【摘要】：齒輪是很多機(jī)械設(shè)備中經(jīng)常使用的一類重要傳動(dòng)零件。在工業(yè)發(fā)展的進(jìn)程中,齒輪一直發(fā)揮著不可或缺的作用。在工業(yè)化與信息化時(shí)代的今天,齒輪及其相關(guān)技術(shù)仍是我們研究的熱點(diǎn)方向之一。齒輪的精度直接影響整臺(tái)機(jī)器的使用性能與壽命。目前測(cè)量齒輪參數(shù)的設(shè)備眾多,如三坐標(biāo)測(cè)量機(jī)、齒輪檢測(cè)中心等。但這些檢測(cè)設(shè)備均因價(jià)格昂貴,且使用和維修技術(shù)性強(qiáng),而遲遲未得到廣泛應(yīng)用。隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)發(fā)展的步伐之快,在現(xiàn)代測(cè)量中因其所具有的效率高、實(shí)時(shí)性好、動(dòng)態(tài)范圍大等諸多優(yōu)點(diǎn),而受到了廣泛青睞。結(jié)合機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的特點(diǎn),本文研制了基于其檢測(cè)技術(shù)的齒輪測(cè)量系統(tǒng),主要內(nèi)容包括:檢測(cè)系統(tǒng)相關(guān)硬件配置及其選型分析、齒輪視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)、實(shí)驗(yàn)結(jié)果處理與誤差分析等�？傮w而言,本文所重點(diǎn)研究的內(nèi)容可分為以下三部分。第一,結(jié)合實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)有的視覺(jué)測(cè)量平臺(tái),首先分析了圖像采集的過(guò)程主要是相機(jī)的運(yùn)動(dòng)控制;然后對(duì)相機(jī)、鏡頭、照明方式、光源等進(jìn)行了選擇,構(gòu)建了測(cè)量系統(tǒng)的硬件平臺(tái);最后對(duì)齒輪視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)軟件部分進(jìn)行了開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì),包括軟件總體結(jié)構(gòu)與各子模塊的設(shè)計(jì);第二,闡述了齒輪測(cè)量中應(yīng)用到的圖像處理技術(shù)如濾波去噪、圖像填充、腐蝕、掩膜處理、邊緣檢測(cè)等;第三,闡述了齒輪參數(shù)的測(cè)量方案包括齒輪幾何參數(shù)如:齒數(shù)z、模數(shù)m、齒頂圓半徑ar、齒根圓半徑fr等與齒輪單項(xiàng)誤差如:齒距偏差pt?f、齒形誤差f?f、齒距累積誤差pk?F等參數(shù)的測(cè)量方法;本文最后以一漸開(kāi)線標(biāo)準(zhǔn)直齒圓柱齒輪為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,在物距一定的條件下,首先用選擇的標(biāo)準(zhǔn)件對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定;然后在相同的視覺(jué)測(cè)量模型下,采集齒輪圖像,根據(jù)本課題所設(shè)計(jì)的測(cè)量方案進(jìn)行測(cè)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這種基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的齒輪參數(shù)測(cè)量方法是可行的。
[Abstract]:Gear is a kind of important transmission parts which are often used in many mechanical equipments. In the process of industrial development, gears have been playing an indispensable role. In the age of industrialization and information, gear and its related technology are still one of the hot research directions. The accuracy of gear directly affects the performance and life of the whole machine. At present, there are many equipments for measuring gear parameters, such as coordinate measuring machine, gear detecting center and so on. However, these testing equipments have not been widely used because of their high price and strong technical use and maintenance. With the rapid development of machine vision technology, it has been widely used in modern measurement because of its high efficiency, good real-time, large dynamic range and so on. According to the characteristics of machine vision technology, a gear measuring system based on machine vision technology is developed in this paper. The main contents include: hardware configuration and selection analysis, design and development of gear vision measurement system. Experimental results processing and error analysis. In general, the main contents of this paper can be divided into the following three parts. First, combining with the existing visual measurement platform in the laboratory, the paper analyzes that the process of image acquisition is mainly the motion control of the camera, and then selects the camera, lens, lighting mode, light source and so on, and constructs the hardware platform of the measurement system. Finally, the software of the gear vision measurement system is developed and designed, including the overall structure of the software and the design of each sub-module. Secondly, the image processing techniques used in gear measurement such as filtering and denoising, image filling and corrosion are described. Mask processing, edge detection, etc.; third, The measuring scheme of gear parameters is described in this paper, including the measuring methods of gear geometric parameters such as tooth number z, modulus m, tooth top circle radius arr, tooth root circle radius f r and gear single error such as pitch deviation, tooth profile error, tooth spacing cumulative error, etc. In the end of this paper, a standard involute spur gear is used as the experimental object. Under the condition of fixed object distance, the system is calibrated with the selected standard parts, and then the gear images are collected under the same visual measurement model. According to the measurement scheme designed by the subject, the measurement is carried out. The experimental results show that this method based on machine vision is feasible.
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41;TG86

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本文編號(hào)：2178582