本文關鍵詞：列車輪對幾何參數(shù)在線檢測關鍵技術研究　出處：《吉林大學》2017年博士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 列車輪對 線結構光 三維檢測 車輪型面 幾何約束 頻域配準 人工蜂群算法 刻印字符識別

【摘要】：本文結合列車輪對制造企業(yè)生產實際問題和吉林省科技發(fā)展計劃重點科技攻關項目《列車輪對制造質量在線檢測關鍵技術研究》(項目編號:20160204005GX),以列車輪對為具體應用對象,研究了列車輪對車輪型面圓弧曲線半徑、車輪滾動圓直徑、車輪徑向跳動等幾何參數(shù)和車軸端面刻印字符的在線檢測技術。根據(jù)列車輪對制造質量在線檢測的設計要求,基于機器視覺和激光檢測技術,研究開發(fā)了列車輪對幾何參數(shù)和軸端刻印字符在線檢測系統(tǒng),設計了利用輪對車軸中心孔和軸承表面為基準的二種定位支撐機構、萬向節(jié)旋轉驅動機構、高精度水平/垂直移動機構、底座龍門支撐機構等機械結構;選擇了由AT相機和線激光器構成的結構光傳感器、數(shù)據(jù)采集卡、伺服電機、伺服放大器、運動控制卡等數(shù)據(jù)采集與電氣控制元件;研發(fā)的列車輪對制造質量在線檢測工程樣機經生產現(xiàn)場實驗測試,對列車輪對車輪型面圓弧曲線半徑、車輪滾動圓直徑、車輪徑向跳動等幾何參數(shù)和車軸端面刻印字符的在線檢測結果能夠滿足設計要求。論文分析了視覺檢測攝像機模型中攝像機坐標系、世界坐標系、圖像像素坐標系和圖像物理坐標系等四個坐標系之間的變換關系,研究了利用線結構光線傳感器進行測量的數(shù)學模型。針對列車輪對車輪型面檢測中存在的因輪緣遮擋導致測量盲區(qū)的工程實際問題,提出了采用二個線結構光傳感器完成列車輪對車輪輪緣檢測的技術方案,并利用Halcon軟件中的標定工具箱完成了對兩臺攝像機的標定。研究了構成列車輪對輪緣曲線上各段圓弧半徑的檢測方法。針對輪緣曲線上BC段和EF段圓弧較短,且測量數(shù)據(jù)較少,按最小二乘法計算圓弧半徑存在較大誤差的問題,提出了通過基于圓弧設計端點和理論半徑為約束條件的被測圓弧半徑計算方法,有效提高了圓弧半徑的測量精度;提出了應用人工蜂群算法搜索多圓邊緣的檢測算法,利用人工蜂群算法的優(yōu)勢,提高了算法的搜索效率;針對由多段圓弧組成的輪緣曲線,利用人工蜂群算法,優(yōu)化了列車輪對型面曲線的檢測數(shù)據(jù);并通過實驗驗證了所提出的檢測算法能夠有效的提高列車輪對輪緣曲線上各段圓弧半徑的檢測精度。提出了在頻域內列車輪對車輪型面三維點云數(shù)據(jù)進行配準的方法,利用編寫的MATLAB程序,完成了二個線結構光采集的列車輪對車輪型面三維點云的準確配準,解決了單個線結構光傳感器因輪緣遮擋只能采集到部分車輪型面數(shù)據(jù)而無法計算整個車輪型面參數(shù)進行檢測的工程實際問題。針對列車輪對軸端刻印字符由于深淺不同及光照角度而產生的輪廓邊緣模糊的問題,本文提出兩種刻印字符識別方法。其一是根據(jù)字符圖像邊緣灰度梯度突變的原理并采用小生境人工蜂群算法,模擬蜂群尋找蜜源的群體行為,利用蜂群迭代搜索方法來搜索字符圖像邊緣點,并根據(jù)字符圖像的特點,在人工蜂群算法中引入小生境技術,將蜂群分組及設定小生境半徑引導算法收斂到每個對應的字符上,達到全局優(yōu)化求解的能力及求解精度的平衡。其二是針對列車輪對軸端刻印字符與背景無色差、具有深度信息的特點,提出了采用線結構光傳感器采集輪對軸端字符點云信息,并結合總體最小二乘平面擬合的方法,在字符點云深度數(shù)據(jù)中提取字符的輪廓信息。通過實驗,驗證了所提二種方法的有效性。實驗表明,本文研究開發(fā)的列車輪對制造質量在線檢測系統(tǒng)具有較高的檢測精度,同時能夠滿足列車輪對生產在線檢測速度要求。本文研究所取得的成果,對于應用智能檢測技術完成列車輪對制造質量在線檢測具有理論意義和實用價值。
[Abstract]:In this paper the train wheel production problems and Jilin province science and technology development plan of key scientific and technological project "the train wheel manufacturing quality on-line detection technology" (project number: 20160204005GX), in order to train for the specific application object, the circular train wheel wheel profile curve radius, wheel diameter, wheel radial runout the geometry parameters and the character of the online imprint axle end face detection technology. According to the design requirement of the train wheel manufacturing quality on-line detection, machine vision and laser detection technology based on the research and development of train wheelset geometric parameters and axial seal character online detection system, design the supporting mechanism by using two kinds of positioning of wheelset axle center hole and the bearing surface the benchmark, gimbal rotation driving mechanism, a vertical movement mechanism of high precision level / Longmen base supporting mechanism and other machinery Structure; select the structure light sensor by a AT camera and a laser line, data acquisition card, servo motor, servo amplifier, motion control card, data acquisition and electrical control components; the quality of online train wheel detection prototype manufacturing engineering research and development by production testing, the arc train wheel profile curve radius. Wheel diameter, wheel radial runout online detection results of geometric parameters and the axle end face engraved characters can meet the design requirements. This paper analyzes the visual detection camera coordinate camera model, the world coordinate system, the transformation between the four coordinate image pixel coordinates and image coordinates of the physical and mathematical model of the measured by line structure light sensor. According to the existing train wheel profile detection due to occlusion rim measurement blind area project The actual problem is proposed by using two line structured light sensor complete technical scheme of train wheel rim detection, and completed the calibration of two cameras using the calibration toolbox of Halcon software. The research of detection method of each arc radius of the train wheel set flange curve. The curve on the rim BC section and EF section of arc short, and there are few data, according to the least square method is used to calculate the radius of the large error problem, puts forward the calculation method of the radius was measured and the theory based on the radius of the circular arc design endpoint as the constraint conditions, effectively improve the measurement accuracy of radius; detection algorithm is proposed using artificial bee colony algorithm multi circle edge. The use of artificial bee colony algorithm has the advantage of improving the search efficiency of the algorithm; for the rim consists of multi circular curve, using artificial bee colony algorithm, optimization The test data of train wheel curve; and the experimental results show that the algorithm proposed can improve the detection accuracy of each radius curve on the train wheel rim is proposed. The method of registration in the frequency domain in wheel on the wheel surface three-dimensional point cloud data, using the MATLAB program, complete the accurate registration of 3D point cloud surface of the train wheel wheel type two line structure light collection, solve the single line structured light sensor for occlusion only capture part of the wheel rim surface data to calculate the wheel surface engineering detection parameters. According to the train wheel shaft end seal characters due to different depth contour and the angle of illumination caused by fuzzy problems, this paper proposed two kinds of graphic character recognition method. It is based on the principle of character image edge gray gradient mutation And the niche of artificial bee colony algorithm, simulation of group behavior for the nectar of the hive, the use of colony iterative search method to search the character image edge points, according to the character of the image, the niching technique in artificial bee colony algorithm, the swarm grouping and set niche radius of convergence to guide each algorithm corresponding to the character, ability and the solution accuracy of the global optimal solution of the balance. The second is for the train wheel shaft end seal character and background without color, has the characteristics of depth information, the line structured light sensor acquisition wheel shaft end character of point cloud information, combined with the method of total least squares plane fitting, extracting the contour information of the character in the character. The cloud depth data. Through the experiment, verify the effectiveness of the proposed two methods. Experimental results show that the online manufacturing quality of train wheels in this research and development The detection system has high detection accuracy and can meet the online detection speed requirement of train wheel production. The research results in this paper are of theoretical significance and practical value for the application of intelligent detection technology to accomplish online detection of train wheel manufacturing quality.

【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：U279.32;TP391.41

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本文編號：1419953