發(fā)布時間：2018-04-30 23:11

  本文選題：圖像處理 + 小模數(shù)花鍵測量　； 參考：《組合機床與自動化加工技術》2017年06期

【摘要】：針對小模數(shù)樣板花鍵由于尺寸小,使用傳統(tǒng)方法檢測困難的問題,研究了將機器視覺技術應用到小模數(shù)樣板花鍵的檢測中的方法。提出并設計了基于視覺的小模數(shù)樣板花鍵的檢測系統(tǒng)。使用高精度位移平臺和相機采集多幅圖像,從而獲取高分辨的花鍵端面圖像,并采用圖像增強、分割、輪廓提取等圖像處理技術獲取花鍵的輪廓信息,然后依據(jù)GB/T3478.5-2008和GB/T13924-2008的定義計算出花鍵模數(shù)、壓力角等檢測參數(shù)。實現(xiàn)了對小模數(shù)花鍵的多參數(shù)一次性自動化檢測,提高了檢測的效率,減少了人為檢測可能引入了誤差,對花鍵的檢測生產(chǎn)具有重要意義。
[Abstract]:In view of the difficulty of using traditional method to detect small modulus template spline because of its small size, the method of applying machine vision technology to small modulus template spline detection is studied in this paper. A visual-based detection system for small modulus template spline is proposed and designed. The high precision displacement platform and camera are used to collect multiple images, so as to obtain the high resolution spline face image, and image processing techniques such as image enhancement, segmentation and contour extraction are used to obtain the contour information of the spline. Then, according to the definition of GB/T3478.5-2008 and GB/T13924-2008, the parameters of spline modulus and pressure angle are calculated. The multi-parameter automatic detection of small modulus spline is realized, the efficiency of detection is improved, and the error of artificial detection is reduced, which is of great significance to the detection and production of spline.
【作者單位】： 沈陽飛機工業(yè)(集團)有限公司;上海交通大學機械與動力工程學院;
【基金】：國家04重大專項(2014ZX04015021) 上海市科委項目(15111102203)
【分類號】：TH131.4;TP391.41

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本文編號：1826649