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    本发明涉及计算机主机箱生产技术领域,具体为一种计算机主机箱平整度检测的检测方法。

    背景技术:

    在计算机主机箱生产过程中,需要对主机箱的平整度进行检测,避免因平整度不合格的产品流通到市场,影响产品品质。现有技术中通常是将计算机主机箱放置在平整的检测台上,使用预制好的平尺人工测量检测,这种人工检测平整度的方法不仅效率低、精度差,且由于是通过检测人员手动检测,检测人员容易疲劳,出现检测疏漏,进而影响产品品质,同时,采用人工检测的方式也会增加人力成本,不利于生成效率的提高和产品成本控制。

    为此,本发明提出一种计算机主机箱平整度检测的检测方法,由机械化工作代替人工检测。

    技术实现要素:

    本发明的目的在于提供一种计算机主机箱平整度检测的检测方法,以解决上述背景技术中提出的问题。

    为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种计算机主机箱平整度检测的检测方法,包括以下几个步骤:

    S1、采集计算机主机箱的平整度数据:

    将计算机主机箱放置在平整度检测装置上,所述平整度检测装置上上安装有若干检测探头,若干检测探头电性连接检测用计算机,检测用计算机内设有平整度检测软件系统;

    安装在平整度检测装置上的检测探头对待检测计算机主机箱的水平面以及竖直面进行扫描检测,所述检测探头扫描检测的点有多个,且随机抽取;

    检测探头依次检测计算机主机箱的表面上每一扫描检测点到所述检测探头的距离,并向所述每一扫描检测点发出探测信号,所述探测信号到达所述工件的表面时被所述计算机主机箱反射形成反射信号;

    采集卡将上述反射弧信号导入计算机,由计算机分析、计算、转换,从而获得计算机主机箱表面各个位置的平整度原始数据;

    S2、分析计算机主机箱的平整度数据:

    计算机接收采集卡传输的所述反射弧信号,并根据发出的探测信号与接收到的反射信号的时间差及所述探测信号在空气中的传输速率,计算所述每一扫描检测点到所述检测探头的距离;

    根据所采集的若干描检测点到所述检测探头的距离,计算机内部的平整度检测软件系统生成该计算机主机箱被测平面的平整度曲线;

    S3、比对计算机主机箱的平整度数据:

    计算机计算出计算机主机箱被测平面的平整度曲线各个相邻位置的两个扫描检测点之间的水平以及垂直距离值;

    将上述水平以及垂直距离值与计算机内部存储的标准数值进行比对,并确定所述距离值是否均落入预设标准距离值范围内;

    根据步骤(2)两个扫描检测点之间的水平以及垂直距离值与预设标准距离值之间的比较处理,判定被测量计算机主机箱的平整度是否合格;

    S4、显示计算机主机箱的平整度数据:

    当所述两个扫描检测点之间的水平以及垂直距离值均落入所述计算机预设距离值范围内时,判断已检测的计算机主机箱的平整度合格;

    当所述两个扫描检测点之间的水平以及垂直距离值落入所述计算机预设距离值的范围外时,判断已检测的计算机主机箱的平整度不合格;

    计算机通过提醒单元对平整度合格以及不合格的计算机主机箱区别提醒;

    再通过显示装置显示结果,供作业人员查看。

    作为本发明一种优选的技术方案,步骤S4中的(2)小步骤中,判断已检测的计算机主机箱的平整度为不合格时,计算机根据两个扫描检测点之间的水平以及垂直距离值超出所述预设距离范围之外的该两个扫描检测点的坐标,确定所述计算机主机箱平整度不合格的位置。

    作为本发明一种优选的技术方案,所述检测探头为红外探头、激光探头或超声波探头。

    作为本发明一种优选的技术方案,所述平整度检测装置上安装的若干检测探头分别位于检测区域的四周平面上,能够对待检测计算机主机箱的水平面以及垂直面进行扫描检测。

    作为本发明一种优选的技术方案,所述检测用计算机上还连接有一个打印机。

    与现有技术相比,本发明的有益效果是:本发明提出一种计算机主机箱平整度检测的检测方法,由机械化工作代替人工检测,有利于提高主机箱的检测效率和检测精度,减轻劳动者的劳动强度,减少人力成本,有利于企业产品成本的管控。

    附图说明

    图1为本发明计算机主机箱检测方法的流程图。

    具体实施方式

    以下对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。

    实施例:本发明提供一种技术方案:一种计算机主机箱平整度检测的检测方法,包括以下几个步骤:

    S1、采集计算机主机箱的平整度数据:

    将计算机主机箱放置在平整度检测装置上,所述平整度检测装置上上安装有若干检测探头,若干检测探头电性连接检测用计算机,检测用计算机内设有平整度检测软件系统;

    安装在平整度检测装置上的检测探头对待检测计算机主机箱的水平面以及竖直面进行扫描检测,所述检测探头扫描检测的点有多个,且随机抽取;

    检测探头依次检测计算机主机箱的表面上每一扫描检测点到所述检测探头的距离,并向所述每一扫描检测点发出探测信号,所述探测信号到达所述工件的表面时被所述计算机主机箱反射形成反射信号;

    采集卡将上述反射弧信号导入计算机,由计算机分析、计算、转换,从而获得计算机主机箱表面各个位置的平整度原始数据;

    S2、分析计算机主机箱的平整度数据:

    计算机接收采集卡传输的所述反射弧信号,并根据发出的探测信号与接收到的反射信号的时间差及所述探测信号在空气中的传输速率,计算所述每一扫描检测点到所述检测探头的距离;

    根据所采集的若干描检测点到所述检测探头的距离,计算机内部的平整度检测软件系统生成该计算机主机箱被测平面的平整度曲线;

    S3、比对计算机主机箱的平整度数据:

    计算机计算出计算机主机箱被测平面的平整度曲线各个相邻位置的两个扫描检测点之间的水平以及垂直距离值;

    将上述水平以及垂直距离值与计算机内部存储的标准数值进行比对,并确定所述距离值是否均落入预设标准距离值范围内;

    根据步骤(2)两个扫描检测点之间的水平以及垂直距离值与预设标准距离值之间的比较处理,判定被测量计算机主机箱的平整度是否合格;

    S4、显示计算机主机箱的平整度数据:

    当所述两个扫描检测点之间的水平以及垂直距离值均落入所述计算机预设距离值范围内时,判断已检测的计算机主机箱的平整度合格;

    当所述两个扫描检测点之间的水平以及垂直距离值落入所述计算机预设距离值的范围外时,判断已检测的计算机主机箱的平整度不合格;

    计算机通过提醒单元对平整度合格以及不合格的计算机主机箱区别提醒;

    再通过显示装置显示结果,供作业人员查看。

    进一步的,步骤S4中的(2)小步骤中,判断已检测的计算机主机箱的平整度为不合格时,计算机根据两个扫描检测点之间的水平以及垂直距离值超出所述预设距离范围之外的该两个扫描检测点的坐标,确定所述计算机主机箱平整度不合格的位置。

    进一步的,所述检测探头为红外探头、激光探头或超声波探头。

    进一步的,所述平整度检测装置上安装的若干检测探头分别位于检测区域的四周平面上,能够对待检测计算机主机箱的水平面以及垂直面进行扫描检测。

    进一步的,所述检测用计算机上还连接有一个打印机,方便打印数据。

    尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

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    路面平整度是路面等级评定和路面施工验收时的一个重要指标,它直接反映了车辆行驶时的舒适度、安全性及路面的使用状态,为路面的维修和养护提供了重要参考。面对日益繁重的公路养护任务及管理信息化发展的需求,如何快速便捷的进行路面平整性能的检测成为一个具有现实意义的课题。智能手机的普及及其传感器技术的发展为道路管理者提供了一种新型便捷的路面平整度数据采集方式—基于智能手机的路面状况快速采集技术。此方法具有操作便捷,成本低廉,精度准确等优点,对路面养护管理信息化的发展有着不可或缺的作用。

    首先,对路面不平度评价指标进行研究,对传统路面平整度测量方法进行分析比较,继而提出基于智能手机检测路面状况的方法。

    其次,进行基于加速度数据的路面平整度指标的提取。先采用卡尔曼滤波对采集的加速度和位置信息进行滤波处理,得出真实反映车辆振动的加速度以及与地图匹配的位置信息数据。然后通过对车辆振动特性的分析建立加速度数据与路面谱密度之间的关系,进而通过路面功率谱密度与国际平整度指数之间的相关关系得到基于加速度的路面平整度评价指标。为验证指标的正确性,选择扬州市部分道路作为测试点,使用智能手机应用程序采集加速度数据并使用激光断面仪获得测试道路的平整度指数。通过实验,得到评价指标与国际平整度指数的拟合系数,并证明了智能手机评价路面平整性能的可行性。

    最后运用仿真模拟及实际实验分析了车速对手机应用程序在采集车辆行驶过程中竖向加速度数据的影响。

    关键词:路面平整度;智能手机;加速度;功率谱密度估计;卡尔曼滤波

     

     

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    ****使用傅里叶变换卷积对高度问题图像的不均匀缺陷进行检测
    *1.将原图转换为3通道R/G/B
    *2.生成一个高斯正弦滤波器
    *3.对图像B进行快速傅里叶变换(to_freq)  -->再使用滤波器进行卷积  -->再次进行傅里叶变换(form_freq)
    *4.使用均值滤波,获取能量盆地区域,在通过区域的能量值筛选出目标缺陷
    *官方案例detect_mura_defacts_texture.hdev

     

    *这个例子展示了如何检测不均匀缺陷
    *在高度纹理图像
    *
    dev_close_window ()
    dev_update_off ()
    Path := 'lcd/mura_defects_texture_'
    read_image (Image, Path + '01')
    get_image_size (Image, Width, Height)
    dev_open_window (0, 0, 640, 480, 'black', WindowHandle)
    set_display_font (WindowHandle, 14, 'mono', 'true', 'false')
    dev_set_draw ('margin')
    dev_set_line_width (3)
    dev_set_color ('red')
    for F := 1 to 2 by 1
        read_image (Image, Path + F$'.2i')
        decompose3 (Image, R, G, B)
        *缺陷的特征是暗斑。因此,通过减去
        *估计的背景照明从原始图像
        *缺陷变得更加明显。
        *傅里叶卷积运算本地函数
        estimate_background_illumination (B, ImageFFT1)
        sub_image (B, ImageFFT1, ImageSub, 2, 100)
        *中值过滤器平滑了精细的纹理,简化了下面的操作
        *分割和最终检测缺陷。
        median_image (ImageSub, ImageMedian, 'circle', 9, 'mirrored')
        *使用阈值从图像中提取流域盆地
        watersheds_threshold (ImageMedian, Basins, 20)
        *缺陷对应的暗斑能量非常低。
        cooc_feature_image (Basins, ImageMedian, 6, 0, Energy, Correlation, Homogeneity, Contrast)
        *使用区域能量值筛选出小的区域
        Mask := Energy [<=] 0.05
        *使用掩码从对象数组中选择元素
        select_mask_obj (Basins, Defects, Mask)
        *
        dev_display (Image)
        dev_display (Defects)
        *元组中的对象数目
        count_obj (Defects, NDefects)
        disp_message (WindowHandle, NDefects + ' \'mura\' defects detected', 'window', 12, 12, 'red', 'true')
        if (F < 2)
            disp_continue_message (WindowHandle, 'black', 'true')
            stop ()
        endif
    endfor

    estimate_background_illumination函数

    *傅里叶变换 ->卷积运算 -> 傅里叶变换
    get_image_size (Image, Width, Height)
    rft_generic (Image, ImageFFT, 'to_freq', 'none', 'complex', Width)
    gen_gauss_filter (ImageGauss, 50, 50, 0, 'n', 'rft', Width, Height)
    convol_fft (ImageFFT, ImageGauss, ImageConvol)
    rft_generic (ImageConvol, IlluminationImage, 'from_freq', 'none', 'byte', Width)
    return ()

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平整度检测