基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统

专利摘要:
本实用新型公开了一种基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统，支撑架设置在工作台组件的上方并支撑架底部连接工作台组件，升降气缸的缸体与支撑架固定连接，并且升降气缸的输出轴连接支撑板，支撑板固定有至少一个滑轨，每个滑轨设有至少一个与其匹配的滑动块，滑动块与连接板固定连接，视觉检测装置设置在工作台组件与连接板之间并且固定连接支撑板，本实用新型提高工件的检测精度。
公开号:CN214334701U
申请号:CN202023080152.7U
申请日:2020-12-17
公开日:2021-10-01
发明作者:曹云剑
申请人:Beijing Aerospace Intelligent Technology Development Co ltd；
IPC主号:G01N21-88

专利说明:
[n0001] 本实用新型涉及机械检测技术领域，具体而言，涉及一种基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统。
[n0002] 传统冲压车间存在噪音大、生产效率地及人眼视觉疲劳带来的工件漏检等问题。冲压加工是借助于冲压设备的压力，使板材在冲压模具里产生分离，从而获得一定形状和尺寸的产品零件的生产技术，具有智能、精密、高效、高速等特点。然而,在冲压生产过程中，总会有因加工误差、材料缺陷、模具损伤等客观因素而导致的废品存在，如不能及时检测并剔除掉，导致产品总体质量水平的下降、增加成本、影响生产效率，但现有的肉眼检测存在很多弊端，如检测过程可能存在人为因素、存在漏检、人眼检测无法胜任快速的生产节拍。因此需要一种可进行调节的冲压件检测系统。检测难点包含：缺陷类型多、缺陷大小未知不定、缺陷对比度低、膜上丝印及污渍对缺陷干扰较大、冲压件表面反光、易对缺陷造成较大干扰以及检测生产节拍高等。
[n0003] 本实用新型旨在一定程度上解决上述技术问题。
[n0004] 有鉴于此，本实用新型提供了一种基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统，提高工件的检测精度。
[n0005] 为了解决上述技术问题，本实用新型提供了一种基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统，包括工作台组件、视觉检测装置和位置调节机构，所述位置调节机构包括支撑架、升降气缸、支撑板、滑轨、滑动块和连接板，所述支撑架设置在所述工作台组件的上方并所述支撑架底部连接所述工作台组件，所述升降气缸的缸体与所述支撑架固定连接，并且所述升降气缸的输出轴连接所述支撑板，所述支撑板固定有至少一个所述滑轨，每个所述滑轨设有至少一个与其匹配的所述滑动块，所述滑动块与所述连接板固定连接，所述视觉检测装置设置在所述工作台组件与所述连接板之间并且固定连接所述支撑板。
[n0006] 进一步，所述工作台组件包括工作支架、至少一个输送机构和载物板，所述输送机构包括输送带和成对的转动轮，成对的所述转动轮转动连接所述工作支架，并且成对的所述转动轮外套设有所述输送带，所述输送带固定有用于放置被检测工件的所述载物板。
[n0007] 进一步，所述载物板固定有所述输送块，所述工作支架固定有输送轨道，所述输送块开设与所述输送轨道相匹配的滑动槽。
[n0008] 进一步，每个所述转动轮均同轴固定连接驱动电机的输出轴。
[n0009] 进一步，所述工作支架还转动连接有多个出料转轴，多个出料转轴靠近所述输送机构的工件输出端设置。
[n0010] 进一步，多个所述出料转轴平行间隔设置。
[n0011] 进一步，所述载物板设有多个用于增大摩擦的防滑凸起。
[n0012] 进一步，所述滑轨有两个，两个所述滑轨平行设置。
[n0013] 进一步，每个所述滑轨设有2个与其匹配的所述滑动块，4个所述滑动块沿所述连接板底部呈长方形分布。
[n0014] 进一步，所述输送机构有两个，两个所述输送机构平行设置。
[n0015] 本实用新型的技术效果在于：将被检测的工件放置在载物板上，并输送至视觉检测装置的下方，启动升降气缸，升降气缸的输出轴伸缩带动连接板上下位置，通过滑轨和滑动块调节连接板的水平位置，进而实现视觉检测装置位置的调整。
[n0016] 图1是根据本实用新型的一种基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统第一侧的结构示意图；
[n0017] 图2是根据本实用新型的一种基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统第一侧的结构示意图；
[n0018] 图3是根据本实用新型的一种基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统的输送机构的结构示意图；
[n0019] 图4是根据本实用新型的一种基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统的位置调节机构的结构示意图。
[n0020] 其中，1-工作台组件；3-位置调节机构；4-输送块；5-输送轨道；6-驱动电机；7-出料转轴；11-工作支架；12-输送机构；13-载物板；31-支撑架；32-升降气缸；33-支撑板；34-滑轨；35-滑动块；36-连接板；121-输送带；122-转动轮。
[n0021] 下面结合附图和具体实施例对本实用新型作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好的理解本实用新型并能予以实施，但所举实施例不作为对本实用新型的限定。
[n0022] 如图1、图2和图4所示，一种基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统，包括工作台组件1、视觉检测装置和位置调节机构3，位置调节机构3包括支撑架31、升降气缸32、支撑板33、滑轨34、滑动块35和连接板36，支撑架31设置在工作台组件1的上方并支撑架31底部连接工作台组件1，升降气缸32的缸体与支撑架31固定连接，并且升降气缸32的输出轴连接支撑板33，支撑板33固定有至少一个滑轨34，每个滑轨34设有至少一个与其匹配的滑动块35，滑动块35与连接板36固定连接，视觉检测装置设置在工作台组件1与连接板36之间并且固定连接支撑板33。
[n0023] 根据本实用新型的具体实施例，一种基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统，包括工作台组件1、视觉检测装置和位置调节机构3，位置调节机构3包括支撑架31、升降气缸32、支撑板33、滑轨34、滑动块35和连接板36，升降气缸32的缸体与支撑架31固定连接，并且升降气缸32的输出轴连接支撑板33，启动升降气缸32，升降气缸32的输出轴带动支撑板33上下移动，进而使连接板36进行上下移动，通过滑轨34和滑动块35的匹配关系，使连接板36进行水平滑动，视觉检测装置连接支撑板33，进而实现视觉检测装置的水平位置和上下位置的调整，提高检测过程的检测精度。
[n0024] 如图1、图2和图3所示，工作台组件1包括工作支架11、至少一个输送机构12和载物板13，输送机构12包括输送带121和成对的转动轮122，成对的转动轮122转动连接工作支架11，并且成对的转动轮122外套设有输送带121，输送带121固定有用于放置被检测工件的载物板13。
[n0025] 根据本实用新型的具体实施例，工作台组件1包括工作支架11、至少一个输送机构12和载物板13，转动成对的转动轮122，带动输送带121移动，输送带121固定有用于放置被检测工件的载物板13，进而使载物板13进行移动。
[n0026] 如图3所示，载物板13固定有输送块4，工作支架11固定有输送轨道5，输送块4开设与输送轨道5相匹配的滑动槽。
[n0027] 根据本实用新型的具体实施例，载物板13在输送带12带动进行移动的过程中，输送块4和输送轨道5相匹配，保证传动过程中的稳定性。
[n0028] 如图3所示，每个转动轮122均同轴固定连接驱动电机6的输出轴，自动化程度高，保证工作效率。
[n0029] 如图1和图2所示，工作支架11还转动连接有多个出料转轴7，多个出料转轴7靠近输送机构12的工件输出端设置。
[n0030] 根据本实用新型的具体实施例，被检测的工件被检测传送至多个出料转轴7上，转动多个出料转轴7，以完成工件的下料。
[n0031] 具体的，多个出料转轴7平行间隔设置。
[n0032] 如图1所示，载物板13设有多个用于增大摩擦的防滑凸起。
[n0033] 根据本实用新型的具体实施例，将被检测的工件放置在载物板13上，多个防滑凸起增大与工件之间的摩擦，保证结构的稳定性。
[n0034] 如图4所示，滑轨34有两个，两个滑轨34平行设置。
[n0035] 根据本实用新型的具体实施例，两个滑轨34平行设置，保证结构的稳定性。
[n0036] 如图4所示，每个滑轨34设有2个与其匹配的滑动块35，4个滑动块35沿连接板36底部呈长方形分布。
[n0037] 根据本实用新型的具体实施例，4个滑动块35沿连接板36底部呈长方形分布，保证连接板36的稳定性。
[n0038] 如图3所示，输送机构12有两个，两个输送机构12平行设置，保证输送过程的稳定性。
[n0039] 一种基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统，其操作方法包括以下步骤、将待检测的冲压件从进料口放入到传送带表面，并通过控制器控制第一电机转动，从而控制输送辊带动传送带将冲压件向前运动、通过控制器控制真空吸盘吸住冲压件，将其移动到视觉检测工作台。通过控制器打开照明灯与相机、将与待检测冲压件的三维模型通过插孔输入端到比对模块中,比对模块根据三维模型控制控制器，从而使控制器控制上述步骤的进行、相机所检测的数据通过中央处理器进行处理,且将检测结果通过显示器实时显示出来，并在冲压件表面出现缺陷时,使报警器发出报警声。
[n0040] 其中，相机系统包括以下参数：1.角度检测参数：视野60*45mm，约0.037mm/像素，拟定工作距离210mm，焦距f=25mm；2.污点检测参数：视野250*190mm，约0.15mm/像素，拟定工作距离280mm，焦距f=8mm。注：1.拟定工作距离为暂定，可能根据实际需求调整相机和镜头型号。输送带输送速度：0-54m/min。激光传感器参数如下：测量中心距离：50mm; 测量范围：15mm; 光束直径70um; 重复精度：30um。接触式测距仪参数如下：位置检出方法：光学绝对式线性编码器；测量范围：10mm；形成10.5mm以上；分辨率：0.5um；指示精度：全范围2um以下，窄范围1um以下（任意60um）；朝下安装时测量力1.65N以下；横向安装时测量力1.5N以下,可满足人们对冲压件全方位无死角的检测,为人们的使用带来极大的便利。
[n0041] 以上所述实施例仅是为充分说明本实用新型而所举的较佳的实施例，本实用新型的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本实用新型基础上所作的等同替代或变换，均在本实用新型的保护范围之内。本实用新型的保护范围以权利要求书为准。

权利要求:
Claims (10)
[0001] 1.一种基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统，其特征在于，包括工作台组件、视觉检测装置和位置调节机构，所述位置调节机构包括支撑架、升降气缸、支撑板、滑轨、滑动块和连接板，所述支撑架设置在所述工作台组件的上方并所述支撑架底部连接所述工作台组件，所述升降气缸的缸体与所述支撑架固定连接，并且所述升降气缸的输出轴连接所述支撑板，所述支撑板固定有至少一个所述滑轨，每个所述滑轨设有至少一个与其匹配的所述滑动块，所述滑动块与所述连接板固定连接，所述视觉检测装置设置在所述工作台组件与所述连接板之间并且固定连接所述支撑板。
[0002] 2.根据权利要求1所述的基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统，其特征在于，所述工作台组件包括工作支架、至少一个输送机构和载物板，所述输送机构包括输送带和成对的转动轮，成对的所述转动轮转动连接所述工作支架，并且成对的所述转动轮外套设有所述输送带，所述输送带固定有用于放置被检测工件的所述载物板。
[0003] 3.根据权利要求2所述的基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统，其特征在于，所述载物板固定有输送块，所述工作支架固定有输送轨道，所述输送块开设与所述输送轨道相匹配的滑动槽。
[0004] 4.根据权利要求2所述的基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统，其特征在于，每个所述转动轮均同轴固定连接驱动电机的输出轴。
[0005] 5.根据权利要求2所述的基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统，其特征在于，所述工作支架还转动连接有多个出料转轴，多个出料转轴靠近所述输送机构的工件输出端设置。
[0006] 6.根据权利要求5所述的基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统，其特征在于，多个所述出料转轴平行间隔设置。
[0007] 7.根据权利要求2所述的基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统，其特征在于，所述载物板设有多个用于增大摩擦的防滑凸起。
[0008] 8.根据权利要求1所述的基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统，其特征在于，所述滑轨有两个，两个所述滑轨平行设置。
[0009] 9.根据权利要求8所述的基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统，其特征在于，每个所述滑轨设有2个与其匹配的所述滑动块，4个所述滑动块沿所述连接板底部呈长方形分布。
[0010] 10.根据权利要求2所述的基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统，其特征在于，所述输送机构有两个，两个所述输送机构平行设置。

类似技术:

---

公开号 | 公开日 | 专利标题

---

AU720206B2|2000-05-25|Tire uniformity testing system

---

US9429498B2|2016-08-30|Tire testing machine

---

CN105382650A|2016-03-09|全自动双端面磨削生产线

---

KR101373001B1|2014-03-11|기판 상면 검출 방법 및 스크라이브 장치

---

CN214334701U|2021-10-01|基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统

---

CN107697612A|2018-02-16|Pcb板自动上下料线体

---

CN112577962A|2021-03-30|基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统

---

CN211415506U|2020-09-04|双面同步对花压纹饰面板生产线

---

CN208606726U|2019-03-15|一种线型轮廓检测装置

---

CN214502378U|2021-10-26|一种面板自动测厚用装置

---

CN214398443U|2021-10-15|检测平台

---

CN210059028U|2020-02-14|全方位缺陷检测设备

---

CN211014913U|2020-07-14|一种液晶面板检测装置

---

CN110406298B|2020-11-10|双面同步对花压纹饰面板生产系统及管理方法

---

CN211638671U|2020-10-09|一种全自动激光打码线

---

KR20170115636A|2017-10-18|스크라이빙 장치

---

CN213825958U|2021-07-30|一种厚度检测机构及含有该机构的检测挑拣设备

---

CN214668697U|2021-11-09|一种集成电路功能安全检测装置

---

CN209840856U|2019-12-24|一种子弹底火台高度检测装置

---

CN209792019U|2019-12-17|一种视觉识别检测分堆点数机

---

CN210438014U|2020-05-01|一种传输对位装置以及一种对接设备

---

CN208860612U|2019-05-14|零点精准刹擎定位装置

---

CN211989743U|2020-11-24|一种圆柱工件检测平台

---

CN111646204B|2021-11-26|多工位曲轴自动化三维测量系统

---

CN210165894U|2020-03-20|一种轮毂及汽车零部件产品的检测装置

同族专利:

---

公开号 | 公开日

---

引用文献:

---

公开号 | 申请日 | 公开日 | 申请人 | 专利标题

---

法律状态:
2021-10-01| GR01| Patent grant|

---

2021-10-01| GR01| Patent grant|

优先权:

---

申请号 | 申请日 | 专利标题

---

CN202023080152.7U|CN214334701U|2020-12-17|2020-12-17|基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统|CN202023080152.7U| CN214334701U|2020-12-17|2020-12-17|基于机器学习的冲压件检测及数据采集系统|