本文關(guān)鍵詞： 軸承檢測 視覺檢測 機器視覺 多線程 圖像處理　出處：《沈陽工業(yè)大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：隨著科技發(fā)展,工業(yè)現(xiàn)場對自動化裝備的需求與日俱增,軸承作為機械裝置中必不可少的零部件,在生產(chǎn)過程中可能會出現(xiàn)各種缺陷,對產(chǎn)品質(zhì)量造成一定影響。目前,絕大多數(shù)檢測軸承的方式多為以人工目測的方式為主,隨著對產(chǎn)品質(zhì)量要求的不斷提高,傳統(tǒng)的檢測技術(shù)已不能滿足于在線檢測的要求,機器視覺技術(shù)作為一種新興的無損檢測方法,在軸承外觀檢測領(lǐng)域得到越來越多的應用。本課題結(jié)合軸承生產(chǎn)廠商規(guī)定的質(zhì)檢標準,設計與實現(xiàn)了一套軸承內(nèi)圈缺陷視覺檢測裝置,在硬件方案中,綜合實際需求選擇了合適的鏡頭、相機、光源等相關(guān)硬件,并根據(jù)軸承內(nèi)圈缺陷的特點進行了照明系統(tǒng)的設計,搭建了一套完整的軸承內(nèi)圈圖像采集平臺。在軟件方案中,主要包括兩方面工作,一是對軟件功能的設計與實現(xiàn),二是對軸承內(nèi)圈圖像處理算法的設計與實現(xiàn)。在軟件功能設計中,完成對多工位相機并行控制的設計,與多工位數(shù)據(jù)融合,并將檢測結(jié)果反饋給用戶,整套軟件基于Visual Studio完成,利用多線程技術(shù)有效的解決了相機并行控制問題,并對數(shù)據(jù)同步與線程間通信提出了有效可行的方案。圖像處理部分,其過程是把采集的圖像進行去感興趣區(qū)域提取、軸承內(nèi)圈定位、噪聲去除等預處理,然后采用局域閾值的方法提取缺陷,并根據(jù)缺陷的特征進行篩選,獲得處理結(jié)果后通過線程間通信進行結(jié)果融合,結(jié)果展示在人機交互界面上,同時與下位機進行通信,驅(qū)動機械裝置進行篩選。經(jīng)過現(xiàn)場多次測試,測試結(jié)果表明軸承內(nèi)圈缺陷檢測系統(tǒng)能快速、穩(wěn)定、可靠檢測軸承內(nèi)圈表面缺陷,且檢測效率與檢測精度均高于原有人工檢測方式,具有很好的應用前景。
[Abstract]:With the development of science and technology , the demand of automation equipment is increasing with the increasing of the demand of the automatic equipment .

【學位授予單位】：沈陽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TH133.3;TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：1538385