【摘要】：蝸桿是工業(yè)生產(chǎn)中重要的機械基礎(chǔ)件,在加工過程中受加工工藝、生產(chǎn)環(huán)境等因素的影響,不可避免的會產(chǎn)生表面缺陷。有缺陷的產(chǎn)品若不剔除,不僅會嚴(yán)重降低產(chǎn)品的機械性能及壽命,甚至可能產(chǎn)生安全隱患。工業(yè)生產(chǎn)中,小模數(shù)蝸桿產(chǎn)量巨大,檢測效率對于蝸桿質(zhì)量檢測至關(guān)重要。但企業(yè)目前仍普遍采用人工目測的方法,缺陷檢測效率低、可靠性差。機器視覺檢測技術(shù)因其非接觸、速度快、穩(wěn)定性高等優(yōu)點越來越廣泛的應(yīng)用于工業(yè)產(chǎn)品的表面缺陷檢測。本文對基于機器視覺的小模數(shù)蝸桿表面缺陷檢測技術(shù)進(jìn)行研究。主要研究工作如下:(1)搭建基于線陣相機的蝸桿表面圖像采集系統(tǒng)。根據(jù)蝸桿表面缺陷特點對蝸桿表面缺陷采集系統(tǒng)整體布局進(jìn)行設(shè)計,確定采用線陣圖像傳感器對蝸桿進(jìn)行掃描采集圖像。搭建蝸桿圖像采集系統(tǒng),設(shè)置硬件設(shè)備參數(shù)進(jìn)行實驗,確定線陣相機掃描位置。(2)研究蝸桿圖像預(yù)處理算法及表面缺陷提取算法。采用自適應(yīng)中值濾波方法對圖像中的高斯噪聲和脈沖噪聲進(jìn)行處理。根據(jù)圖像灰度值特點,采用二值化閾值分割方法對圖像進(jìn)行閾值分割。針對不同類型缺陷,設(shè)計兩種形態(tài)學(xué)處理過程對缺陷形狀及特征進(jìn)行提取。(3)研究蝸桿缺陷分類識別算法。根據(jù)缺陷特點對圖像區(qū)域的幾何特征和直方圖特征進(jìn)行提取。采用隨機森林對提取特征重要性進(jìn)行排序,從中選擇對分類貢獻(xiàn)較大的特征。使用支持向量機對缺陷進(jìn)行識別與分類并采用改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法對支持向量機模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練。(4)研究蝸桿表面缺陷檢測算法的性能。對缺陷特征數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理以避免數(shù)量級差別對分類結(jié)果的影響。為驗證缺陷檢測算法性能,對算法分類準(zhǔn)確率進(jìn)行測試,并采用5-折交叉驗證方法對結(jié)果驗證,且對蝸桿表面缺陷檢測算法的時間效率進(jìn)行測試,對缺陷檢測過程中的濾波降噪、圖像分割、缺陷提取、特征提取及分類的平均耗時進(jìn)行統(tǒng)計。并對檢測過程中的光源亮度、轉(zhuǎn)速及振動等影響因素進(jìn)行分析。
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TG115.28;TP391.41
【圖文】：

第 2 章 蝸桿表面圖像采集平臺的搭建 2 章 蝸桿表面圖像采集平臺的搭建桿常見表面缺陷分析過程中不可避免的會形成一些缺陷，常見小模數(shù)蝸、齒頂凹坑、齒槽凹陷、大小齒等。制蝸桿表面出現(xiàn)的細(xì)線型缺陷大多是裂紋，如圖鋼種加熱工藝不當(dāng)（預(yù)熱速度過快，加熱溫度過高的橫向的裂紋，存在裂紋的蝸桿使用過程中可能導(dǎo)沿裂紋方向疲勞損傷而失效。裂紋缺陷的特點為不向大致平行于蝸桿中心軸線，其位置貫通在整個蝸

程中不可避免的會形成一些缺陷，常見小模數(shù)齒頂凹坑、齒槽凹陷、大小齒等。制蝸桿表面出現(xiàn)的細(xì)線型缺陷大多是裂紋，如種加熱工藝不當(dāng)（預(yù)熱速度過快，加熱溫度過橫向的裂紋，存在裂紋的蝸桿使用過程中可能裂紋方向疲勞損傷而失效。裂紋缺陷的特點為大致平行于蝸桿中心軸線，其位置貫通在整個圖 2-1 鋼件表面裂紋缺陷Fig.2-1 Crack defect on steel surface缺口、刮痕，是蝸桿齒頂出現(xiàn)的一個或多個凹程中與設(shè)備之間的碰撞形成的缺口或小劃痕，大小不一，數(shù)量不一，缺陷位置分布較為分散

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2721252