轴类零件径向跳动误差测量的机器视觉技术研究

发布时间：2018-01-06 09:13

本文关键词：轴类零件径向跳动误差测量的机器视觉技术研究　出处：《吉林大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：机器视觉是一种借助计算机、工业相机、镜头以及其他辅助设备等模拟人类视觉器官对产品进行尺寸测量、定位测量、形状识别、颜色识别、缺陷检测、OCR/OCV、条形码和二维码识别的技术。由于具有灵活的非接触测量方式、处理效率高、高度集成化等特点,近几年,对如何利用机器视觉技术提高机械零件几何误差检测精度的研究越来越受关注。机械零件中对使用性能有显著影响的项目要求形位公差。形位公差大小的选择不仅关系机械零件在机床上加工的难易程度,而且影响产品的质量和寿命。跳动公差作为形位公差的一项综合指标,广泛用于旋转类零件的质量评价中。根据目前国内外对跳动误差测量方法的研究,本文提出了一种基于机器视觉的轴类零件跳动误差测量新方法。首先,论文从实际工业背景出发,介绍了机器视觉主要硬件的选型,包括适合本文测量模型的相机类型、镜头类型、光源类型等;然后,详细地研究了镜头的不同畸变模型和基于多项式畸变模型的针孔相机模型标定算法。在两步法标定算法的基础上,为了更好的矫正镜头畸变和提高标定精度,对非线性优化过程中单应性矩阵初始值的选取及对目标优化平面的选择进行了研究,建立了基于世界坐标优化平面的相机参数优化方法;最后,进行实验验证,证明算法的正确性。为了提高表面采集点的提取质量,研究了线结构光光条中心检测算法和光平面标定算法。为了减少光条中心检测的计算量和提高计算速度,论文将归一化相关系数法(NCC)和高斯金子塔概念引入到光平面标定中,提出了改进的STEG光条中心检测算法;同时研究了基于主成分分析(PCA)计算法矢以及在法线方向上进行抛物线拟合求取光条中心的方法,降低了二维高斯卷积运算开销;最后,根据所提算法,通过实验标定,计算得到光平面方程。对块规的测量实验表明,本文算法具有一定的精确性和鲁棒性。最后,建立跳动误差的测量模型,设计了专用的夹具并且提出了基准轴线空间方程计算模型和径向圆跳动和全跳动测量误差的计算方法。此外,搭建测量实验台,通过论文算法的测量结果和千分表的测量结果对比,证明本文算法具有一定的精确性。综上,本文的研究成果对机械零件形位误差的非接触测量具有一定的理论价值和工程应用价值。
[Abstract]:This paper presents a new method for measuring the geometric error of mechanical parts by means of computer , industrial camera , lens and other auxiliary equipment . The research results of this paper have certain theoretical value and engineering application value for non - contact measurement of mechanical part - shape error .

【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TH133.2;TP391.41

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