本文關(guān)鍵詞：基于圖像處理技術(shù)的軸承套圈漏工序檢測(cè)方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展，機(jī)械加工日趨實(shí)現(xiàn)無人的自動(dòng)化生產(chǎn)，這就要求對(duì)產(chǎn)品的檢測(cè)也要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。軸承套圈在大批量生產(chǎn)時(shí)，因?yàn)闄C(jī)械設(shè)備和人為的原因有可能存在產(chǎn)品漏車加工工序的現(xiàn)象，導(dǎo)致的后果一方面對(duì)軸承套圈的后續(xù)精加工設(shè)備造成不必要的損壞，另一方面如果不合格產(chǎn)品流入市場，會(huì)對(duì)生產(chǎn)廠家造成經(jīng)濟(jì)和信譽(yù)上的損失。目前，針對(duì)軸承套圈漏工序的檢測(cè)，大部分靠人工目測(cè)、抽檢，這樣的檢測(cè)方法存在主觀因素導(dǎo)致的弊端，如工作疲勞，工作人員素質(zhì)和責(zé)任心等，而且抽檢不能實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品的全數(shù)檢測(cè)，不能保證產(chǎn)品的絕對(duì)合格。 本文針對(duì)軸承套圈車加工過程中溝道、倒角、密封槽等出現(xiàn)的漏加工現(xiàn)象，研究出一種基于機(jī)器視覺和圖像處理技術(shù)的方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承套圈的全數(shù)在線檢測(cè)，保證軸承套圈產(chǎn)品的合格率，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。該方法以美國國家儀器公司提供的LabVIEW軟件為開發(fā)平臺(tái)，，硬件方面采用國產(chǎn)低照度1/3”VS-250DM型黑白隔行掃描CCD相機(jī)、VS-0660M光學(xué)鏡頭、MV-U2000圖像采集卡為輸入設(shè)備，以計(jì)算機(jī)為處理設(shè)備。軸承套圈的圖像信息在光照設(shè)備的輔助下被CCD相機(jī)捕捉后傳送入到圖像采集卡中，經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換，將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)后輸入計(jì)算機(jī)中，然后在計(jì)算機(jī)中對(duì)圖像信息進(jìn)行分析、識(shí)別，最后輸出識(shí)別結(jié)果。 本文對(duì)軸承套圈的漏加工檢測(cè)主要通過對(duì)圖像特征區(qū)域的信息進(jìn)行分析而得到結(jié)果，所以核心在于選擇合適的特征區(qū)域以及對(duì)特征區(qū)域的特征判斷方法。在軟件上，本文基于虛擬技術(shù)在LabVIEW開發(fā)平臺(tái)上，利用視覺函數(shù)Vision8.2開發(fā)工具包對(duì)圖像的邊緣信息擬合，以此擬合信息為基礎(chǔ)確定合適的特征區(qū)域，用簡單、快速、準(zhǔn)確的算法對(duì)軸承套圈的特征進(jìn)行處理，得到檢測(cè)結(jié)果。另外，為了使本系統(tǒng)操作便捷、通用性好，設(shè)計(jì)的功能主要包括以下幾個(gè)方面：登陸、校核、檢測(cè)、統(tǒng)計(jì)等。 通過實(shí)驗(yàn)，本文提出的基于機(jī)器視覺的檢測(cè)方法在對(duì)軸承套圈漏車加工工序檢測(cè)時(shí)，界面友好，檢測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確，速度快，擁有很強(qiáng)的實(shí)用性和通用性，克服了人工檢測(cè)的弊端，提高了檢測(cè)效率。
【關(guān)鍵詞】：軸承套圈 LabVIEW 機(jī)器視覺 自動(dòng)檢測(cè)
【學(xué)位授予單位】：河南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TH133.3;TP391.41
【目錄】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-8
• 第1章 緒論8-16
• 1.1 研究的背景和意義8-10
• 1.2 機(jī)器視覺10-14
• 1.2.1 機(jī)器視覺的概念10-11
• 1.2.2 機(jī)器視覺的發(fā)展11
• 1.2.3 機(jī)器視覺的組成11-13
• 1.2.4 機(jī)器視覺的特點(diǎn)13-14
• 1.3 課題研究的主要內(nèi)容14
• 1.4 論文內(nèi)容安排14-15
• 1.5 本章小結(jié)15-16
• 第2章 系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)16-32
• 2.1 軸承套圈漏工序檢測(cè)原理16-17
• 2.2 光源的設(shè)計(jì)和選擇17-19
• 2.3 照明方式的設(shè)計(jì)19-20
• 2.4 相機(jī)的選擇20-23
• 2.4.1 CCD/CMOS 概念20-21
• 2.4.2 相機(jī)的選擇及技術(shù)指標(biāo)21-23
• 2.5 光學(xué)鏡頭的選擇23-25
• 2.6 圖像采集卡的選擇25-28
• 2.7 計(jì)算機(jī)的選擇28
• 2.8 軟件開發(fā)平臺(tái)介紹28-30
• 2.9 檢測(cè)系統(tǒng)軟件總體結(jié)構(gòu)30-31
• 2.10 本章小結(jié)31-32
• 第3章 軸承套圈漏工序檢測(cè)算法設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)32-52
• 3.1 數(shù)字圖像處理32-33
• 3.2 圖像采集33
• 3.3 圖像預(yù)處理33-38
• 3.3.1 圖像濾波去噪33-34
• 3.3.2 感興趣區(qū)域 ROI 的選擇34-35
• 3.3.3 圖像二值化35-38
• 3.4 外圈特征檢測(cè)38-42
• 3.4.1 圖像 ROI 內(nèi)的像素統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法39-40
• 3.4.2 軸承外套圈漏加工特征判斷40-42
• 3.5 內(nèi)套圈檢測(cè)42-49
• 3.5.1 內(nèi)圈倒角和溝道的檢測(cè)42-45
• 3.5.2 圖像的校正45-48
• 3.5.3 內(nèi)套圈密封槽檢測(cè)48-49
• 3.6 檢測(cè)界面的設(shè)計(jì)49-51
• 3.7 本章小結(jié)51-52
• 第4章 實(shí)驗(yàn)分析52-56
• 4.1 實(shí)驗(yàn)分析52-55
• 4.1.1 檢測(cè)過程52
• 4.1.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析52-55
• 4.2 本章小結(jié)55-56
• 第5章 結(jié)論與展望56-58
• 5.1 結(jié)論56
• 5.2 展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-61
• 致謝61-62
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果62

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于圖像處理技術(shù)的軸承套圈漏工序檢測(cè)方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：399856