本文選題：機(jī)器視覺 + 內(nèi)螺紋�。� 參考：《長春工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：內(nèi)螺紋是一種常用的機(jī)械聯(lián)接結(jié)構(gòu),工業(yè)生產(chǎn)中為了滿足旋合性和聯(lián)接強(qiáng)度要求,對內(nèi)螺紋尺寸進(jìn)行了高度標(biāo)準(zhǔn)化。目前國內(nèi)內(nèi)螺紋參數(shù)測量主要采用機(jī)械檢測方法完成,檢測速度慢、測量精度低。針對傳統(tǒng)內(nèi)螺紋螺距機(jī)械檢測方法中存在的問題,本文提出了一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的非接觸測量方法。本文建立工業(yè)內(nèi)窺鏡攝像機(jī)成像模型,采用Tsai兩步標(biāo)定法對所采集的內(nèi)螺紋圖像進(jìn)行了標(biāo)定,并對成像過程中的徑向畸變進(jìn)行校正。針對采集到的螺紋表面圖像邊緣特征弱、紋理復(fù)雜、對比度不明顯、難以直接提取圖像中的牙頂區(qū)域信息的問題,采用SIFT模板匹配算法對螺紋圖像中的相鄰兩條牙頂區(qū)域圖像分別進(jìn)行了提取,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法對牙頂圖像匹配定位速度快、精度高。針對牙頂圖像的中軸線提取問題,利用二值化、中值濾波等方法去除圖像噪點(diǎn),采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的膨脹算法填充牙頂圖像區(qū)域中的孔洞,使用骨架提取算法成功提取了同一圖像區(qū)域中相鄰牙頂圖像的中軸線信息。結(jié)合攝像機(jī)標(biāo)定結(jié)果,實(shí)現(xiàn)了內(nèi)螺紋螺距的視覺測量。實(shí)驗(yàn)證明,本文提出的測量方法具有高效、高精度、自動(dòng)化、無損傷等特點(diǎn),能夠滿足實(shí)際生產(chǎn)中工業(yè)檢測的效率、精度要求。
[Abstract]:Internal thread is a kind of commonly used mechanical connection structure. In order to meet the requirements of rotation and connection strength, the dimension of internal thread is highly standardized in industrial production. At present, the measurement of internal thread parameters in China is mainly accomplished by mechanical testing method, which is slow in speed and low in accuracy. Aiming at the problems existing in the traditional mechanical inspection method of internal thread pitch, a non-contact measurement method based on machine vision technology is proposed in this paper. In this paper, the imaging model of industrial endoscope camera is established, and the internal thread image is calibrated by Tsai two-step calibration method, and the radial distortion in the imaging process is corrected. In order to solve the problem that the edge feature of the collected thread surface image is weak, the texture is complex and the contrast is not obvious, it is difficult to directly extract the information of the top of the tooth in the image. The SIFT template matching algorithm is used to extract the two adjacent top images from the thread images. The experimental results show that the algorithm is fast and accurate in matching the top images. Aiming at the problem of extracting the central axis of the tooth top image, the image noise is removed by binary method and median filtering method. The expansion algorithm of mathematical morphology is used to fill the hole in the top tooth image region. The skeleton extraction algorithm is used to extract the information of the central axis of the adjacent top image in the same image region. Combined with the result of camera calibration, the vision measurement of inner thread pitch is realized. The experimental results show that the method proposed in this paper has the characteristics of high efficiency, high precision, automation and no damage, and can meet the requirements of industrial inspection efficiency and precision in actual production.
【學(xué)位授予單位】：長春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TG85;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1949361