【摘要】：汽車半軸作為汽車重要零部件之一,作用是將差速器的扭矩傳遞到驅(qū)動(dòng)輪的輪轂,其內(nèi)端帶有花鍵,花鍵的質(zhì)量直接關(guān)乎半軸的使用壽命和聯(lián)結(jié)性能。半軸花鍵的參數(shù)檢測(cè)是花鍵質(zhì)量保證的核心內(nèi)容,其目的在于第一時(shí)間對(duì)花鍵的加工情況進(jìn)行檢測(cè),從而更好地實(shí)現(xiàn)花鍵的加工,保證成品質(zhì)量合格。在系統(tǒng)布置設(shè)計(jì)方法基礎(chǔ)上,本文對(duì)A公司汽車半軸生產(chǎn)車間設(shè)施布局存在的問題進(jìn)行分析,對(duì)半軸生產(chǎn)所需的單元進(jìn)行作業(yè)單位劃分,并對(duì)作業(yè)單位之間進(jìn)行物流和非物流分析,在此基礎(chǔ)上得到半軸生產(chǎn)作業(yè)單位之間的綜合相互關(guān)系圖,然后采用線型圖的方式對(duì)作業(yè)單位之間進(jìn)行分析,確定了作業(yè)單位的位置相關(guān)圖。最后綜合考慮實(shí)際場(chǎng)地、人員需求等因素,制定了半軸的生產(chǎn)線布局方案,并對(duì)生產(chǎn)線的工序節(jié)拍設(shè)計(jì)進(jìn)行了規(guī)劃。本文針對(duì)汽車半軸花鍵的檢測(cè)問題,探索通過圖像處理的方法來檢測(cè)花鍵參數(shù)。完成CCD相機(jī)、鏡頭、光源等設(shè)備的選型,設(shè)計(jì)并搭建基于視覺檢測(cè)的半軸花鍵檢測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。采用相機(jī)采集花鍵端面圖像,將采集到的圖像進(jìn)行灰度處理、圖像增強(qiáng)、輪廓提取等處理方法獲取花鍵的輪廓信息,并對(duì)提取的花鍵輪廓進(jìn)行參數(shù)測(cè)量,通過輪廓信息檢測(cè)出花鍵的齒厚、齒數(shù)、大徑、小徑等,實(shí)現(xiàn)多參數(shù)一次性自動(dòng)化檢測(cè),最后采用Halcon和C#開發(fā)出系統(tǒng)軟件。實(shí)驗(yàn)表明該系統(tǒng)滿足半軸花鍵的檢測(cè)生產(chǎn)要求,大大提高了檢測(cè)效率。
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;U468.2
【圖文】：

以上軟件的功能各有不同，主要包括生產(chǎn)線仿真、工真、加工仿真、人機(jī)分析等等。國內(nèi)的學(xué)者則主要注重仿真的應(yīng)在 Flexsim 的環(huán)境下，通過建模并建立運(yùn)動(dòng)關(guān)系，對(duì)目標(biāo)車間的布真分析，然后根據(jù)仿真數(shù)據(jù)進(jìn)一步優(yōu)化布置方案[26]。周爾民等學(xué)，對(duì)福州臺(tái)鉆廠的全廠進(jìn)行布置規(guī)劃，得到較為合理的方案后，在 ，通過建模并建立相對(duì)運(yùn)動(dòng)關(guān)系，對(duì)前期方案進(jìn)行仿真分析，針對(duì)始方案進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化改善[27]。器視覺國內(nèi)外研究現(xiàn)狀器視覺就是利用攝像機(jī)來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人眼，實(shí)現(xiàn)對(duì)待檢測(cè)目標(biāo)的表幾何尺寸測(cè)量、圖像識(shí)別、視覺定位等。目前經(jīng)典的機(jī)器視覺系統(tǒng) 相機(jī)、鏡頭、光源、計(jì)算機(jī)等設(shè)備構(gòu)成[28]，如圖 1.1，目前，市覺設(shè)備生產(chǎn)廠家大多數(shù)都只生產(chǎn)其中某種原件，所以，在不同的檢檢測(cè)需求下，組建合適的機(jī)器視覺系統(tǒng)就需要大量的時(shí)間與精力來的設(shè)備，無論在人力還是成本上都會(huì)有更多的付出。

圖 1.3 2007-2017 年機(jī)器視覺技術(shù)專利的申請(qǐng)數(shù)趨勢(shì) 1.3 Trends in the number of applications for machine vision technology patents in 2007-在國內(nèi)，1997 年，仲思東等學(xué)者介紹研究了一套對(duì)鋼板行位檢測(cè)的視統(tǒng)，開啟了我國視覺檢測(cè)研究的篇章[35]。應(yīng)義斌在 2000 年，針對(duì)水果測(cè)問題，利用了機(jī)器視覺技術(shù)，成功對(duì)水果的缺陷與否以及缺陷面積進(jìn)，相對(duì)與傳統(tǒng)的人工檢測(cè)提高了效率同時(shí)也降低了成本，為機(jī)器視覺在應(yīng)用打下了基礎(chǔ)[36]，后期學(xué)者在此方面也有很多研究[37-40]。2001 年陳者利用機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)夏利汽車的白車身進(jìn)行參數(shù)檢測(cè)，并且將檢標(biāo)準(zhǔn)值做對(duì)比，實(shí)驗(yàn)表明了該系統(tǒng)擁有較高的測(cè)量精度[41]，自此機(jī)器車行業(yè)的應(yīng)用也越來越廣泛[42-45]。張業(yè)鵬等學(xué)者基于雙目測(cè)量模型，采 Hough 變換方法對(duì)高精度 CCD 相機(jī)標(biāo)定的技術(shù)，研究提出了通過圖像極斜率特征匹配方法，使復(fù)雜零件的檢測(cè)更為精確[46]。屈玉福等學(xué)者視覺檢測(cè)系統(tǒng)的成像原理，首先生成目標(biāo)物的理想圖像，然后使用像素像素提取方法，定位圖像的邊緣，對(duì)比理想圖像、像素邊緣提取圖像以邊緣提取的檢測(cè)結(jié)果，結(jié)果表明亞像素邊緣提取的檢測(cè)數(shù)據(jù)更為可靠，

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本文編號(hào)：2737590