本文選題：機(jī)器視覺　切入點(diǎn)：非接觸檢測(cè)　出處：《合肥工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：在工業(yè)生產(chǎn)與加工中,螺母的作用不言而喻,不同使用環(huán)境下,對(duì)螺母各參數(shù)的質(zhì)量要求不同,因此根據(jù)不同要求,螺母內(nèi)螺紋的檢測(cè)方法與效率也不相同。本文針對(duì)目前內(nèi)螺紋檢測(cè)方法中存在的檢測(cè)效率低、精度低,對(duì)工件接觸性檢測(cè)會(huì)造成損傷等問題,提出了一種基于機(jī)器視覺的內(nèi)螺紋高效檢測(cè)的方法,并設(shè)計(jì)了檢測(cè)系統(tǒng)。根據(jù)待測(cè)螺母的特點(diǎn),通過從側(cè)面對(duì)螺母照明與成像,實(shí)現(xiàn)了內(nèi)螺紋圖像的快速采集,對(duì)稱式的激光三角測(cè)量法,極大地降低了由于螺母偏心造成的檢測(cè)誤差;針對(duì)所采集到的圖像特點(diǎn),通過調(diào)整圖像灰度化的權(quán)值系數(shù),獲得對(duì)比度得到增強(qiáng)的灰度化圖像,同時(shí)降低金屬散射對(duì)圖像的影響;對(duì)高斯模板濾波后的圖像進(jìn)行亞像素級(jí)的邊緣檢測(cè),對(duì)邊緣點(diǎn)進(jìn)行最小二乘法的多項(xiàng)式擬合,將擬合曲線作為內(nèi)螺紋輪廓線,在螺紋輪廓線上定位內(nèi)螺紋特征點(diǎn),利用特征點(diǎn)的坐標(biāo)計(jì)算出內(nèi)螺紋的相關(guān)參數(shù)。本文在理論分析與圖像算法研究的基礎(chǔ)上,搭建了系統(tǒng)試驗(yàn)平臺(tái),對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和測(cè)量隨機(jī)誤差做了實(shí)驗(yàn)測(cè)試與分析。系統(tǒng)對(duì)螺紋內(nèi)徑的重復(fù)測(cè)量極限誤差為12. 78μm,單個(gè)工件的圖像采集與處理時(shí)間不超過200ms。
[Abstract]:In the industrial production and processing, the role of nut is self-evident, under different use environment, the quality requirements of each parameter of nut are different, therefore, according to the different requirements, the testing method and efficiency of nut inner thread are also different.Aiming at the problems of low detection efficiency, low precision and damage to workpiece contact, this paper presents a high efficiency detection method of internal thread based on machine vision, and designs a detection system.According to the characteristics of the nut to be tested, the fast acquisition of the inner thread image and the symmetrical laser triangulation method are realized by illuminating and imaging the nut from the side, which greatly reduces the detection error caused by the eccentricity of the nut.According to the characteristics of the collected image, the grayscale image is enhanced by adjusting the weight coefficient of the grayscale image, and the influence of metal scattering on the image is reduced.The edge of the image filtered by Gao Si template is detected at sub-pixel level, and the least square polynomial fitting of the edge point is carried out. The fitting curve is regarded as the contour line of internal thread, and the characteristic point of internal thread is located on the thread contour line.The relative parameters of internal thread are calculated by using the coordinates of feature points.On the basis of theoretical analysis and image algorithm research, a system test platform is built in this paper. The stability of the system and the measurement of random error are tested and analyzed experimentally.The limit error of repeated measurement of thread inner diameter is 12.At 78 渭 m, the time of image acquisition and processing for a single workpiece is not more than 200 ms.
【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】：2017
【分類號(hào)】：TG85;TP391.41

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本文編號(hào)：1713723