小型绝对式光电编码器误码自动检测系统
[Abstract]:In batch production of photoelectric encoder, it is an important step to detect whether there is error code in photoelectric encoder. The existing detection methods use the binary lamp row manual rotary encoder to observe with the naked eye, which has the disadvantages of slow manual detection, large observation error of the naked eye, and the result is affected by the rotation speed, and so on. In the mass production of photoelectric encoder, the traditional method of error detection is time-consuming and laborious. In order to solve the problem of automatic error detection of photoelectric encoder in the process of production and use, this paper designs an automatic error detection system for small photoelectric encoder. Firstly, on the basis of a large number of experience in the production of photoelectric encoders, the main causes of encoder error are analyzed. An automatic error detection method based on differential algorithm is proposed to judge the existence of error code in photoelectric encoder. Finally, a small photoelectric encoder automatic error detection system is designed with FPGA as the main control chip. The system can realize the high-speed data acquisition, data processing and error code judgment of photoelectric encoder, and display the result of error code judgment through LCD liquid crystal. At the same time, the data can be transferred to the computer for further analysis. The experimental results show that the proposed error detection system has successfully realized the data acquisition and error detection of the 15 bit serial / parallel photoelectric encoder at high speed and low speed. The system can be used for error detection of photoelectric encoder in batch production, which reduces manual operation and improves automation degree. The system has the advantages of intelligence and convenience, strong mobility, and is suitable for error detection in laboratory and various workplaces. The detection speed is 3 ~ 5 times higher than that of the previous detection methods.
【作者单位】: 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;中国科学院大学;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(N0.51605465)~~
【分类号】:TN762
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4 杜森W,
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