CN105203148B - 一种汽车组合仪表的视觉检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种汽车组合仪表的视觉检测方法，采用的检测系统包括待测仪表、相机、PC机和信号发生器，由PC机发送指令给信号发生器，信号发生器产生相应信号给待测仪表，仪表做出反应，同时PC机控制相机拍照获取图像，再通过图像处理来判断仪表盘是否合格，其特征在于，所述视觉检测方法包括下述步骤：创建模板，每次检测时进行模板匹配；参数设置一个矩形，框定每一个单项的检测区域，对控制灯的检测就是通过图像处理检测框定区域内的灰度值和色调值，对指针的检测就是提取区域内的红色部分，拟合成一条直线，再计算夹角。通过机器视觉对组合仪表进行检测，大大缩短了检测时间，提高了效率，替代人眼检测，更加的精确。
Description
技术领域
本发明涉及汽车组合仪表的检测方法，尤其涉及基于计算机的汽车组合仪表的视觉检测方法。
背景技术
汽车组合仪表是人和汽车的交互界面，为驾驶员提供所需的汽车运行参数、故障、里程等信息，是每一辆汽车必不可少的部件。仪表显示的直观与美观使得驾驶不但是代步之必需，也成为舒适生活的一部分，而参数传递的准确与可靠性则直接关系到汽车行驶的安全。目前国内对汽车仪表的检测还停留在人工检测阶段，人为判定灯是否正常亮，指针是否偏转到位。这种判断方法受主观因素影响较大，会导致检错率较高。
有鉴于此，有必要提供一种汽车组合仪表的视觉检测方法，以解决上述问题。
发明内容
为了克服上述现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种汽车组合仪表的视觉检测方法，本发明的检测方法是采用计算机和工业相机的机器视觉检测技术，通过对图像的采集分析处理后，给出相应的测得值，判断仪表盘是否合格。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种汽车组合仪表的视觉检测方法，采用的检测系统包括待测仪表、相机、PC机和信号发生器，由PC机发送指令给信号发生器，信号发生器产生相应信号给待测仪表，仪表做出反应，同时PC机控制相机拍照获取图像，再通过图像处理来判断仪表盘是否合格，其特征在于，所述视觉检测方法包括下述步骤：创建模板，每次检测时进行模板匹配；参数设置一个矩形，框定每一个单项的检测区域，对控制灯的检测就是通过图像处理检测框定区域内的灰度值和色调值，对指针的检测就是提取区域内的红色部分，拟合成一条直线，再计算夹角。
如上所述的汽车组合仪表的视觉检测方法，其特征在于：所述模板的创建是用相机拍摄一张图片，根据图像金字塔匹配模式，用halcon里的算子create_shape_model来创建一个模板，寻找模板也是对应的用halcon里的算子find_shape_model来寻找模板，如果匹配程度高则继续检测，如果匹配程度低则需重新创建模板，匹配程度可在算子的参数中设定。
如上所述的汽车组合仪表的视觉检测方法，其特征在于：所述控制灯的检测，其位置确定是根据相机拍摄的图片，用halocn里的算子gen_rectangle1创建一个矩形将其框住，即为ROI 感兴趣区域。
如上所述的汽车组合仪表的视觉检测方法，其特征在于：对ROI进行灰度检测时，先对ROI进行一次阈值分割threshold，将黑色部分去除掉，再在分割后的连通域里面找到面积最大的部分tuple_find，也就是最能代表整个灰度值的部分，对这个部分进行灰度检测，用intensity计算灰度值。
如上所述的汽车组合仪表的视觉检测方法，其特征在于：对ROI进行颜色检测时，将ROI分成R，G，B三通道，再用intensity计算R，G，B三通道的灰度值，如果G最大，定义为绿色，如果B最大，定义为蓝色，如果R最大，并且R与G的比例值大于预定值，定义为红色，如果R最大，并且R与G的比例值小于预定值，定义为橙色，预定值通过调整相机来具体设定。
如上所述的汽车组合仪表的视觉检测方法，其特征在于：连锡检测时，将所有检测的灯ROI利用union2做成一个并集，然后检测其中一个ROI的补集，计算补集内的灰度值，如果大于设定值，则认为它与其它灯短接了，设定值根据实际情况而定。
如上所述的汽车组合仪表的视觉检测方法，其特征在于：指针检测时，寻找指针算法是根据相机拍摄的图片，用halocn里的算子gen_rectangle1创建一个矩形将相应的表盘框住，即为ROI感兴趣区域，由于指针是红色的，于是先进行灰度阈值分割threshold，然后再把RGB图像转换到HSI色域空间，再对通道H进行色调阈值分割threshold，最后通过长轴短轴的特征select_shape将指针提取出来。
如上所述的汽车组合仪表的视觉检测方法，其特征在于：指针检测中的计算角度是对提取出来的指针进行特征变换shape_trans，将其变为一个椭圆，再根据elliptic_axis计算长轴与X轴的弧度，再通过tuple_mult计算角度。
与现有技术相比，本发明基于计算机的针对汽车组合仪表的视觉检测方法具有以下有益效果：
1. 有工业相机代替人眼检测。提高了检测效率，降低了误检率；
2. 系统操作简单实用，检测信息存储方便；
3. 可以兼容多种汽车仪表。
附图说明
图1是本发明的汽车组合仪表的视觉检测方法的原理框图。
图2是本发明的汽车组合仪表的视觉检测方法的检测流程图。
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合实施例进一步阐明本发明的内容，但本发明的内容不仅仅局限于下面的实施例。本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样在本申请所列权利要求书限定范围之内。
本发明公开一种汽车组合仪表的视觉检测方法。汽车组合仪表盘上有多路信号需要检测，LED灯（模拟信号）、CAN控制的灯（CAN信号）、车速表（频率信号）、转速表（CAN信号）、油量表（电阻信号）、水温表（CAN信号）、上气压表（电压信号）、下气压表（电压信号）。参见图1，所述视觉检测方法采用的检测系统包括待测仪表、相机、PC机和信号发生器。检测方法是：PC机发送指令给信号发生器，信号发生器产生相应信号给待测仪表，仪表做出反应，同时PC机控制相机拍照获取图像，再通过图像处理来判断仪表盘是否合格。通过机器视觉对组合仪表进行检测，大大缩短了检测时间，提高了效率，替代人眼检测，更加的精确。
参见图2，基于计算机的针对汽车组合仪表的视觉检测方法，其主要流程是：创建模板，每次检测时进行模板匹配，防止因为外因造成的待检表盘位姿发生改变（位姿改变不大的情况下可以通过放射变换进行旋转，偏移来定位）。参数设置一个矩形，框定每一个单项的检测区域，对灯的检测就是通过图像处理检测框定区域内的灰度值和色调值。对指针的检测就是提取区域内的红色部分，拟合成一条直线，再计算夹角。针对检测过程中的电压、电流进行实时监控。防止电压电流过大，损害仪表。
下面对所述视觉检测方法的具体实施方法进行详细说明。图像处理部分的算法是用Halcon这个软件完成的，然后将其编写的代码嵌入到VS2012中。
1.模板
相机拍摄一张图片，根据图像金字塔匹配模式，用halcon里的算子create_shape_model来创建一个模板。寻找模板也是对应的用halcon里的算子find_shape_model来寻找模板。如果匹配程度高则继续检测，如果匹配程度低则需重新创建模板。匹配程度可在算子的参数中设定。
2.控制灯检测
1）位置确定
根据相机拍摄的图片，用halocn里的算子gen_rectangle1创建一个矩形将其框住。即为ROI（感兴趣区域）。
2）灰度检测
对ROI进行灰度检测。由于有些灯被框进去时，有镂空的黑色部分，会拉低灰度平均值，所以先对ROI进行一次阈值分割threshold，将黑色部分去除掉，再在分割后的连通域里面找到面积最大的部分tuple_find，也就是最能代表整个灰度值的部分，对这个部分进行灰度检测。用intensity计算灰度值。
3）颜色检测
将ROI分成R，G，B三通道，在用intensity计算R，G，B三通道的灰度值。如果G最大，定义为绿色。如果B最大，定义为蓝色。如果R最大，并且R与G的比例值大于预定值，定义为红色。如果R最大，并且R与G的比例值小于预定值，定义为橙色。预定值通过调整相机来具体设定。
4）连锡检测
将所有检测的灯ROI利用union2做成一个并集，然后检测其中一个ROI的补集，计算补集内的灰度值。如果大于设定值，则认为它与其它灯短接了。设定值根据实际情况而定。
3.指针检测
1）寻找指针
根据相机拍摄的图片，用halocn里的算子gen_rectangle1创建一个矩形将相应的表盘框住。即为ROI（感兴趣区域）。由于指针是红色的，于是先进行灰度阈值分割threshold，然后再把RGB图像转换到HSI色域空间，再对通道H进行色调阈值分割threshold，最后通过长轴短轴的特征select_shape将指针提取出来。
2）计算角度
对提取出来的指针进行特征变换shape_trans，将其变为一个椭圆，再根据elliptic_axis计算长轴与X轴的弧度，再通过tuple_mult计算角度。
4.LCD检测
1）位置确定
根据相机拍摄的图片，用halocn里的算子gen_rectangle1创建一个矩形将其框住。即为ROI（感兴趣区域）。
2）进度条检测
先拍一张进度条为空的图片，通过创建的矩形框提取一个ROI，再拍摄一张想要达到某一位置的进度条图片，通过创建的矩形框提取另一个ROI。通过比对check_difference，即可得到进度条。再根据smallest_rectangle1得到最小外接矩形，最后计算矩形长度即为进度条长度。
5.最大功耗检测和两路输出电压检测
通过串口发送指令给程控电源（艾德克斯三路可编程电源），反馈相应的电压电流值。
6.输出波形检测
结合PCIE1810的板卡来检测输出波形的频率，幅值和占空比。
检测结果的判断标准：拿一块生产方认为的标准仪表，对其所有项逐个检测，测到的相应值即认为是标准值。保存到一个数据结构体中。再根据标准值设定上下限的值，保存到一个参数结构体中。每次检测时，如果测得的值在上下限范围内，即认为合格，如果超过范围，则认定为不合格。
所述视觉检测方法的主要特点有：1.检测之前创建模板，检测时直接对模板进行匹配。匹配度高则继续检测。匹配度低则停止检测。
2.对仪表盘上的所有检测项进行参数编辑，能够大概定位。其中指针的定位要以合适的矩形把它可能偏转的位置都包含进去。
3.可以单独针对某一个灯进行检测（计算色调和亮度值），或者针对某一指针进行检测（计算偏转角度）。也可以同时检测所有项。
4.通过系统检测的相应值与设定值作对比，判断仪表盘是否合格。
5.每一次检测，都会自动生成一个Excel表格，记录所有检测信息，如果有错误，会另外再生成一个Excel表格记录错误信息。
6.检测过程中实时监控电压、电流值，如果过高会报警提示。
本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
Claims (6)
1.一种汽车组合仪表的视觉检测方法，采用的检测系统包括待测仪表、相机、PC机和信号发生器，由PC机发送指令给信号发生器，信号发生器产生相应信号给待测仪表，仪表做出反应，同时PC机控制相机拍照获取图像，再通过图像处理来判断仪表盘是否合格，其特征在于，所述视觉检测方法包括下述步骤：创建模板，每次检测时进行模板匹配；参数设置一个矩形，框定每一个单项的检测区域，对控制灯的检测就是通过图像处理检测框定区域内的灰度值和色调值，对指针的检测就是提取区域内的红色部分，拟合成一条直线，再计算夹角；
指针检测时，寻找指针算法是根据相机拍摄的图片，用halocn里的算子gen_rectangle1创建一个矩形将相应的表盘框住，即为指针的ROI感兴趣区域，由于指针是红色的，于是先进行灰度阈值分割threshold，然后再把RGB图像转换到HSI色域空间，再对通道H进行色调阈值分割threshold，最后通过长轴短轴的特征select_shape将指针提取出来；
指针检测中的计算角度是对提取出来的指针进行特征变换shape_trans，将其变为一个椭圆，再根据elliptic_axis计算长轴与X轴的弧度，再通过tuple_mult计算角度。
2.根据权利要求1所述的汽车组合仪表的视觉检测方法，其特征在于：所述模板的创建是用相机拍摄一张图片，根据图像金字塔匹配模式，用halcon里的算子create_shape_model来创建一个模板，寻找模板也是对应的用halcon里的算子find_shape_model来寻找模板，如果匹配程度高则继续检测，如果匹配程度低则需重新创建模板，匹配程度可在算子的参数中设定。
3.根据权利要求1所述的汽车组合仪表的视觉检测方法，其特征在于：所述控制灯的检测，其位置确定是根据相机拍摄的图片，用halocn里的算子gen_rectangle1创建一个矩形将其框住，即为控制灯的ROI感兴趣区域。
4.根据权利要求3所述的汽车组合仪表的视觉检测方法，其特征在于：对控制灯的ROI感兴趣区域进行灰度检测时，先对控制灯的ROI感兴趣区域进行一次阈值分割threshold，将黑色部分去除掉，再在分割后的连通域里面找到面积最大的部分tuple_find，也就是最能代表整个灰度值的部分，对这个部分进行灰度检测，用intensity计算灰度值。
5.根据权利要求3所述的汽车组合仪表的视觉检测方法，其特征在于：对控制灯的ROI感兴趣区域进行颜色检测时，将控制灯的ROI感兴趣区域分成R，G，B三通道，再用intensity计算R，G，B三通道的灰度值，如果G最大，定义为绿色，如果B最大，定义为蓝色，如果R最大，并且R与G的比例值大于预定值，定义为红色，如果R最大，并且R与G的比例值小于预定值，定义为橙色，预定值通过调整相机来具体设定。
6.根据权利要求3所述的汽车组合仪表的视觉检测方法，其特征在于：连锡检测时，将所有检测的控制灯的ROI感兴趣区域利用union2做成一个并集，然后检测其中一个控制灯的ROI感兴趣区域的补集，计算补集内的灰度值，如果大于设定值，则认为它与其它灯短接了，设定值根据实际情况而定。
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