【摘要】：對于彈簧等零件的測量目前主要采用人工測量,工作效率低、精度差、穩(wěn)定性低、測量數(shù)據(jù)不能進(jìn)行實時存儲,因此處理速度及精度難以達(dá)到要求。機(jī)器視覺是一項將視覺與圖像處理相結(jié)合的新技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)光通信一體化,多數(shù)應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器人等智能設(shè)備中,發(fā)展前景非常好。鑒于工業(yè)中高精度二維尺寸的測量要求,本文利用圖像處理軟件的功能,設(shè)計了一種基于機(jī)器視覺的彈簧尺寸測量的系統(tǒng),研究了系統(tǒng)的硬件構(gòu)成和軟件處理,闡述了機(jī)器視覺系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),主要內(nèi)容如下:1.彈簧圖像的采集。將待測量的柱狀彈簧放置于被測平臺上,用相機(jī)和雙遠(yuǎn)心鏡頭配合平行光源在最清晰的位置采集彈簧的高度圖像,利用“工業(yè)4.0智能工廠”中的雙遠(yuǎn)心視覺檢測工位采集彈簧的圓環(huán)圖像,即外圓和內(nèi)圓圖像。2.用機(jī)器視覺軟件HALCON對彈簧圖像進(jìn)行預(yù)處理。首先對采集到的彈簧圖像進(jìn)行灰度化處理,然后對灰度圖像進(jìn)行銳化空間濾波處理,有效地除去圖像中的噪聲,使得邊緣輪廓更加清晰,再分割彈簧的內(nèi)圓和外圓,為選取感興趣的區(qū)域奠定基礎(chǔ)。3.將Canny算子和雙線性插值算法結(jié)合,選取圖像的感興趣區(qū)域,提取亞像素邊緣。在彈簧位置的定位過程中,用基于形狀的模板匹配的方法,把選取的彈簧輪廓區(qū)域作為形狀匹配的模板,再結(jié)合圖像金字塔快速搜索模板的位置,并對模板圖像進(jìn)行仿射變換處理,使得匹配結(jié)果更加精確。4.用基于Tukey的最小二乘法擬合彈簧的內(nèi)、外圓,得到內(nèi)徑和外徑的尺寸,根據(jù)彈簧的高度圖像生成的最小外接矩形可以得到外徑和高度尺寸,最后經(jīng)過系統(tǒng)標(biāo)定完成由像素級轉(zhuǎn)換成實際的毫米級的測量工作,并將用自己設(shè)計的HALCON軟件算法測得的尺寸數(shù)據(jù)與彈簧的實際尺寸做誤差分析。5.使用VisionBank視覺檢測軟件對彈簧的內(nèi)徑和外徑尺寸進(jìn)行測量,并將測得的結(jié)果與自己設(shè)計的HALCON軟件算法處理測得的結(jié)果進(jìn)行比較及誤差分析。
【圖文】：

首先將彈簧放置在雙遠(yuǎn)心視覺檢測模塊中的鏡頭正下方的傳帶的光纖傳感器檢測到彈簧已到位，通過輸送帶在光電轉(zhuǎn)換模塊的作給相機(jī)一個觸發(fā)信號對彈簧進(jìn)行拍照。軟件部分主要是根據(jù)設(shè)計的流程 軟件算法實現(xiàn)了對彈簧尺寸的測量。2.1 系統(tǒng)硬件的設(shè)計器視覺的在線檢測中，采集的過程往往因為光學(xué)成像系統(tǒng)帶來的誤差使得不到提高、處理難度加大，而采集過程依賴于硬件器件，于是對硬件關(guān)重要。機(jī)器視覺系統(tǒng)的連接方案為：每個相機(jī)裝配一個鏡頭、一個電源及光源控制器、一根網(wǎng)線，占用一個網(wǎng)口通道；每個工位配有 1 臺工相機(jī)工位外），，裝有兩個網(wǎng)卡和一個 I/O 卡。系統(tǒng)的框圖設(shè)計如圖 2-1 所示，其中硬件器材[6,9]主要有相機(jī)、鏡頭、光感器等。

硬件平臺
【學(xué)位授予單位】：聊城大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TH135

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 周濟(jì);;智能制造——“中國制造2025”的主攻方向[J];中國機(jī)械工程;2015年17期

2 吳德剛;趙利平;;基于機(jī)器視覺的圓孔尺寸測量系統(tǒng)研究[J];應(yīng)用光學(xué);2013年06期

3 徐正洲;蔡昀哲;朱曉彥;;基于機(jī)器視覺的工業(yè)檢測[J];現(xiàn)代計算機(jī)(專業(yè)版);2011年19期

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1 付瑋;基于攝影測量系統(tǒng)的標(biāo)定與表面數(shù)據(jù)融合算法研究[D];南昌大學(xué);2018年

2 楊成佳;圖像去噪及其效果評估若干問題研究[D];吉林大學(xué);2016年

3 江士雄;面向位姿估計的相機(jī)系統(tǒng)標(biāo)定方法研究[D];華中科技大學(xué);2016年

4 葛動元;面向精密制造與檢測的機(jī)器視覺及智能算法研究[D];華南理工大學(xué);2013年

5 周虎;高精度視覺測量系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用[D];東華大學(xué);2011年

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1 謝家欣;基于機(jī)器視覺工件尺寸測量方法研究[D];長春工業(yè)大學(xué);2018年

2 張鑫鑫;基于HSI空間的彩色圖像邊緣檢測算法研究[D];山東大學(xué);2018年

3 王艷;機(jī)器視覺測量技術(shù)研究與應(yīng)用[D];華中師范大學(xué);2018年

4 張夢琦;機(jī)器視覺識別技術(shù)在分揀機(jī)器人系統(tǒng)中的應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2017年

5 陳鵬;基于機(jī)器視覺的扁彈簧在線分類及質(zhì)量檢測[D];鄭州大學(xué);2017年

6 洪運;基于計算機(jī)視覺的零件平面幾何尺寸測量方法的研究[D];東華大學(xué);2017年

7 洪瑞;基于機(jī)器視覺的圓形工件二維尺寸測量方法研究[D];安徽工業(yè)大學(xué);2017年

8 尹紅敏;基于機(jī)器視覺的齒輪檢測與測量系統(tǒng)的研究[D];聊城大學(xué);2017年

9 魏希揚;基于數(shù)字圖像的機(jī)器視覺定位方法的研究[D];大連交通大學(xué);2016年

10 高盼盼;基于雙遠(yuǎn)心系統(tǒng)的三維測量技術(shù)研究[D];華南理工大學(xué);2016年

本文編號：2668151