基于視覺的麻花鉆頭質(zhì)量檢測技術研究
發(fā)布時間:2021-01-20 13:47
基于機器視覺的非接觸式零件尺寸檢測由于具有檢測速度快、精度高、適應性強等優(yōu)點,已被廣泛應用于自動化生產(chǎn)中。在制造業(yè)中,鉆孔是機械加工過程中非常普遍且重要的一步。在鉆孔刀具中,麻花鉆頭因其價格低廉、鉆孔性能好,常被作為首選刀具,因此應用十分廣泛。由于麻花鉆頭本身復雜的螺旋狀幾何特征,傳統(tǒng)的麻花鉆頭質(zhì)量檢測方法效率低、精度差,不能滿足麻花鉆頭自動化生產(chǎn)的需要。因此提出了將視覺檢測技術應用到麻花鉆頭質(zhì)量檢測中。論文的研究內(nèi)容主要涉及以下幾個方面:首先,介紹了基于視覺的麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)的整體結構,根據(jù)麻花鉆頭刃面參數(shù)和側面參數(shù)的測量要求選取了合適的相機、鏡頭和光源?紤]到系統(tǒng)開發(fā)周期的長短和與其他控制系統(tǒng)集成的難易程度等諸多問題,選擇LabVIEW虛擬儀器和NI視覺開發(fā)工具包作為質(zhì)量檢測系統(tǒng)的開發(fā)平臺。其次,研究了圖像處理技術。根據(jù)不同算法所產(chǎn)生的不同效果,選擇了最適用于麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)的圖像處理算法。為了在節(jié)約系統(tǒng)開發(fā)成本的基礎上使系統(tǒng)精度得到提升,本文采用亞像素邊緣檢測算法對麻花鉆頭邊緣進行定位。隨后,對麻花鉆頭各參數(shù)檢測方法和相機標定過程進行了介紹。針對麻花鉆頭角度位置在測量過程...
【文章來源】:沈陽工業(yè)大學遼寧省
【文章頁數(shù)】:70 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
人工抽檢Fig.1.1Manualsamplinginspection
5第2章麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)設計麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)在整個生產(chǎn)設備中的作用是采集、加工和分析麻花鉆頭的圖像。它代替了傳統(tǒng)的人工檢測,使檢測更符合現(xiàn)代制造業(yè)的要求,有利于企業(yè)的計算機集成制造。視覺檢測的對象是直徑范圍為2mm-13mm的直柄麻花鉆頭(如圖2.1),需要檢測的參數(shù)可以分為刃面參數(shù)和側面參數(shù)。刃面參數(shù)分別是鉆芯厚度、橫刃斜角、刀背直徑等,側面參數(shù)分別是頂角、刃帶寬度、后角、螺旋角等。在實際生產(chǎn)當中,麻花鉆頭在每道工序結束后,都需要進行人工抽檢,以確保麻花鉆頭的質(zhì)量達到最優(yōu)。因此,麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)應該應用于每道工序,從而對生產(chǎn)線的加工狀況進行實時調(diào)整。由于時間問題,本系統(tǒng)未在麻花鉆頭生產(chǎn)線中進行現(xiàn)場調(diào)試,僅在實驗室進行了實驗平臺的的搭建,對麻花鉆頭進行全尺寸測量,以驗證麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)的性能。圖2.1麻花鉆頭圖像Fig.2.1Twistdrillimage為了測得麻花鉆頭所有幾何角度參數(shù),需要分別獲取麻花鉆頭側面及刃面的圖像信息(如圖2.2),通過麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)判斷麻花鉆頭質(zhì)量是否合格。根據(jù)工廠的實際要求,麻花鉆頭刃面參數(shù)和側面參數(shù)的檢測精度要求分別為為0.01mm和0.006mm,檢測效率不低于30支/min。圖2.2麻花鉆頭刃面及側面圖像Fig.2.2Imageofcuttingedgeandsideoftwistdrillbit根據(jù)質(zhì)量檢測系統(tǒng)的檢測對象、檢測任務、檢測精度和工作條件,設計了基于視覺的麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)。以下將對質(zhì)量檢測系統(tǒng)的結構、硬件選型以及軟件開發(fā)平臺的選擇做詳細的介紹。沈陽工業(yè)大學碩士學位論文
5第2章麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)設計麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)在整個生產(chǎn)設備中的作用是采集、加工和分析麻花鉆頭的圖像。它代替了傳統(tǒng)的人工檢測,使檢測更符合現(xiàn)代制造業(yè)的要求,有利于企業(yè)的計算機集成制造。視覺檢測的對象是直徑范圍為2mm-13mm的直柄麻花鉆頭(如圖2.1),需要檢測的參數(shù)可以分為刃面參數(shù)和側面參數(shù)。刃面參數(shù)分別是鉆芯厚度、橫刃斜角、刀背直徑等,側面參數(shù)分別是頂角、刃帶寬度、后角、螺旋角等。在實際生產(chǎn)當中,麻花鉆頭在每道工序結束后,都需要進行人工抽檢,以確保麻花鉆頭的質(zhì)量達到最優(yōu)。因此,麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)應該應用于每道工序,從而對生產(chǎn)線的加工狀況進行實時調(diào)整。由于時間問題,本系統(tǒng)未在麻花鉆頭生產(chǎn)線中進行現(xiàn)場調(diào)試,僅在實驗室進行了實驗平臺的的搭建,對麻花鉆頭進行全尺寸測量,以驗證麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)的性能。圖2.1麻花鉆頭圖像Fig.2.1Twistdrillimage為了測得麻花鉆頭所有幾何角度參數(shù),需要分別獲取麻花鉆頭側面及刃面的圖像信息(如圖2.2),通過麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)判斷麻花鉆頭質(zhì)量是否合格。根據(jù)工廠的實際要求,麻花鉆頭刃面參數(shù)和側面參數(shù)的檢測精度要求分別為為0.01mm和0.006mm,檢測效率不低于30支/min。圖2.2麻花鉆頭刃面及側面圖像Fig.2.2Imageofcuttingedgeandsideoftwistdrillbit根據(jù)質(zhì)量檢測系統(tǒng)的檢測對象、檢測任務、檢測精度和工作條件,設計了基于視覺的麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)。以下將對質(zhì)量檢測系統(tǒng)的結構、硬件選型以及軟件開發(fā)平臺的選擇做詳細的介紹。沈陽工業(yè)大學碩士學位論文
【參考文獻】:
期刊論文
[1]Competition system for automatically evaluating edge detection algorithms based on the evolutionary game theory[J]. Peng Hong,Ding Guangtai,Zhang Huiran,Hu Dongli. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications. 2019(05)
[2]淺談三維視覺測量方法[J]. 陳德林,郝飛,史晶晶,王帆,胡運濤. 儀表技術. 2019(06)
[3]攝像機標定系統(tǒng)方法的研究[J]. 劉玉婷,徐祥宇,王超,張濤. 智能計算機與應用. 2019(03)
[4]典型去噪算法在圓形線材表面缺陷圖像中的對比研究[J]. 楊培義,張?zhí)焱?楊辰飛,王若飛. 現(xiàn)代計算機(專業(yè)版). 2019(03)
[5]An Overview of Contour Detection Approaches[J]. Xin-Yi Gong,Hu Su,De Xu,Zheng-Tao Zhang,Fei Shen,Hua-Bin Yang. International Journal of Automation and Computing. 2018(06)
[6]基于Canny算子的浮選氣泡形態(tài)特征參數(shù)提取[J]. 梁秀滿,劉文濤,牛福生,劉振東,張晉霞. 中國礦業(yè). 2018(08)
[7]Precision Work-piece Detection and Measurement Combining Top-down and Bottom-up Saliency[J]. Jia Sun,Peng Wang,Yong-Kang Luo,Gao-Ming Hao,Hong Qiao. International Journal of Automation and Computing. 2018(04)
[8]自動光學(視覺)檢測技術及其在缺陷檢測中的應用綜述[J]. 盧榮勝,吳昂,張騰達,王永紅. 光學學報. 2018(08)
[9]多接口視頻編碼方案的設計與實現(xiàn)[J]. 孫寶海,秦麗,劉文怡,張會新. 電子器件. 2018(01)
[10]路面檢測技術綜述[J]. 馬建,趙祥模,賀拴海,宋宏勛,趙煜,宋煥生,程磊,王建鋒,袁卓亞,黃福偉,張健,楊瀾. 交通運輸工程學報. 2017(05)
碩士論文
[1]基于線陣相機的不干膠印刷品缺陷檢測技術研究[D]. 臺浩杰.中北大學 2019
[2]基于機器視覺的工件檢測實驗系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[D]. 趙振蒙.鄭州大學 2019
[3]5356鋁合金電弧增材制造成形控制及性能研究[D]. 姜鵬舉.燕山大學 2019
[4]基于視覺的空間焊縫工藝分析與研究[D]. 閆紅方.廣西科技大學 2019
[5]雙列金屬零件加工質(zhì)量機器視覺檢測系統(tǒng)研發(fā)[D]. 李倩.華南理工大學 2019
[6]軸承內(nèi)套表面缺陷視覺檢測裝置的研制[D]. 魏成禹.沈陽工業(yè)大學 2018
[7]醫(yī)用管制玻璃瓶在線檢測系統(tǒng)的研究[D]. 江遠.長春理工大學 2018
[8]基于機器視覺的網(wǎng)絡隔離與視頻傳輸系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 高奇.貴州大學 2018
[9]基于機器視覺的螺紋參數(shù)檢測及評定系統(tǒng)設計[D]. 萬鑫.南昌航空大學 2017
[10]基于GTK+的圖像處理系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 田琳.南京郵電大學 2016
本文編號:2989155
【文章來源】:沈陽工業(yè)大學遼寧省
【文章頁數(shù)】:70 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
人工抽檢Fig.1.1Manualsamplinginspection
5第2章麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)設計麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)在整個生產(chǎn)設備中的作用是采集、加工和分析麻花鉆頭的圖像。它代替了傳統(tǒng)的人工檢測,使檢測更符合現(xiàn)代制造業(yè)的要求,有利于企業(yè)的計算機集成制造。視覺檢測的對象是直徑范圍為2mm-13mm的直柄麻花鉆頭(如圖2.1),需要檢測的參數(shù)可以分為刃面參數(shù)和側面參數(shù)。刃面參數(shù)分別是鉆芯厚度、橫刃斜角、刀背直徑等,側面參數(shù)分別是頂角、刃帶寬度、后角、螺旋角等。在實際生產(chǎn)當中,麻花鉆頭在每道工序結束后,都需要進行人工抽檢,以確保麻花鉆頭的質(zhì)量達到最優(yōu)。因此,麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)應該應用于每道工序,從而對生產(chǎn)線的加工狀況進行實時調(diào)整。由于時間問題,本系統(tǒng)未在麻花鉆頭生產(chǎn)線中進行現(xiàn)場調(diào)試,僅在實驗室進行了實驗平臺的的搭建,對麻花鉆頭進行全尺寸測量,以驗證麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)的性能。圖2.1麻花鉆頭圖像Fig.2.1Twistdrillimage為了測得麻花鉆頭所有幾何角度參數(shù),需要分別獲取麻花鉆頭側面及刃面的圖像信息(如圖2.2),通過麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)判斷麻花鉆頭質(zhì)量是否合格。根據(jù)工廠的實際要求,麻花鉆頭刃面參數(shù)和側面參數(shù)的檢測精度要求分別為為0.01mm和0.006mm,檢測效率不低于30支/min。圖2.2麻花鉆頭刃面及側面圖像Fig.2.2Imageofcuttingedgeandsideoftwistdrillbit根據(jù)質(zhì)量檢測系統(tǒng)的檢測對象、檢測任務、檢測精度和工作條件,設計了基于視覺的麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)。以下將對質(zhì)量檢測系統(tǒng)的結構、硬件選型以及軟件開發(fā)平臺的選擇做詳細的介紹。沈陽工業(yè)大學碩士學位論文
5第2章麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)設計麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)在整個生產(chǎn)設備中的作用是采集、加工和分析麻花鉆頭的圖像。它代替了傳統(tǒng)的人工檢測,使檢測更符合現(xiàn)代制造業(yè)的要求,有利于企業(yè)的計算機集成制造。視覺檢測的對象是直徑范圍為2mm-13mm的直柄麻花鉆頭(如圖2.1),需要檢測的參數(shù)可以分為刃面參數(shù)和側面參數(shù)。刃面參數(shù)分別是鉆芯厚度、橫刃斜角、刀背直徑等,側面參數(shù)分別是頂角、刃帶寬度、后角、螺旋角等。在實際生產(chǎn)當中,麻花鉆頭在每道工序結束后,都需要進行人工抽檢,以確保麻花鉆頭的質(zhì)量達到最優(yōu)。因此,麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)應該應用于每道工序,從而對生產(chǎn)線的加工狀況進行實時調(diào)整。由于時間問題,本系統(tǒng)未在麻花鉆頭生產(chǎn)線中進行現(xiàn)場調(diào)試,僅在實驗室進行了實驗平臺的的搭建,對麻花鉆頭進行全尺寸測量,以驗證麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)的性能。圖2.1麻花鉆頭圖像Fig.2.1Twistdrillimage為了測得麻花鉆頭所有幾何角度參數(shù),需要分別獲取麻花鉆頭側面及刃面的圖像信息(如圖2.2),通過麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)判斷麻花鉆頭質(zhì)量是否合格。根據(jù)工廠的實際要求,麻花鉆頭刃面參數(shù)和側面參數(shù)的檢測精度要求分別為為0.01mm和0.006mm,檢測效率不低于30支/min。圖2.2麻花鉆頭刃面及側面圖像Fig.2.2Imageofcuttingedgeandsideoftwistdrillbit根據(jù)質(zhì)量檢測系統(tǒng)的檢測對象、檢測任務、檢測精度和工作條件,設計了基于視覺的麻花鉆頭質(zhì)量檢測系統(tǒng)。以下將對質(zhì)量檢測系統(tǒng)的結構、硬件選型以及軟件開發(fā)平臺的選擇做詳細的介紹。沈陽工業(yè)大學碩士學位論文
【參考文獻】:
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[1]Competition system for automatically evaluating edge detection algorithms based on the evolutionary game theory[J]. Peng Hong,Ding Guangtai,Zhang Huiran,Hu Dongli. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications. 2019(05)
[2]淺談三維視覺測量方法[J]. 陳德林,郝飛,史晶晶,王帆,胡運濤. 儀表技術. 2019(06)
[3]攝像機標定系統(tǒng)方法的研究[J]. 劉玉婷,徐祥宇,王超,張濤. 智能計算機與應用. 2019(03)
[4]典型去噪算法在圓形線材表面缺陷圖像中的對比研究[J]. 楊培義,張?zhí)焱?楊辰飛,王若飛. 現(xiàn)代計算機(專業(yè)版). 2019(03)
[5]An Overview of Contour Detection Approaches[J]. Xin-Yi Gong,Hu Su,De Xu,Zheng-Tao Zhang,Fei Shen,Hua-Bin Yang. International Journal of Automation and Computing. 2018(06)
[6]基于Canny算子的浮選氣泡形態(tài)特征參數(shù)提取[J]. 梁秀滿,劉文濤,牛福生,劉振東,張晉霞. 中國礦業(yè). 2018(08)
[7]Precision Work-piece Detection and Measurement Combining Top-down and Bottom-up Saliency[J]. Jia Sun,Peng Wang,Yong-Kang Luo,Gao-Ming Hao,Hong Qiao. International Journal of Automation and Computing. 2018(04)
[8]自動光學(視覺)檢測技術及其在缺陷檢測中的應用綜述[J]. 盧榮勝,吳昂,張騰達,王永紅. 光學學報. 2018(08)
[9]多接口視頻編碼方案的設計與實現(xiàn)[J]. 孫寶海,秦麗,劉文怡,張會新. 電子器件. 2018(01)
[10]路面檢測技術綜述[J]. 馬建,趙祥模,賀拴海,宋宏勛,趙煜,宋煥生,程磊,王建鋒,袁卓亞,黃福偉,張健,楊瀾. 交通運輸工程學報. 2017(05)
碩士論文
[1]基于線陣相機的不干膠印刷品缺陷檢測技術研究[D]. 臺浩杰.中北大學 2019
[2]基于機器視覺的工件檢測實驗系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[D]. 趙振蒙.鄭州大學 2019
[3]5356鋁合金電弧增材制造成形控制及性能研究[D]. 姜鵬舉.燕山大學 2019
[4]基于視覺的空間焊縫工藝分析與研究[D]. 閆紅方.廣西科技大學 2019
[5]雙列金屬零件加工質(zhì)量機器視覺檢測系統(tǒng)研發(fā)[D]. 李倩.華南理工大學 2019
[6]軸承內(nèi)套表面缺陷視覺檢測裝置的研制[D]. 魏成禹.沈陽工業(yè)大學 2018
[7]醫(yī)用管制玻璃瓶在線檢測系統(tǒng)的研究[D]. 江遠.長春理工大學 2018
[8]基于機器視覺的網(wǎng)絡隔離與視頻傳輸系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 高奇.貴州大學 2018
[9]基于機器視覺的螺紋參數(shù)檢測及評定系統(tǒng)設計[D]. 萬鑫.南昌航空大學 2017
[10]基于GTK+的圖像處理系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 田琳.南京郵電大學 2016
本文編號:2989155
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