本文選題：機(jī)器視覺　切入點(diǎn)：LabVIEW　出處：《南昌航空大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：螺紋連接是工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域常見的機(jī)械連接方式,其幾何參數(shù)對(duì)于一些緊密器械的性能有重大的影響。隨著機(jī)械行業(yè)的迅猛發(fā)展,工業(yè)領(lǐng)域?qū)τ诼菁y的檢測(cè)技術(shù)日益提升。傳統(tǒng)的螺紋檢測(cè)技術(shù)在檢測(cè)精度、檢測(cè)效率方面越來越難達(dá)到工業(yè)領(lǐng)域的要求,因此提出了將機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用到螺紋參數(shù)檢測(cè)中去。作為一門新興科學(xué),其中心思想在于通過計(jì)算機(jī)將獲得的圖像進(jìn)行分析、計(jì)算并得到螺紋的各項(xiàng)參數(shù),相對(duì)于傳統(tǒng)的檢測(cè)手段來說,將機(jī)器視覺技術(shù)應(yīng)用到螺紋的參數(shù)檢測(cè)中具有檢測(cè)效率高、自動(dòng)化程度高等優(yōu)點(diǎn),能夠?qū)崿F(xiàn)螺紋的非接觸測(cè)量。本課題以設(shè)計(jì)高效的普通外螺紋參數(shù)測(cè)量系統(tǒng)為研究方向,提出了一種基于機(jī)器視覺的外螺紋參數(shù)測(cè)量及合格性評(píng)定系統(tǒng)。主要包括以下幾個(gè)方面:(1)搭建了螺紋參數(shù)測(cè)量的硬件平臺(tái),主要構(gòu)成包括光源、CCD攝像機(jī)、鏡頭、圖像采集卡、計(jì)算機(jī),其性能要求滿足紋參數(shù)檢測(cè)系統(tǒng)的測(cè)量任務(wù)和系統(tǒng)要求。(2)以LabVIEW虛擬儀器作為螺紋參數(shù)檢測(cè)的軟件平臺(tái),深入研究LabVIEW虛擬儀器的內(nèi)置視覺模塊的功能及作用,設(shè)計(jì)了圖像采集模塊、圖像處理模塊、螺紋邊緣檢測(cè)模塊、特征值提取模塊、螺紋參數(shù)計(jì)算模塊和合格性評(píng)判模塊。(3)研究了螺紋圖像處理及螺紋參數(shù)計(jì)算的相關(guān)算法,通過圖像預(yù)處理的方法,從螺紋原始圖像中得到了螺紋圖像輪廓的的相關(guān)信息。同時(shí)進(jìn)一步設(shè)計(jì)了螺紋各項(xiàng)參數(shù)的計(jì)算方法,包括大徑、中徑、小徑、牙型半角、牙高、螺距,并根據(jù)和光學(xué)顯微鏡的測(cè)量數(shù)值進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證系統(tǒng)的有效性。(4)根據(jù)視覺系統(tǒng)的標(biāo)定原理對(duì)檢測(cè)到的參數(shù)像素值進(jìn)行了實(shí)際物理量的變換,同時(shí)分析了系統(tǒng)誤差并提出了改進(jìn)誤差的方案。(5)在LabVIEW虛擬儀器平臺(tái)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了螺紋合格性評(píng)判系統(tǒng),對(duì)檢測(cè)后的螺紋的合格性進(jìn)行了判斷。
[Abstract]:Thread connection is a common mechanical connection in the field of industrial production. Its geometric parameters have a significant impact on the performance of some compact instruments. The traditional thread detection technology is becoming more and more difficult to meet the requirements of the industrial field in terms of accuracy and efficiency. Therefore, the application of machine vision technology to thread parameter detection is proposed. As a new science, the central idea of machine vision is to analyze the images obtained by computer and to calculate and obtain the parameters of thread. Compared with the traditional testing methods, the application of machine vision technology to the parameter detection of thread has the advantages of high detection efficiency, high degree of automation and so on. The purpose of this paper is to design an efficient measuring system for the parameters of external thread. In this paper, a machine vision based external thread parameter measurement and qualification evaluation system is proposed. The hardware platform for thread parameter measurement is built including the following several aspects: 1) the hardware platform of thread parameter measurement is built, which consists of light source CCD camera, lens, image acquisition card, etc. The computer, whose performance requirements meet the measuring tasks and system requirements of the grain parameter detection system, takes the LabVIEW virtual instrument as the software platform for thread parameter detection, and deeply studies the functions and functions of the built-in visual module of the LabVIEW virtual instrument. Image acquisition module, image processing module, thread edge detection module, eigenvalue extraction module, thread parameter calculation module and eligibility evaluation module. Through the method of image preprocessing, the relevant information of thread image contour is obtained from the original image of thread. At the same time, the calculation method of various parameters of thread is designed, including large diameter, middle diameter, small diameter, tooth shape half angle, tooth height, pitch, etc. The validity of the system is verified by comparing it with the measurement value of optical microscope. (4) according to the calibration principle of the vision system, the actual physical quantities of the detected parameter pixel values are transformed. At the same time, the system error is analyzed and the scheme of improving error is put forward. Based on the LabVIEW virtual instrument platform, the thread eligibility evaluation system is designed, and the thread eligibility after testing is judged.
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TG85;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1664441