快速、准确的检测特点，但是仍然不能保证多种误差因素的快速测量。因此，设计检测精度高和实用性强的针对COIL AI外观检测成像系统是很有必要的。

发明内容

本发明的目的在于提供针对COIL AI外观检测成像系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：针对COIL AI外观检测成像系统，包括上料机构、测量机构、下料机构，其特征在于：所述测量机构包括缓冲托盘，所述缓冲托盘的一侧设置有转台机构，所述转台机构的顶部设置有转台，所述转台的顶部设置有旋转拍照单元一，所述旋转拍照单元一的一侧设置有旋转拍照单元二，所述旋转拍照单元二的一侧设置有旋转拍照单元三，所述旋转拍照单元三的一侧设置有卸载单元，所述卸载单元的一侧设置有装载单元，所述装载单元的一侧设置有按压单元。

根据上述技术方案，所述旋转拍照单元一包括顶部压头，所述顶部压头的底部设置有导向片，所述导向片的底部安装有底座，所述底座的底部安装有底压头，所述旋转拍照单元一的底部设置有背光一，所述背光一的顶部设置有环形灯一，所述环形灯一的顶部设置有拍照头一。

根据上述技术方案，所述旋转拍照单元二包括背光二，所述背光二的底部设置有环形灯二，所述环形灯二的底部设置有拍照头二，所述拍照头二的底部安装有镜头一。

根据上述技术方案，所述旋转拍照单元三包括背光三，所述背光三的底部安装有镜头二，所述镜头二的底部安装有拍照头三。

根据上述技术方案，还包括机械臂，所述机械臂包括真空抽吸部，所述真空抽吸部的底部安装有产品，所述产品的底部均匀设置有吸嘴，所述产品的内部贯穿设置有传感器。

根据上述技术方案，所述下料机构包括堆叠托盘，所述堆叠托盘的一侧设置有正常托盘，所述正常托盘的一侧设置有空托盘。

根据上述技术方案，该成像系统的检测工艺流程包括

步骤一：机器人取料，利用机械臂将线圈从上料的托盘处取下，放置在夹具上；

步骤二：卸料，机器人通过夹持装置将线圈从夹具上卸下；

步骤三：按压，将线圈放置在进料板上，然后人往长条形机构的线圈推入按压单元的内部；

步骤四：一次旋转拍照，将旋转线阵面旋转拍照单元一下方的线圈拍照，检查线圈的边缘脱离缺陷，用于检测liner偏移、liner贴重、liner无胶、liner带废料、二维码缺失、二维码偏移缺陷，拍照时，线圈需要保持垂直90°；

步骤五：二次旋转拍照，将线圈旋转到旋转拍照单元二上方拍照，检查线圈的圆周空隙缺陷，用于检测lead脏污、coil脏污、内lead变形、coil变形、外lead变形、脱膜印、coil压伤、R角压伤、跳线、断线、扭线缺陷，拍照时，线圈需要保持倾斜状态；

步骤六：三次旋转拍照，将线圈旋转到旋转旋转拍照单元三上方的线圈拍照，检查线圈的边缘折角缺陷，用于检测coil划伤、外lead散、内lead散、coil分层、R角散、coil散、内lead分层、外lead分层缺陷，拍照时，线圈需要保持水平而不抬起；

步骤七：将线圈旋转到下料机构。

根据上述技术方案，该成像系统的装卸站工艺流程包括

步骤一，PC控制空托盘移动到卸载位置；

步骤二，PC控制转台移动到卸料位置；

步骤三，PC通知机器人取走材料；

步骤四，托盘里装满了材料；

步骤五，托盘流向堆垛卸料站；

步骤六，堆垛卸料盘已满，当它堆叠个托盘时，清除输出。

根据上述技术方案，所述装卸站工艺流程中，用衬垫和模块测量线圈两侧，采用M和M ccd保证测量精度，已安装深度学习算法，设备由工控机控制，报警塔指示设备的运行状况，安全联锁装置为光幕，使操作员远离移动轴，焊接钢架支撑。

根据上述技术方案，上述机械臂的控制流程为

步骤一，PC控制空托盘移动到卸载位置，卡槽内的接触辊进行销轴的定位；

步骤二，PC告知机械臂去取材料，利用导向架外侧的摩擦纹进行材料的判别；

步骤三，托盘装满材料，利用托盘给所有的材料装载至合适的容纳量；

步骤四，将托盘内的材料卸载至装卸站，按使用需求对步骤三中成型后的线圈进行定尺寸检查。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，通过设置有测量机构和旋转拍照单元可以对线圈进行多角度定位，实时检测线圈的边缘折角缺损、脱边缺损和缠绕不稳定缺损，利用机械臂对线圈的加工缺陷进行实时跟踪的检测，实现全方位的实时检测。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明的整体结构示意图；

图2是本发明的转台机构结构示意图；

图3是本发明的旋转拍照单元一局部结构示意图；

图4是本发明的旋转拍照单元一结构示意图；

图5是本发明的旋转拍照单元二结构示意图；

图6是本发明的旋转拍照单元三结构示意图；

图7是本发明的下料机构结构示意图；

图8是本发明的机械臂局部结构示意图；

图中：1、上料机构；2、测量机构；3、下料机构；21、缓冲托盘；31、堆叠托盘；32、正常托盘；33、空托盘；22、转台机构；221、转台；222、按压单元；223、旋转拍照单元一；224、旋转拍照单元二；225、旋转拍照单元三；226、卸载单元；227、装载单元；2231、顶部压头；2232、底座；2233、底压头；2234、导向片；2235、背光一；2236、环形灯一；2237、拍照头一；2241、背光二；2242、环形灯二；2243、拍照头二；2244、镜头一；2251、背光三；2252、镜头二；2253、拍照头三；4、机械臂；41、传感器；42、吸嘴；43、产品；44、真空抽吸部。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-8，本发明提供技术方案：针对COIL AI外观检测成像系统，包括上料机构1、测量机构2、下料机构3，其特征在于：测量机构2包括缓冲托盘21，缓冲托盘21的一侧设置有转台机构22，转台机构22的顶部设置有转台221，转台221的顶部设置有旋转拍照单元一223，旋转拍照单元一223的一侧设置有旋转拍照单元二224，旋转拍照单元二224的一侧设置有旋转拍照单元三225，旋转拍照单元三225的一侧设置有卸载单元226，卸载单元226的一侧设置有装载单元227，装载单元227的一侧设置有按压单元222，上料机构1用于将物料从初始的存放架放在检测台面的上方，下料机构3用于将线圈实现下料，三个旋转拍照单元用于将线圈进行三次旋转拍摄，实现多方位全角度检测，相比于常规的手动检测方式实现了利用拍照进行识别的效果，无需肉眼观察，准确度高且适合大批量生产；

旋转拍照单元一223包括顶部压头2231，顶部压头2231的底部设置有导向片2234，导向片2234的底部安装有底座2232，底座2232的底部安装有底压头2233，旋转拍照单元一223的底部设置有背光一2235，背光一2235的顶部设置有环形灯一2236，环形灯一2236的顶部设置有拍照头一2237，导向片2234用于对线圈运动的方向进行导引，提高运行效率，使得摄像头能够始终对准线圈，使之能够实时进行检测，旋转拍照单元一用于检测线圈上方的偏移问题；

旋转拍照单元二224包括背光二2241，背光二2241的底部设置有环形灯二2242，环形灯二2242的底部设置有拍照头二2243，拍照头二2243的底部安装有镜头一2244，旋转拍照单元二用于对线圈缠绕的空隙进行检测；

旋转拍照单元三225包括背光三2251，背光三2251的底部安装有镜头二2252，镜头二2252的底部安装有拍照头三2253，旋转拍照单元三用于对线圈的边缘缺损进行检查；

还包括机械臂4，机械臂4包括真空抽吸部44，真空抽吸部44的底部安装有产品43，产品43的底部均匀设置有吸嘴42，产品43的内部贯穿设置有传感器41，利用机械臂对线圈的加工缺陷进行实时跟踪的检测，实现全方位的实时检测，此外可以利用吸嘴对线圈进行一定大小力的吸取，防止线圈受到损坏；

下料机构3包括堆叠托盘31，堆叠托盘31的一侧设置有正常托盘32，正常托盘32的一侧设置有空托盘33，下料的方式为多工况分布下料，对于残次的线圈可以放置在中间托盘的上方，可以提高线圈下料的工作效率；

该成像系统的检测工艺流程包括

步骤一：机器人取料，利用机械臂将线圈从上料的托盘处取下，放置在夹具上；

步骤二：卸料，机器人通过夹持装置将线圈从夹具上卸下；

步骤三：按压，将线圈放置在进料板上，然后人往长条形机构的线圈推入按压单元的内部；

步骤四：一次旋转拍照，将旋转线阵面旋转拍照单元一223下方的线圈拍照，检查线圈的边缘脱离缺陷，用于检测liner偏移、liner贴重、liner无胶、liner带废料、二维码缺失、二维码偏移缺陷，拍照时，线圈需要保持垂直90°；

步骤五：二次旋转拍照，将线圈旋转到旋转拍照单元二224上方拍照，检查线圈的圆周空隙缺陷，用于检测lead脏污、coil脏污、内lead变形、coil变形、外lead变形、脱膜印、coil压伤、R角压伤、跳线、断线、扭线缺陷，拍照时，线圈需要保持倾斜状态；

步骤六：三次旋转拍照，将线圈旋转到旋转旋转拍照单元三225上方的线圈拍照，检查线圈的边缘折角缺陷，用于检测coil划伤、外lead散、内lead散、coil分层、R角散、coil散、内lead分层、外lead分层缺陷，拍照时，线圈需要保持水平而不抬起；

步骤七：将线圈旋转到下料机构，此种拍照的流程可以对线圈进行多角度定位，实时检测线圈的边缘折角缺损、脱边缺损和缠绕不稳定缺损，利用机械臂对线圈的加工缺陷进行实时跟踪的检测，实现全方位的实时检测；

该成像系统的装卸站工艺流程包括

步骤一，PC控制空托盘移动到卸载位置；

步骤二，PC控制转台221移动到卸料位置；

步骤三，PC通知机器人取走材料，当翻转机构运动到最右端时，线圈进入收集机构内部，且线圈刚好翻转180°线圈分为90度和180度的分步工作状态可以很清楚地对线圈进行分布的回收；

步骤四，托盘里装满了材料，线圈下端翻转至右侧，当翻转机构持续工作时，相邻的线圈可以紧紧的吸附在一起；

步骤五，托盘流向堆垛卸料站，使得托盘放置在堆垛站上，进行线圈的码放，直到放置60个为止，此种码放的方式保证线圈排列的整齐性，利于线圈的加工，具体工作时，自锁机构可以对翻转架内的线圈进行定位；

步骤六，堆垛卸料盘已满，当它堆叠60个托盘时，清除输出，此种装卸方式能够实现自动堆叠和材料的装卸，工作效率高；

装卸站工艺流程中，用衬垫和模块测量线圈两侧，采用25M和12M ccd保证测量精度，已安装深度学习算法，设备由工控机控制，报警塔指示设备的运行状况，安全联锁装置为光幕，使操作员远离移动轴，焊接钢架支撑，深度学习算法使得装卸的工艺能够根据市场的需求进行实时改进，便于提高拟合能力，在很多情况下都比传统的机器学习表现要好，传统的神经网络能够解决一些问题，但因为参数太多逐步被卷积神经网络取代，在机械臂上较佳地采用卷积神经网络可以提高工作效率；

上述机械臂的控制流程为

步骤一，PC控制空托盘移动到卸载位置，卡槽内的接触辊进行销轴的定位；

步骤二，PC告知机械臂去取材料，利用导向架外侧的摩擦纹进行材料的判别；

步骤三，托盘装满材料，利用托盘给所有的材料装载至合适的容纳量；

步骤四，将托盘内的材料卸载至装卸站，按使用需求对步骤三中成型后的线圈进行定尺寸检查，机械臂的此种控制方式可以实现多方位，多角度实时跟踪的检测方式，便于实现线圈在加工状态时的实时调整和纠正，防止出现错误层层累积到下一工序的缺点。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、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。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。