發(fā)布時(shí)間：2020-05-12 20:37

【摘要】：粉末冶金齒輪擁有成本低、制造工序簡(jiǎn)單和形狀多樣等諸多優(yōu)勢(shì),廣泛應(yīng)用于汽配件傳動(dòng)等領(lǐng)域。針對(duì)粉末冶金齒輪缺陷和內(nèi)孔直徑的檢測(cè)需求,研究視覺(jué)缺陷檢測(cè)及亞像素邊緣定位方法,對(duì)齒輪的自動(dòng)化檢測(cè)具有一定實(shí)用價(jià)值。利用圖像分割和邊界跟蹤方法提取齒輪各輪廓,通過(guò)特征參數(shù)(圓度、周長(zhǎng)、面積)的分析,實(shí)現(xiàn)內(nèi)孔篩選,結(jié)合最小二乘和隨機(jī)抽樣一致方法,完成內(nèi)孔中心坐標(biāo)計(jì)算。構(gòu)建視覺(jué)檢測(cè)平臺(tái),分析鏡頭畸變對(duì)特征參數(shù)的影響,完成齒輪定位實(shí)驗(yàn)。分析齒輪缺陷(缺角、表面及殘粉)的檢測(cè)需求,根據(jù)目標(biāo)的區(qū)域及輪廓特征完成缺陷判別。針對(duì)缺角問(wèn)題,提取各輪齒連通域,采用細(xì)分區(qū)域灰度分析法得到缺陷;提取表面部分,采用邊緣檢測(cè)和區(qū)域生長(zhǎng)實(shí)現(xiàn)缺陷標(biāo)記;建立齒型輪廓的一維表示函數(shù),提取相關(guān)函數(shù)參數(shù),構(gòu)建歸一化判別表達(dá)式,作為殘粉評(píng)判依據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明上述算法的有效性,各缺陷的誤檢率在5%以?xún)?nèi)。提取齒輪內(nèi)孔的像素級(jí)邊界,根據(jù)理想階躍邊緣的灰度成像特性,提出基于局部區(qū)域效應(yīng)的亞像素邊緣檢測(cè)方法,采用四階曲線函數(shù)表示粗像素點(diǎn)內(nèi)的邊緣,根據(jù)像素間的灰度及梯度關(guān)系求解邊緣曲線系數(shù);分析實(shí)際輪廓與理論計(jì)算的偏差,使用B樣條曲線平滑亞像素邊緣。結(jié)合圓擬合完成孔徑測(cè)量實(shí)驗(yàn),將該算法與插值法及Zernike矩法的測(cè)量結(jié)果相比較,可知其準(zhǔn)確度達(dá)到0.5μm,重復(fù)測(cè)量偏差在1μm之內(nèi),優(yōu)于其他兩種算法。根據(jù)齒輪檢測(cè)的需求,結(jié)合Qt和OpenCV函數(shù)庫(kù),采用C++語(yǔ)言開(kāi)發(fā)了自動(dòng)檢測(cè)軟件,完成粉末冶金齒輪的自動(dòng)檢測(cè)。
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TF125;TH132.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2660811