本文關(guān)鍵詞：電連接器殼體零件多尺寸精密測(cè)量系統(tǒng)

  更多相關(guān)文章： 機(jī)器視覺 圖像處理 尺寸測(cè)量 亞像素邊緣檢測(cè)

【摘要】：零件的高精度檢測(cè)是保證零件生產(chǎn)加工質(zhì)量的重要環(huán)節(jié),目前大多數(shù)企業(yè)仍然采用人工檢測(cè)或者簡(jiǎn)單工具的方法對(duì)零件尺寸進(jìn)行測(cè)量,速度慢且精度難以保證。視覺測(cè)量技術(shù)具有非接觸、精度高、速度快的優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)成為精密測(cè)量的重要發(fā)展方向和研究熱點(diǎn)。本文以企業(yè)生產(chǎn)的電連接器殼體零件為測(cè)量對(duì)象,從攝像機(jī)標(biāo)定、圖像處理、邊緣檢測(cè)等方面展開研究,設(shè)計(jì)了一套基于機(jī)器視覺的電連接器殼體零件多尺寸精密測(cè)量系統(tǒng),測(cè)量精度能夠滿足企業(yè)的實(shí)際要求。論文的主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)在深入了解視覺測(cè)量理論和國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,從實(shí)際需求出發(fā),完成了測(cè)量系統(tǒng)的硬件選型,搭建出了一套包括CMOS相機(jī)、遠(yuǎn)心鏡頭、光源、載物臺(tái)等在內(nèi)的視覺測(cè)量平臺(tái)。(2)從四大坐標(biāo)系入手,研究分析了攝像機(jī)的成像模型和現(xiàn)有的攝像機(jī)標(biāo)定方法,采用了一種基于HALCON平臺(tái)的快速攝像機(jī)標(biāo)定方法,實(shí)驗(yàn)證明該方法具有較高的標(biāo)定精度,標(biāo)定結(jié)果精確,且運(yùn)算效率高。(3)研究了圖像二值化、圖像濾波、圖像分割、邊緣檢測(cè)等圖像處理技術(shù)對(duì)零件圖像的處理效果,通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析比較確立了測(cè)量系統(tǒng)的圖像處理算法。重點(diǎn)研究了亞像素邊緣檢測(cè)技術(shù),采用基于二次多項(xiàng)式插值的亞像素邊緣檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn)了零件圖像的亞像素邊緣定位,實(shí)驗(yàn)證明該方法能夠減小測(cè)量誤差,提高系統(tǒng)的重復(fù)測(cè)量精度。提出了一種改進(jìn)的Harris角點(diǎn)檢測(cè)方法實(shí)現(xiàn)角點(diǎn)的亞像素級(jí)定位,提高了對(duì)線段長(zhǎng)度的測(cè)量精度。采用最小二乘擬合法擬合圓并獲取圓心坐標(biāo),實(shí)現(xiàn)了零件孔徑和孔間距的測(cè)量。利用直線間的夾角實(shí)現(xiàn)了角度參數(shù)的測(cè)量。(4)基于Visual C++6.0和HALCON混合編程,開發(fā)了系統(tǒng)的功能軟件和人機(jī)界面,實(shí)現(xiàn)了圖像采集、圖像處理、尺寸測(cè)量、結(jié)果輸出等功能。(5)針對(duì)三種典型的電連接器殼體零件的多個(gè)尺寸進(jìn)行了測(cè)量,實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果表示,系統(tǒng)的測(cè)量精度能夠達(dá)到企業(yè)規(guī)定的要求0.05mm。
【關(guān)鍵詞】：機(jī)器視覺 圖像處理 尺寸測(cè)量 亞像素邊緣檢測(cè)
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 緒論12-21
• 1.1 課題來(lái)源和研究的目的意義12
• 1.1.1 課題來(lái)源12
• 1.1.2 課題研究的目的意義12
• 1.2 機(jī)器視覺測(cè)量系統(tǒng)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 國(guó)外的研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)的研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 亞像素邊緣檢測(cè)方法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀16-19
• 1.3.1 基于插值的亞像素邊緣檢測(cè)方法17
• 1.3.2 基于擬合的亞像素邊緣檢測(cè)方法17-18
• 1.3.3 基于矩的亞像素邊緣檢測(cè)方法18-19
• 1.4 論文的主要研究?jī)?nèi)容與章節(jié)安排19-21
• 1.4.1 論文的主要研究?jī)?nèi)容19
• 1.4.2 論文的章節(jié)安排19-21
• 第二章 零件精密測(cè)量系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)21-28
• 2.1 零件精密測(cè)量系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)21-22
• 2.2 工業(yè)相機(jī)選擇22-24
• 2.2.1 CCD和COMS的區(qū)別22-23
• 2.2.2 本測(cè)量系統(tǒng)的相機(jī)選擇23-24
• 2.3 相機(jī)鏡頭選擇24-25
• 2.4 光源及照明方式的選擇25-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第三章 零件精密測(cè)量系統(tǒng)的攝像機(jī)標(biāo)定28-39
• 3.1 攝像機(jī)成像原理28-30
• 3.2 攝像機(jī)標(biāo)定30-34
• 3.2.1 線性攝像機(jī)模型30-31
• 3.2.2 非線性攝像機(jī)模型31-33
• 3.2.3 攝像機(jī)標(biāo)定方法概述33-34
• 3.3 基于HALCON軟件的攝像機(jī)標(biāo)定34-38
• 3.3.1 標(biāo)定板的選取34-35
• 3.3.2 標(biāo)定的具體過(guò)程35-37
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析37-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 第四章 電連接器殼體零件的圖像處理39-74
• 4.1 圖像預(yù)處理39-49
• 4.1.1 圖像二值化39-41
• 4.1.2 圖像濾波41-49
• 4.2 圖像分割49-60
• 4.2.1 基于閾值的圖像分割50-54
• 4.2.2 基于區(qū)域的圖像分割54-55
• 4.2.3 基于邊緣的圖像分割55-59
• 4.2.4 各種邊緣檢測(cè)算子實(shí)驗(yàn)效果比較59-60
• 4.3 亞像素邊緣檢測(cè)60-73
• 4.3.1 矩法61-66
• 4.3.2 擬合法66-69
• 4.3.3 插值法69-70
• 4.3.4 基于二次多項(xiàng)式插值的亞像素邊緣檢測(cè)方法70-71
• 4.3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析71-73
• 4.4 本章小結(jié)73-74
• 第五章 電連接器殼體零件多尺寸測(cè)量實(shí)驗(yàn)及誤差分析74-96
• 5.1 零件尺寸測(cè)量系統(tǒng)軟件流程74-75
• 5.2 測(cè)量系統(tǒng)人機(jī)界面設(shè)計(jì)75
• 5.3 矩形類零件長(zhǎng)度測(cè)量實(shí)驗(yàn)75-80
• 5.3.1 測(cè)量方法選取76-77
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析77-80
• 5.4 非矩形類零件長(zhǎng)度測(cè)量實(shí)驗(yàn)80-86
• 5.4.1 角點(diǎn)檢測(cè)81
• 5.4.2 改進(jìn)的Harris角點(diǎn)檢測(cè)81-83
• 5.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析83-86
• 5.5 寬度測(cè)量實(shí)驗(yàn)86-88
• 5.5.1 測(cè)量方法選取86
• 5.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析86-88
• 5.6 孔徑測(cè)量實(shí)驗(yàn)88-91
• 5.6.1 最小二乘法擬合圓88-89
• 5.6.2 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析89-91
• 5.7 孔間距測(cè)量實(shí)驗(yàn)91-92
• 5.7.1 測(cè)量方法選取91
• 5.7.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析91-92
• 5.8 角度測(cè)量實(shí)驗(yàn)92-93
• 5.8.1 測(cè)量方法選取92-93
• 5.8.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析93
• 5.9 誤差分析93-95
• 5.9.1 量化誤差94
• 5.9.2 鏡頭誤差94
• 5.9.3 標(biāo)定誤差94-95
• 5.9.4 軟件算法誤差95
• 5.10 本章小結(jié)95-96
• 第六章 總結(jié)與展望96-98
• 6.1 本文已完成的工作96-97
• 6.2 對(duì)未來(lái)工作的展望97-98
• 參考文獻(xiàn)98-104
• 致謝104-105
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文與科研情況105

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