基于视觉的齿轮检测及相机标定方法研究

发布时间：2022-12-06 03:03

　　齿轮是机械领域非常常见的一种零件,齿轮的相关技术也一直是人们研究的热点。目前齿轮检测的设备众多,但是造价都比较昂贵,而且维修使用也较为麻烦,因此并没有得到较为广泛的应用。现如今,机器视觉技术飞速发展,由于其具备实时性好、稳定性高、效率高等突出优点,正在开始被广泛地应用。利用机器视觉的优点,本文将机器视觉运用到齿轮检测过程当中。详细分析了相机的标定原理,并对标定方法进行了研究,本文主要完成了以下几方面的工作:本文分析了检测的对象,模拟实际情况,设计了齿轮视觉检测平台,完成对相机、镜头、光源等的选型工作,构建了视觉检测系统的硬件平台;第二,利用MATLAB的标定工具箱,完成了对相机的标定工作,并对相机标定原理进行了研究。考虑到标定过程中,传统优化方法存在较大缺点,将粒子群算法运用到标定过程中,最终的实验结果证明该方法是可行的。第三,阐述了齿轮检测过程中涉及到的图像处理技术,比如图像滤波、阈值分割、边缘检测、掩膜处理等;第四,针对齿轮检测项目:齿轮的几何中心、齿数、齿轮的正反,设计合理的检测方法;第五,以两个斜齿轮为实验齿轮,并完成检测实验,得到实验数据,并分析误差产生的原因。本文提出的基于... 

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

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致谢
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 课题背景
    1.2 齿轮检测技术的发展现状
    1.3 相机标定技术
    1.4 粒子群算法研究现状
    1.5 本文主要内容及结构
第二章 齿轮视觉检测系统设计
    2.1 齿轮检测要求
    2.2 视觉检测系统整体框架
    2.3 视觉检测系统硬件平台搭建
        2.3.1 工业相机的选择
        2.3.2 相机镜头的选择
        2.3.3 光源和照明方式的选择
        2.3.4 视觉检测系统硬件平台
    2.4 图像处理开发工具
    2.5 本章小结
第三章 视觉系统标定及方法研究
    3.1 相机成像原理
        3.1.1 相机成像模型
        3.1.2 坐标系转换
        3.1.3 相机镜头畸变
    3.2 相机标定及畸变矫正
    3.3 基于改进粒子群算法的相机标定
        3.3.1 相机参数初始值计算
        3.3.2 改进粒子群优化算法
        3.3.3 改进粒子群算法实现流程
    3.4 基于改进粒子群算法的相机标定实验
    3.5 本章小结
第四章 齿轮图像预处理方法研究
    4.1 图像处理概述
    4.2 图像滤波
        4.2.1 高斯滤波
        4.2.2 中值滤波
        4.2.3 均值滤波
    4.3 图像分割
    4.4 边缘检测算法
        4.4.1 Laplacian边缘检测算子
        4.4.2 Sobel边缘检测算子
        4.4.3 Canny边缘检测算子
        4.4.5 不同算子效果对比
    4.5 图像掩膜处理
    4.6 本章小结
第五章 齿轮视觉检测方法与实验
    5.1 齿轮检测方法
        5.1.1 齿轮几何中心定位
        5.1.2 齿数检测
        5.1.3 齿轮正反检测
    5.2 齿轮视觉检测实验
        5.2.1 实验前准备工作
        5.2.2 实验结果
        5.2.3 实验误差分析
    5.3 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况



本文编号：3710925