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齒輪幾何參數(shù)視覺檢測(cè)方法的研究

發(fā)布時(shí)間:2021-07-03 22:20
  直齒圓柱齒輪的幾何參數(shù)的人工檢測(cè)精度較低,損傷齒面,工作效率低下,采用機(jī)器視覺的方法檢測(cè)齒輪的幾何參數(shù)。搭建視覺檢測(cè)平臺(tái),采用前景背景綜合光法的改進(jìn)措施。對(duì)比主要的像素級(jí)邊緣檢測(cè)算法,發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的Canny邊緣檢測(cè)算法存在未檢邊緣、錯(cuò)誤的檢測(cè)邊緣以及濾波、分割閾值參數(shù)需要人工設(shè)定等問題,提出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)性Canny像素級(jí)檢測(cè)算法。主要改進(jìn):1).采取經(jīng)圖像積分簡化的自適應(yīng)高斯濾波進(jìn)行去噪;2).增加45°和135°方向的改進(jìn)Sobel梯度模板進(jìn)行梯度計(jì)算;3).采用大津法實(shí)現(xiàn)雙閾值檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)Canny的連接性更好,提高了圖像的檢測(cè)效果。為了實(shí)現(xiàn)齒輪的高精度檢測(cè)和保持良好抗噪性,采用插值法獲取亞像素點(diǎn),并采用最小二乘法提取齒輪圖像的亞像素邊緣,經(jīng)參數(shù)計(jì)算和標(biāo)定系數(shù)得到實(shí)際幾何尺寸。實(shí)驗(yàn)表明,本文實(shí)現(xiàn)了齒輪幾何參數(shù)的非接觸測(cè)量,達(dá)到了亞像素級(jí)檢測(cè)精度,誤差為0.00435mm。滿足實(shí)際要求,因其應(yīng)用價(jià)值可應(yīng)用生產(chǎn)制造中。 

【文章來源】:西南科技大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】:79 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

齒輪幾何參數(shù)視覺檢測(cè)方法的研究


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西南科技大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第 3 頁技術(shù)上使用亞邊緣檢測(cè)技術(shù),電路板幾何參數(shù)能精確達(dá)到亞像素級(jí)[ 9 ]。2年以后,如美國 Perceptron 公司用于的采用 Perceptron 1000 型多傳感器視檢測(cè)系統(tǒng)用于車身的生產(chǎn)[ 6 ] [ 7 ];天津大學(xué)科研團(tuán)隊(duì)研發(fā)的 IVECO 白車身激視覺檢測(cè)站、一汽大眾 Jetta 轎車白車身在線視覺檢測(cè)站等,實(shí)現(xiàn)汽車車三維幾何尺寸自動(dòng)在線檢測(cè)[ 8 ]。視覺檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)電路板的連接器特定位置幾何尺寸測(cè)量(如連接器與 PCB 底板相對(duì)位置及連接器內(nèi)部零件尺寸)低檢測(cè)成本。德國 GOM公司的研發(fā)的 ATOS三維掃描儀(流動(dòng)式三維掃描能夠自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)拼接;美國 3D Scanners 公司和美國 Faro 公司線結(jié)構(gòu)激掃描技術(shù)的關(guān)節(jié)測(cè)量手臂可進(jìn)行多角度測(cè)量。美國 GSI 公司研發(fā) V-STA的工業(yè)數(shù)字近景攝像檢測(cè)系統(tǒng),因其具有高精度的三維幾何尺寸檢測(cè)、檢時(shí)間短、自動(dòng)化高等優(yōu)異的性能逐步占據(jù)中國市場[ 6 ] [ 8 ]。

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圖 1-3 齒輪尺寸檢測(cè)流程圖 圖 1-4 硬件系統(tǒng)原理圖Fig.1-3 The flow chart of gear size Fig. 1-4 The diagram of the hardwaredetection system圖 1-5 測(cè)量算法步驟圖Fig.1-5 Measurement algorithm steps預(yù)期目標(biāo):提出有效的視覺檢測(cè)方法,齒輪的幾何參數(shù)檢測(cè)能達(dá)到亞像素級(jí)檢測(cè)精度,實(shí)現(xiàn)非接觸測(cè)量,視覺檢測(cè)算法獲取的邊緣檢測(cè)效果得到改善且具有自適應(yīng)性。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于Canny算子與決策樹模型的水體信息提取研究[J]. 錢立輝,于成龍,徐進(jìn),王抒群.  測(cè)繪與空間地理信息. 2016(10)
[2]一種非接觸式的圓孔形零件尺寸檢測(cè)[J]. 謝紅,廖志杰,邢廷文.  電子設(shè)計(jì)工程. 2016(19)
[3]一種改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)方法[J]. 李俊峰.  計(jì)算機(jī)時(shí)代. 2016(09)
[4]幾種亞像素算法的比較[J]. 王政,孫博.  科技展望. 2016(25)
[5]基于Canny算子的圖像邊緣檢測(cè)方法改進(jìn)研究[J]. 馮永亮.  計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2016(08)
[6]基于Canny理論的自適應(yīng)彩色圖像邊緣檢測(cè)[J]. 舒軍,程啟,徐成鴻,劉偉,郭明磊.  湖北第二師范學(xué)院學(xué)報(bào). 2016(08)
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博士論文
[1]基于計(jì)算機(jī)視覺的微小尺寸精密檢測(cè)理論與技術(shù)研究[D]. 賀秋偉.吉林大學(xué) 2007

碩士論文
[1]亞像素圖像邊緣檢測(cè)方法研究[D]. 楊兵兵.大連理工大學(xué) 2015
[2]基于機(jī)器視覺的齒輪測(cè)量技術(shù)研究[D]. 楊丹.沈陽工業(yè)大學(xué) 2015
[3]圓柱齒輪漸開線的圖像測(cè)量技術(shù)研究[D]. 寇瑩.吉林大學(xué) 2014
[4]亞像素邊緣檢測(cè)與幾何特征的自動(dòng)識(shí)別[D]. 牛犇.合肥工業(yè)大學(xué) 2014
[5]基于機(jī)器視覺的雙聯(lián)齒輪尺寸精密測(cè)試系統(tǒng)[D]. 高世平.廣東工業(yè)大學(xué) 2013
[6]基于亞像素邊緣檢測(cè)的圖像放大算法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 于夢(mèng)竹.哈爾濱工程大學(xué) 2013
[7]規(guī)則物體亞像素邊緣檢測(cè)算法研究[D]. 黃德斌.沈陽理工大學(xué) 2013
[8]亞像素邊緣檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 張美靜.沈陽理工大學(xué) 2013
[9]機(jī)器視覺中亞像素邊緣檢測(cè)的研究和應(yīng)用[D]. 方杭杭.東北大學(xué) 2011
[10]齒輪參數(shù)的影像測(cè)量[D]. 芮會(huì)會(huì).合肥工業(yè)大學(xué) 2010



本文編號(hào):3263460

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