基于机器视觉的编码器光栅自动调整技术

发布时间：2017-10-02 08:13

  本文关键词：基于机器视觉的编码器光栅自动调整技术

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【摘要】：编码器应用在雷达、光电经纬仪、机器人、数控机床和高精度闭环调速系统等诸多领域,是自动化设备理想的角度传感器。随着现代化生产越来越自动化和高精度,对于编码器需求量越来越大,对于编码器的精度要求也越来越高。光栅安装在编码器主轴上时,光栅与主轴回转中心的同轴度,对于编码器的精度影响较大。光栅正确的装配与调整,可以使编码器的零部件的高精度性能充分发挥或使一些零件的缺陷得到补偿。因此本文以机器视觉为基础,对编码器光栅自动调整系统的偏心检测方法及偏心调整方案等主要技术进行了设计和改进。首先,分析和研究影响编码器光栅装配自动调整系统整体调整方案和推杆推动方案对于系统精度和效率的影响,根据步进电机转动特性对调整方案作出了改进;分析编码器光栅装配自动调整系统的主要硬件对于系统精度和效率的影响,并据此对硬件作出了改进和调整。其次,针对编码光栅表面图像特点提出了预处理过程及轮廓提取方法,并与传统的图像预处理过程及轮廓提取方法做了对比,验证了本文所述轮廓提取方法的可行性。针对三种不同的检测调整基准设计了不同的特征提取方法及数据处理方法。重新设计了根据获取的这些光栅基准圆数据计算编码器光栅偏心大小及角位置的多种计算方法。再次,根据编码器偏心调整系统的工作需要开发了自动调焦功能。针对编码器光栅表面图像特点,设计了光栅表面图像的清晰度评价方法。并针对光栅表面图像的清晰度评价值与调焦机构的位置之间函数关系设计了对焦深度法和离焦深度法结合的焦点搜索方案。最后通过实验验证了整个编码器光栅偏心调整系统的有效性,测试了系统所能达到的调整精度和调整效率。同时说明了不同情况和不同型号光栅,如何选择系统的不同光栅偏心调整基准。通过以上研究工作,对编码器光栅自动调整系统的完成了优化,提高了系统的调整精度及系统实用性。
【关键词】：编码器 偏心计算 机器视觉 偏心调整 光栅
【学位授予单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN762
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 课题研究的目的和意义10-13
• 1.2 机器视觉的研究现状与发展13
• 1.3 光电编码器的研究现状及发展13-14
• 1.4 本文主要研究内容14-15
• 第2章 硬件和调整方案的分析及改进15-26
• 2.1 调整方案对精度及效率影响分析15-19
• 2.1.1 整体调整方案分析及改进15-16
• 2.1.2 光栅调整装置推动方案影响分析16-17
• 2.1.3 调整装置推动方案改进17-19
• 2.2 硬件对调整精度和调整效率的影响分析19-25
• 2.2.1 推杆移动方向与光栅移动方向对于调整精度及效率影响19-21
• 2.2.2 镜头夹具对检测调整精度的影响分析21-23
• 2.2.3 光栅旋转装置对调整精度的影响分析23-25
• 2.3 本章小结25-26
• 第3章 编码器光栅偏心计算方法分析及改进26-54
• 3.1 三种编码器光栅偏心检测调整基准介绍26-27
• 3.2 光栅表面图像预处理27-32
• 3.2.1 光栅表面图像平滑处理28-31
• 3.2.2 OTSU算法光栅表面图像阈值化31-32
• 3.3 图像的轮廓提取及绘制32-34
• 3.4 光栅表面图像图像分割及特征提取34-47
• 3.4.1 光栅外圆图像分割及特征提取34-36
• 3.4.2 光栅码道图像分割及特征提取36-41
• 3.4.3 光栅基圆图像分割及特征提取41-47
• 3.5 编码器光栅偏心角位置及大小计算47-50
• 3.5.1 均值法计算光栅偏心大小及角位置48-49
• 3.5.2 最小二乘法计算光栅偏心大小及角位置49-50
• 3.6 编码器光栅偏心计算方案分析及对比50-53
• 3.7 本章小结53-54
• 第4章 编码器光栅调整系统自动对焦设计54-62
• 4.1 现有自动对焦方法介绍54-55
• 4.2 自动对焦算法实现55-61
• 4.2.1 自动对焦的实现过程55-56
• 4.2.2 清晰度的评价值计算56-60
• 4.2.3 自动对焦搜索算法60-61
• 4.3 本章小结61-62
• 第5章 光栅偏心调整系统综合性能测试62-65
• 5.1 系统实验数据62-63
• 5.2 实验数据分析及总结63-64
• 5.3 本章小结64-65
• 结论65-66
• 参考文献66-69
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果69-70
• 致谢70

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 刘庆宏;王声文;白彦庆;;基于OpenCV的机器视觉功能开发及在工业生产中的应用[J];制造技术与机床;2015年03期

2 郭宝云;李彩林;黄荣永;;附约束条件的零件轮廓线的多特征提取[J];测绘学报;2015年01期

3 赵洁;贾春梅;虞凌宏;;高斯滤波算法在缺陷视觉检测中的应用研究[J];宁波工程学院学报;2014年04期

4 高薪;胡月;杜威;史晓s，

本文编号：958486