CN120908099A - 一种连杆字符与油槽共面视觉检测装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种连杆字符与油槽共面视觉检测装置，涉及工件缺陷检测技术领域，包含设于工件检测路径上方的光源单元以及设于该光源单元上的图像采集单元。通过光源单元投射光线，在工件表面生成亮/暗反射区的光学对比信号，使图像采集单元采集的图像可清晰分辨字符或油槽边缘特征。接着处理单元通过预存标准模板，在单幅待检图像中执行跨方位关联分析，判断是否存在匹配双方位基准模板的暗反射区特征，以迅速判定工件是否存在共面缺陷。整套装置各单元协同配合，无需复杂人工操作，大幅提升检测效率与准确性，有效避免人工检测的主观性和误差，适用于工业批量检测场景，确保工件质量稳定可靠。

Description

一种连杆字符与油槽共面视觉检测装置

技术领域

本发明涉及工件缺陷检测技术领域，特别涉及一种连杆字符与油槽共面视觉检测装置。

背景技术

连杆工件是发动机的重要部件,其规格外形有着严格的标准。部分连杆工件要求其正面两侧有字符数字,其反面有油槽。在连杆模制过程中，由于错误操作的原因，有时会在连杆正面进行锻压油槽加工，形成了字符与油槽共面的错误连杆部件。

目前依赖人工外观检测工序排查共面缺陷，但连续检测场景下，工人易因视觉疲劳导致逻辑识别失误。虽然部分企业尝试采用视觉检测连杆表面缺陷或特有结构，如凹槽，但是多针对单一特征，比如仅检测油槽或仅检测字符。

现有技术缺乏对工件不同加工面特征之间的关联判断，比如缺乏对连杆字符所在表面与油槽实际加工面空间位置关联性的认知。因此，现有技术的视觉检测方案无法识别出连杆的共面缺陷。

发明内容

本发明目的是解决现有技术仅针对连杆单一特征进行检测，缺乏对工件不同加工面特征之间的关联判断，当无法正确判断连杆工件字符所在表面与油槽实际加工面空间位置的关联性时，就无法识别出连杆工件共面缺陷的问题。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：一种连杆字符与油槽共面视觉检测装置，包含设于工件检测路径上方的光源单元以及设于该光源单元上的图像采集单元。

所述光源单元向工件表面投射光，使其平整区域形成亮反射区，特征边缘形成暗反射区，从而生成特征可辨别的光学信号，所述图像采集单元基于该光学信号分时采集该工件第一方位表面和第二方位表面的图像。

与所述图像采集单元通信连接的处理单元预存标准工件的第一方位特征基准模板与第二方位特征基准模板。

所述处理单元接收所述图像采集单元采集的图像，并对图像执行跨方位关联分析，以检测单幅图像中是否同时存在匹配第一方位基准特征模板和第二方位基准特征模板的暗反射区特征，如存在，判定被测的工件具有共面缺陷，反之则判定合格。

在上述技术方案中，本发明实施例在使用时，通过光源单元投射光线至连杆工件表面，根据菲涅尔反射原理，工件平整区域(无字符/油槽)因表面光滑形成镜面反射，光线沿原光路完全返回，在相机采集的图像中呈现亮反射区；而特征边缘(字符凸起处或油槽凹陷处)因几何突变导致光线发生漫反射或散射，仅少量光线进入相机采集的图像中，在图像中形成暗反射区。此过程将物理特征转化为可识别的光学对比信号。

接着，为相机的图像采集单元基于光学信号，分时采集工件两个方位表面的图像，即拍摄包含字符的暗反射区连杆工件图像，和拍摄包含油槽的暗反射区连杆工件图像。

而后，预存第一、二方位基准特征模板(如字符边缘模板、油槽边缘模板)的处理单元接收图像后，对包含字符暗反射区的连杆工件图像和/或对含有油槽的暗反射区连杆工件图像进行分析：

若图像中仅存在匹配第一方位基准特征模板的暗反射区(字符)，无第二方位基准特征模板(油槽)的暗反射区，则判定合格(字符与油槽分属连杆工件两面)。

若图像中同时存在匹配第一和第二方位基准特征模板的暗反射区(如字符与油槽处于连杆工件的同一面)，则判定共面缺陷。

本发明的有益效果是：

通过光源单元投射光线，在工件表面生成亮/暗反射区的光学对比信号，使图像采集单元采集的图像可清晰分辨字符或油槽边缘特征。接着处理单元通过预存标准模板，在单幅待检图像中执行跨方位关联分析，判断是否存在匹配双方位基准模板的暗反射区特征，以迅速判定工件是否存在共面缺陷。整套装置各单元协同配合，无需复杂人工操作，大幅提升检测效率与准确性，有效避免人工检测的主观性和误差，适用于工业批量检测场景，确保工件质量稳定可靠。

进一步地，在本发明实施例中，所述光源单元的光轴垂直于所述工件表面，使工件的平整区域的光线完全反射形成亮反射区，工件的特征边缘的光线斜反射形成暗反射区。

进一步地，在本发明实施例中，所述光源单元集成有交替排列的LED可见光、紫外光源和红外光源，三组光源的光轴通过反光棱镜汇聚于同一检测点，形成对被测工件的同轴多光谱照射。

更进一步地，在本发明实施例中，所述处理单元预存的第一方位特征基准模板和第二方位特征基准模板，包含标准工件的字符边缘、油槽边缘、油污、氧化层的光谱特征库，用于排除干扰性暗反射区特征。

更进一步地，在本发明实施例中，所述光源单元的汇聚光路中设有光阑，所述光阑均布有对应可见光、紫外光、红外光波长的通光镜片，所述光阑由第一伺服电机驱动旋转，以切换不同光源的照射。

更进一步地，在本发明实施例中，所述图像采集单元配备的镜头前设有滤光模块，所述滤光模块的滤光通道设置有允许对应光源波长通过的滤光片，所述滤光模块由第二伺服电机驱动旋转，与所述光阑同步切换所述滤光通道。

更进一步地，在本发明实施例中，所述光源单元还包括光源控制器，该光源控制器分别连接所述第一伺服电机、所述第二伺服电机与所述光源单元。

所述光源控制器为PLC控制器或基于ARM芯片的多通道光源驱动器，所述光源控制器按预设时序分时激活LED可见光、紫外光源、红外光源。

更进一步地，在本发明实施例中，所述光阑与所述滤光模块均设置有从动齿，所述第一伺服电机的驱动齿轮通过与所述光阑的从动齿啮合，以带动所述光阑旋转，切换所述通光镜片。

所述第二伺服电机的驱动齿轮通过与所述滤光模块的从动齿啮合，以带动所述滤光模块旋转，切换所述滤光通道。

更进一步地，在本发明实施例中，采集工件第一方位表面和第二方位表面的图像至少包含有可见光图像、紫外图像和红外图像。

所述处理单元对图像执行跨方位关联分析前，先对图像进行时空配准，以校正连杆运动偏移，再分别提取可见光图像的轮廓与纹理特征、紫外图像的氧化层分布特征以及红外图像的深度突变区域特征，并将三类特征整合成特征向量，利用支持向量机算法的处理单元进行融合分析，以区分真实油槽/字符边缘与干扰性暗色区域。

更进一步地，在本发明实施例中，所述处理单元配置为利用支持向量机算法计算缺陷概率值，并基于预设概率阈值判定工件是否合格。

附图说明

图1为本发明实施例连杆字符与油槽共面视觉检测装置的示意图。

图2为本发明实施例第一方位基准特征模板和第二方位基准特征模板的示意图。

图3为本发明实施例连杆字符与油槽共面视觉检测装置加装光阑与滤光模块的示意图。

图4为本发明实施例光阑与滤光模块的配合示意图。

图5为本发明实施例连杆字符与油槽共面视觉检测的思维引导示意图。

1、光源单元，2、图像采集单元，3、被测工件、4、反光棱镜；

10、光阑，11、通光镜片，12、第一伺服电机；

20、滤光模块，21、滤光片，22、第二伺服电机。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案进行清楚、完整地描述，及优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明实施例进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，仅仅用以解释本发明实施例，并不用于限定本发明实施例，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。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“中”“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”、“顶”、“底”、“侧”、“竖直”、“水平”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“一”、“第一”、“第二”、“第三”、“第四”、“第五”、“第六”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

出于简明和说明的目的，实施例的原理主要通过参考例子来描述。在以下描述中，很多具体细节被提出用以提供对实施例的彻底理解。然而明显的是。对于本领域普通技术人员，这些实施例在实践中可以不限于这些具体细节。在一些实例中，没有详细地描述公知应用于连杆字符与油槽共面视觉检测装置的结构，以避免无必要地使这些实施例变得难以理解。另外，所有实施例可以互相结合使用。

实施例1：

需先说明的是,说明书附图作为说明书的内容，说明书附图中能够毫无疑义得到的结构形状，连接关系，配合关系，位置关系都应作为说明书的内容进行理解。

一种连杆字符与油槽共面视觉检测装置，如图1所示，包含设于工件检测路径上方的光源单元1以及设于该光源单元1上的图像采集单元2，该图像采集单元2为相机。

光源单元1向工件表面投射光，使其平整区域形成亮反射区，特征边缘形成暗反射区，从而生成特征可辨别的光学信号，图像采集单元2基于该光学信号分时采集该工件第一方位表面和第二方位表面的图像。

与图像采集单元2通信连接的处理单元预存标准工件的第一方位特征基准模板与第二方位特征基准模板。

处理单元应理解为计算机的图像数据处理芯片。

处理单元接收图像采集单元2采集的图像，并对图像执行跨方位关联分析，以检测单幅图像中是否同时存在匹配第一方位基准特征模板和第二方位基准特征模板的暗反射区特征，如存在，判定被测工件3具有共面缺陷，反之则判定合格。

具体实施方式：

如图1、图2所示，通过光源单元1投射光线至被测工件3表面，根据菲涅尔反射原理，工件平整区域(无字符/油槽)因表面光滑形成镜面反射，光线沿原光路完全返回，在相机采集的图像中呈现亮反射区；而特征边缘(字符凸起处或油槽凹陷处)因几何突变导致光线发生漫反射或散射，仅少量光线进入相机采集的图像中，在图像中形成暗反射区。此过程将物理特征转化为可识别的光学对比信号。

接着，为相机的图像采集单元2基于光学信号，分时采集工件两个方位表面的图像，即拍摄包含字符的暗反射区连杆工件图像，和拍摄包含油槽的暗反射区连杆工件图像。

而后，预存第一、二方位基准特征模板(如字符边缘模板、油槽边缘模板)的处理单元接收图像后，对包含字符暗反射区的连杆工件图像和/或对含有油槽的暗反射区连杆工件图像进行分析：

若图像中仅存在匹配第一方位基准特征模板的暗反射区(字符)，无第二方位基准特征模板(油槽)的暗反射区，则判定合格(字符与油槽分属连杆工件两面)。

若图像中同时存在匹配第一和第二方位基准特征模板的暗反射区(如字符与油槽处于连杆工件的同一面)，则判定共面缺陷。

需说明的是，第一方位特征基准模板为附图2的a样板及其包含的字符特征，第二方位特征基准模板为附图2的b样板及其包含的油槽特征。

需说明的是，当拍摄完连杆含有字符的一面图像后，会通过人工或现有翻转装置帮助连杆翻转，使连杆含有油槽的一面裸露在上，一般为相机的图像采集单元2进行拍摄。

本发明的优点在于，通过光源单元1投射光线，在工件表面生成亮/暗反射区的光学对比信号，使图像采集单元2采集的图像可清晰分辨字符或油槽边缘特征。接着处理单元通过预存标准模板，在单幅待检图像中执行跨方位关联分析，判断是否存在匹配双方位基准模板的暗反射区特征，以迅速判定工件是否存在共面缺陷。整套装置各单元协同配合，无需复杂人工操作，大幅提升检测效率与准确性，有效避免人工检测的主观性和误差，适用于工业批量检测场景，确保产品质量稳定可靠。

具体地，光源单元1的光轴垂直于工件表面，使工件的平整区域的光线完全反射形成亮反射区，工件的特征边缘的光线斜反射形成暗反射区。其作用在于通过同轴光照几何关系强化特征对比：光源垂直入射时，平整区域因镜面反射(遵循菲涅尔反射定律)使反射光完全进入相机成像，呈现高亮区域；而字符/油槽等不规则表面因几何突变导致光线发生散射或偏离原光路，仅有少部分反射光进入相机，形成暗区。该原理基于反射光路差异实现特征边缘与背景的高对比度成像，使得图像采集单元2能清晰捕捉暗反射区的位置与形态，为后续模板匹配奠定基础。技术效果体现在显著提升字符和油槽的轮廓辨识度，降低因表面反光不均导致的误识别风险。

具体地，如图1所示，光源单元1集成有交替排列的LED可见光、紫外光源和红外光源，三组光源的光轴通过反光棱镜4汇聚于同一检测点，形成对被测工件3的同轴多光谱照射。

因为实际生产中，连杆工件表面可能存在氧化层、油污等干扰，不能仅通过LED可见光反射差异识别字符与油槽，否则会导致连杆平整区域与不平整区域的反光特性被掩盖，尤其在油槽深度较浅或字符边缘磨损时，易出现“暗色区域误判”(如油污残留被误认作油槽边缘)，影响连杆共面缺陷识别的准确性。

故将光源单元1扩展为LED可见光、紫外(UV)、红外(IR)多光谱同轴照射，通过反光棱镜4汇聚至同一检测点对工件检测。其核心作用是应对复杂工况(如氧化层覆盖、油污干扰)：LED可见光反映表面纹理，紫外光激发金属氧化层的荧光特性以凸显加工应力区域(锻压油槽边缘)，红外光穿透油污直接成像金属基体结构。三组光源波长差异(365nm UV、850nm IR、400-700nm可见光)使其反射/透射特性互补，实现多维特征采集。

更具体地，处理单元预存的第一方位特征基准模板和第二方位特征基准模板，包含标准工件的字符边缘、油槽边缘、油污、氧化层的光谱特征库，用于排除干扰性暗反射区特征。

在第一、第二方位特征基准模板的库中纳入油污、氧化层的光谱特征，通过预存干扰特征的光谱响应数据(如油污在紫外波段的低荧光强度、氧化层在红外的吸收衰减)，使处理单元在跨方位分析时排除干扰性暗区。其原理在于建立干扰物的光谱指纹库，利用比对机制(如欧氏距离或余弦相似度)区分真实特征(字符、油槽)与干扰(油污、氧化)。技术效果表现为降低误判率，尤其在油污残留或氧化层均匀覆盖的场景下仍能准确识别共面缺陷。

更具体地，如图3、图4所示，光源单元1的汇聚光路中设有光阑10，光阑10均布有对应可见光、紫外光、红外光波长的通光镜片11，光阑10由第一伺服电机12驱动旋转，以切换不同光源的照射。

通过切换不同光源的通光镜片11，实现分时多光谱照射。其作用在于光阑10的物理隔断：三组通光镜片11仅允许对应波长通过，如365nm UV镜片透紫外阻隔其他波段通过，避免多光源串扰。

更具体地，如图3、图4所示，图像采集单元2配备的镜头前设有滤光模块20，滤光模块20的滤光通道设置有允许对应光源波长通过的滤光片21，滤光模块20由第二伺服电机22驱动旋转，与光阑10同步切换滤光通道。

与光阑10同步切换的滤光模块20在相机镜头前匹配滤光片21，如UV检测时滤光片21仅透365nm光。其作用在于阻断环境杂散光和非目标波段反射光，确保相机仅接收目标光源的纯净信号。例如，紫外检测时滤光片21阻隔可见光与红外，使氧化层荧光信号(420-450nm)得以凸显，以减少图像噪声、增强特征信号强度，并避免因环境光波动导致的检测结果漂移。

更具体地，如图5所示，光源单元1还包括光源控制器，该光源控制器分别连接第一伺服电机12、第二伺服电机22与光源单元1。

光源控制器为PLC控制器或基于ARM芯片的多通道光源驱动器(如基于ARM芯片的控制板)，光源控制器按预设时序分时激活LED可见光、紫外光源、红外光源。

预设时序为间隔1ms或间隔2ms触发启动LED可见光、紫外光源、红外光源，同时触发启动第一伺服电机12与第二伺服电机22，确保严格同步。

更具体地，光阑10与滤光模块20均设置有从动齿，第一伺服电机12的驱动齿轮通过与光阑10的从动齿啮合，以带动光阑10旋转，切换通光镜片11。

第二伺服电机22的驱动齿轮通过与滤光模块20的从动齿啮合，以带动滤光模块20旋转，切换滤光通道。

更具体地，采集工件第一方位表面和第二方位表面的图像至少包含有可见光图像、紫外图像和红外图像。

处理单元对图像执行跨方位关联分析前，先对图像进行时空配准，以校正连杆运动偏移，再分别提取可见光图像的轮廓与纹理特征、紫外图像的氧化层分布特征以及红外图像的深度突变区域特征，并将三类特征整合成特征向量，利用支持向量机算法的处理单元进行融合分析，以区分真实油槽/字符边缘与干扰性暗色区域。

更具体地，处理单元配置为利用支持向量机算法计算缺陷概率值，并基于预设概率阈值判定工件是否合格。

具体而言，如图1-图5所示，本实施例最终的工作流程是：当被测工件3，即连杆进入检测区域时，通过光源控制器按预设时序依次激活可见光、紫外光源、红外光源进行多光谱照射。此过程中，旋转光阑10同步切换至对应光源的通光孔，并通过相机搭配相应滤光片21同步采集图像，采集的图像包含工件第一方位表面和第二方位表面的图像，第一方位表面图像和第二方位表面图像分别包含有可见光图像、紫外图像和红外图像(连杆工件有字符的正面拍照三张，有油槽的反面拍照三张)：可见光图像记录连杆表面纹理，呈现字符边缘与油槽的基础轮廓；紫外光激发金属氧化层产生荧光，紫外图像借此凸显锻压油槽边缘等加工应力区域；红外光穿透油污覆盖层，红外图像反映金属基体的底层结构，使真实油槽的凹陷特征清晰呈现。

而后，图像传输至计算机的处理单元后，先进行时空配准(现有的成熟图像预处理技术)以校正连杆运动偏移，再分别提取特征：可见光图像通过边缘检测获取轮廓与纹理特征，紫外图像依据荧光强度标记氧化层分布，红外图像经阈值分割确定深度突变区域。

然后，计算机的处理单元将三类特征整合成特征向量。利用支持向量机算法进行融合分析，以区分真实油槽/字符边缘与干扰性暗色区域。

最后，处理单元对图像执行跨方位关联分析，以检测单幅图像中是否同时存在匹配第一方位基准特征模板和第二方位基准特征模板的暗反射区特征，如存在，判定被测的工件具有共面缺陷。

一般而言，检测前，计算机会先启动向量机算法模型，加载已训练的特征分类器(包含正常字符、油槽、油污、氧化层的光谱特征库)。

需说明的是，支持向量机(SVM)算法是一种现有的基于统计学习理论的分类方法，其核心在于通过构建超平面，将不同类别的数据在特征空间中尽可能准确地分隔开来。在本发明中，为了区分真实油槽/字符边缘与干扰性暗色区域，计算机的处理单元首先将轮廓闭合度、纹理梯度、荧光面积等三类特征整合为12维特征向量，这些特征从不同维度描述了图像中区域的特性。

随后，将这些特征向量输入到使用径向基函数(RBF)作为核函数的SVM分类器中。RBF核函数能够将原始特征向量映射到更高维的空间，使得原本在低维空间中线性不可分的数据，在高维空间中变得线性可分。在这个高维特征空间里，SVM分类器通过寻找最优超平面，将代表真实油槽/字符边缘的特征向量和代表干扰性暗色区域的特征向量分隔开来。具体来说，SVM会根据训练数据(即已知类别为真实油槽/字符边缘或干扰性暗色区域的特征向量集合)，确定超平面的位置和方向，使得两类数据点到超平面的间隔最大化，从而提高分类的准确性和泛化能力。

经过训练的SVM分类器就具备了对新输入的特征向量进行分类的能力。当处理单元将图像中待分析区域的12维特征向量输入到该分类器后，分类器会计算该特征向量属于“真实油槽/字符边缘”或“干扰性暗色区域”的概率值。这些概率值反映了特征向量与两类数据分布的相似程度。接着，处理单元对图像执行跨方位关联分析，检测单幅图像中是否同时存在匹配第一方位基准特征模板和第二方位基准特征模板的暗反射区特征，并结合SVM分类器输出的概率值，计算属于“共面缺陷”的概率值。如果该概率值大于80％或90％，则判定被测的工件合格；反之，则判定为不合格。通过这样的方式，支持向量机算法实现了对图像中不同区域的有效区分和工件缺陷的准确判定。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员能够理解本发明，但是本发明不仅限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员而言，只要各种变化只要在所附的权利要求限定和确定的本发明精神和范围内，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

Claims (10)

1.一种连杆字符与油槽共面视觉检测装置，包含设于工件检测路径上方的光源单元以及设于该光源单元上的图像采集单元；

其特征在于，所述光源单元向工件表面投射光，使其平整区域形成亮反射区，特征边缘形成暗反射区，从而生成特征可辨别的光学信号，所述图像采集单元基于该光学信号分时采集该工件第一方位表面和第二方位表面的图像；

与所述图像采集单元通信连接的处理单元预存标准工件的第一方位特征基准模板与第二方位特征基准模板；

所述处理单元接收所述图像采集单元采集的图像，并对图像执行跨方位关联分析，以检测单幅图像中是否同时存在匹配第一方位基准特征模板和第二方位基准特征模板的暗反射区特征，如存在，判定被测的工件具有共面缺陷，反之则判定合格。

2.根据权利要求1所述连杆字符与油槽共面视觉检测装置，其特征在于，所述光源单元的光轴垂直于所述工件表面，使工件的平整区域的光线完全反射形成亮反射区，工件的特征边缘的光线斜反射形成暗反射区。

3.根据权利要求1所述连杆字符与油槽共面视觉检测装置，其特征在于，所述光源单元集成有交替排列的LED可见光、紫外光源和红外光源，三组光源的光轴通过反光棱镜汇聚于同一检测点，形成对被测工件的同轴多光谱照射。

4.根据权利要求3所述连杆字符与油槽共面视觉检测装置，其特征在于，所述处理单元预存的第一方位特征基准模板和第二方位特征基准模板，包含标准工件的字符边缘、油槽边缘、油污、氧化层的光谱特征库，用于排除干扰性暗反射区特征。

5.根据权利要求3所述连杆字符与油槽共面视觉检测装置，其特征在于，所述光源单元的汇聚光路中设有光阑，所述光阑均布有对应可见光、紫外光、红外光波长的通光镜片，所述光阑由第一伺服电机驱动旋转，以切换不同光源的照射。

6.根据权利要求5所述连杆字符与油槽共面视觉检测装置，其特征在于，所述图像采集单元配备的镜头前设有滤光模块，所述滤光模块的滤光通道设置有允许对应光源波长通过的滤光片，所述滤光模块由第二伺服电机驱动旋转，与所述光阑同步切换所述滤光通道。

7.根据权利要求6所述连杆字符与油槽共面视觉检测装置，其特征在于，所述光源单元还包括光源控制器，该光源控制器分别连接所述第一伺服电机、所述第二伺服电机与所述光源单元；

所述光源控制器为PLC控制器或基于ARM芯片的多通道光源驱动器，所述光源控制器按预设时序分时激活LED可见光、紫外光源、红外光源。

8.根据权利要求6所述连杆字符与油槽共面视觉检测装置，其特征在于，所述光阑与所述滤光模块均设置有从动齿，所述第一伺服电机的驱动齿轮通过与所述光阑的从动齿啮合，以带动所述光阑旋转，切换所述通光镜片；

所述第二伺服电机的驱动齿轮通过与所述滤光模块的从动齿啮合，以带动所述滤光模块旋转，切换所述滤光通道。

9.根据权利要求3所述连杆字符与油槽共面视觉检测装置，其特征在于，采集工件第一方位表面和第二方位表面的图像至少包含有可见光图像、紫外图像和红外图像。

所述处理单元对图像执行跨方位关联分析前，先对图像进行时空配准，以校正连杆运动偏移，再分别提取可见光图像的轮廓与纹理特征、紫外图像的氧化层分布特征以及红外图像的深度突变区域特征，并将三类特征整合成特征向量，利用支持向量机算法的处理单元进行融合分析，以区分真实油槽/字符边缘与干扰性暗色区域。

10.根据权利要求9所述连杆字符与油槽共面视觉检测装置，其特征在于，所述处理单元配置为利用支持向量机算法计算缺陷概率值，并基于预设概率阈值判定工件是否合格。