计算机视觉技术在齿轮测量中的应用研究

发布时间：2017-05-17 21:05

  本文关键词：计算机视觉技术在齿轮测量中的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：齿轮作为传递运动和动力的基础零件,在工业发展的历程中,一直发挥着十分重要的作用。在当今全球工业化和信息化时代,齿轮及其相关技术仍是世界各国学术界和企业界高度重视和致力研究的热点课题之一。 齿轮测量作为齿轮技术中非常重要的关键环节,一直以来都是齿轮技术发展的重点,直接影响着齿轮技术的进步和发展。随着科学技术的发展,各种先进的计算机技术、激光技术、精密仪器技术、数字信号处理技术、图像处理技术等不断地获得应用,齿轮测量取得了飞速的发展和进步。 计算机视觉技术作为近年来发展和完善起来的现代科学技术,具有精度高、速度快、非接触等的优点,在各个工程技术领域不断获得日益广泛的应用。齿轮测量一直以来就是一个非常复杂、非常费时的过程,有必要结合各种最新技术开发研究新的实时、高效的测量技术。基于此,本文对计算机视觉技术在齿轮测量技术中的应用进行了深入的研究和探讨,尝试了一种新的具有较高测量精度和测量效率的非接触综合型测量方法。 本文研究的主要工作及成果集中在以下几个方面: 1) 研究分析了齿轮精度及国内、国际精度体制,探讨了齿轮测量的基本原理和主要方法。 2) 对齿轮测量所涉及的图像处理技术进行详细的分析和研究,并结合研究需要,进行了必要的改进和提高。 3) 研究探讨了计算机视觉技术的系统理论框架,分析了计算机视觉系统的关键技术问题和摄像机标定的方法。 4) 利用计算机视觉测量的优势,探讨了运用计算机视觉技术进行齿轮测量的基本原理和实现方法,并进行了相应的实验,验证了本方案的可行性和可靠性。 通过研究,在齿轮测量中适当地引入了计算机视觉技术,探讨和分析了相应的计算机视觉测量系统及其实现。该方法具有较高的测量精度和测量效率,操作简便,测量项目多,是一种具有发展前途和应用前景的非接触测量技术,必将推动齿轮测量技术和齿轮工业的进步和发展。
【关键词】：齿轮测量 计算机视觉 摄像机标定 图像处理
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：TG86
【目录】：

• 第1章 绪论10-17
• 1．1 本文研究的目的和意义10
• 1．2 国内外相关的研究概况10-16
• 1．2．1 齿轮测量技术的发展10-13
• 1．2．2 计算机视觉技术的发展13-15
• 1．2．3 计算机视觉在齿轮测量中的应用现状15-16
• 1．3 本文研究的主要工作16
• 1．4 本文组织结构16-17
• 第2章 齿轮精度与测量技术17-37
• 2．1 齿轮技术概述17-20
• 2．1．1 近代齿轮技术的发展17-18
• 2．1．2 齿轮技术的现状18
• 2．1．3 齿轮技术展望18-19
• 2．1．4 我国齿轮技术的现状分析19-20
• 2．2 齿轮误差分析20-21
• 2．3 圆柱齿轮精度标准21-25
• 2．3．1 齿轮精度21-22
• 2．3．2 齿轮精度体制22-23
• 2．3．3 我国最新齿轮精度制介绍23-25
• 2．4 单个齿轮主要指标的测量原理及其实现25-30
• 2．4．1 齿轮测量仪器概述25-27
• 2．4．2 单个齿轮主要指标的测量27-30
• 2．5 齿轮测量技术30-36
• 2．5．1 概述30-31
• 2．5．2 齿轮测量技术的新发展31-35
• 2．5．2．1 小齿形角蜗杆测量齿轮整体误差技术31-32
• 2．5．2．2 大型齿轮在机测量技术32-34
• 2．5．2．3 齿轮激光测量技术34-35
• 2．5．2．4 基于虚拟仪器技术的齿轮检测技术35
• 2．5．3 新技术应用的发展35-36
• 2．6 本章小结36-37
• 第3章 图像处理技术37-62
• 3．1 图像处理技术概述37-41
• 3．1．1 数字图像处理技术的特点37-38
• 3．1．2 数字图像处理的研究内容及主要方法38-40
• 3．1．3 数字图像处理的应用及其发展动向40-41
• 3．1．3．1 数字图像处理的应用40
• 3．1．3．2 数字图像技术的发展动向40-41
• 3．2 齿轮测量中应用的图像处理技术41-58
• 3．2．1 图像预处理技术41-45
• 3．2．1．1 中值滤波42-43
• 3．2．1．2 Lapacian图像锐化43-45
• 3．2．2 图像分割技术45-58
• 3．2．2．1 图像二值化46-50
• 3．2．2．2 边缘检测50-56
• 3．2．2．3 Hough变换56-58
• 3．3 结合本研究的发展和改进58-61
• 3．4 本章小结61-62
• 第4章 计算机视觉技术62-80
• 4．1 计算机视觉62-65
• 4．1．1 计算机视觉的基本内容62-63
• 4．1．2 计算机视觉的研究方法63-65
• 4．2 计算机视觉系统的理论框架65-70
• 4．2．1 计算视觉理论框架65-66
• 4．2．2 基于知识的视觉理论框架66
• 4．2．3 主动视觉理论框架66-67
• 4．2．4 三种视觉理论框架存在的问题67-68
• 4．2．5 计算机视觉系统框架的新构思68-70
• 4．3 计算机视觉系统关键技术70-72
• 4．3．1 光源与光学镜头70-71
• 4．3．2 摄像机和图像采集卡71-72
• 4．3．3 图像信号处理卡72
• 4．4 摄像机标定技术72-79
• 4．4．1 几何成像模型72-76
• 4．4．2 传统摄像机标定技术原理与方法76-78
• 4．4．2．1 线性求解方法76-77
• 4．4．2．2 非线性优化方法77
• 4．4．2．3 两步畸变补偿法77-78
• 4．4．3 摄像机自标定技术原理与方法78-79
• 4．5 本章小结79-80
• 第5章 计算机视觉技术在齿轮测量中的应用80-100
• 5．1 计算机视觉系统80-81
• 5．1．1 系统构成与工作原理80
• 5．1．2 系统分类80-81
• 5．2 计算机视觉测量系统及其构建81-89
• 5．2．1 原理与实现82-83
• 5．2．2 关键技术83-85
• 5．2．3 系统构建85-87
• 5．2．3．1 主要硬件型号与技术指标85-86
• 5．2．3．2 测量装置86-87
• 5．2．4 软件设计87-89
• 5．3 齿轮测量中计算机视觉技术的应用实现89-99
• 5．3．1 齿轮几何尺寸的测量90-92
• 5．3．2 主要单项齿轮误差的测量92-97
• 5．3．3 实验结果及分析97-99
• 5．4 本章小结99-100
• 第6章 总结与展望100-102
• 6．1 本文总结100-101
• 6．2 研究展望101-102
• 参考文献102-106
• 致谢106-107
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文107

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