基于图像处理技术的轴承套圈漏工序检测方法研究

发布时间：2017-05-27 12:01

  本文关键词：基于图像处理技术的轴承套圈漏工序检测方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着技术的进步和发展，机械加工日趋实现无人的自动化生产，这就要求对产品的检测也要实现自动化。轴承套圈在大批量生产时，因为机械设备和人为的原因有可能存在产品漏车加工工序的现象，导致的后果一方面对轴承套圈的后续精加工设备造成不必要的损坏，另一方面如果不合格产品流入市场，会对生产厂家造成经济和信誉上的损失。目前，针对轴承套圈漏工序的检测，大部分靠人工目测、抽检，这样的检测方法存在主观因素导致的弊端，如工作疲劳，工作人员素质和责任心等，而且抽检不能实现对产品的全数检测，不能保证产品的绝对合格。 本文针对轴承套圈车加工过程中沟道、倒角、密封槽等出现的漏加工现象，研究出一种基于机器视觉和图像处理技术的方法，实现对轴承套圈的全数在线检测，保证轴承套圈产品的合格率，提高生产效率和产品质量。该方法以美国国家仪器公司提供的LabVIEW软件为开发平台，，硬件方面采用国产低照度1/3”VS-250DM型黑白隔行扫描CCD相机、VS-0660M光学镜头、MV-U2000图像采集卡为输入设备，以计算机为处理设备。轴承套圈的图像信息在光照设备的辅助下被CCD相机捕捉后传送入到图像采集卡中，经过A/D转换，将模拟信号转换为数字信号后输入计算机中，然后在计算机中对图像信息进行分析、识别，最后输出识别结果。 本文对轴承套圈的漏加工检测主要通过对图像特征区域的信息进行分析而得到结果，所以核心在于选择合适的特征区域以及对特征区域的特征判断方法。在软件上，本文基于虚拟技术在LabVIEW开发平台上，利用视觉函数Vision8.2开发工具包对图像的边缘信息拟合，以此拟合信息为基础确定合适的特征区域，用简单、快速、准确的算法对轴承套圈的特征进行处理，得到检测结果。另外，为了使本系统操作便捷、通用性好，设计的功能主要包括以下几个方面：登陆、校核、检测、统计等。 通过实验，本文提出的基于机器视觉的检测方法在对轴承套圈漏车加工工序检测时，界面友好，检测结果准确，速度快，拥有很强的实用性和通用性，克服了人工检测的弊端，提高了检测效率。
【关键词】：轴承套圈 LabVIEW 机器视觉 自动检测
【学位授予单位】：河南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH133.3;TP391.41
【目录】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-8
• 第1章 绪论8-16
• 1.1 研究的背景和意义8-10
• 1.2 机器视觉10-14
• 1.2.1 机器视觉的概念10-11
• 1.2.2 机器视觉的发展11
• 1.2.3 机器视觉的组成11-13
• 1.2.4 机器视觉的特点13-14
• 1.3 课题研究的主要内容14
• 1.4 论文内容安排14-15
• 1.5 本章小结15-16
• 第2章 系统方案设计16-32
• 2.1 轴承套圈漏工序检测原理16-17
• 2.2 光源的设计和选择17-19
• 2.3 照明方式的设计19-20
• 2.4 相机的选择20-23
• 2.4.1 CCD/CMOS 概念20-21
• 2.4.2 相机的选择及技术指标21-23
• 2.5 光学镜头的选择23-25
• 2.6 图像采集卡的选择25-28
• 2.7 计算机的选择28
• 2.8 软件开发平台介绍28-30
• 2.9 检测系统软件总体结构30-31
• 2.10 本章小结31-32
• 第3章 轴承套圈漏工序检测算法设计和实现32-52
• 3.1 数字图像处理32-33
• 3.2 图像采集33
• 3.3 图像预处理33-38
• 3.3.1 图像滤波去噪33-34
• 3.3.2 感兴趣区域 ROI 的选择34-35
• 3.3.3 图像二值化35-38
• 3.4 外圈特征检测38-42
• 3.4.1 图像 ROI 内的像素统计计算方法39-40
• 3.4.2 轴承外套圈漏加工特征判断40-42
• 3.5 内套圈检测42-49
• 3.5.1 内圈倒角和沟道的检测42-45
• 3.5.2 图像的校正45-48
• 3.5.3 内套圈密封槽检测48-49
• 3.6 检测界面的设计49-51
• 3.7 本章小结51-52
• 第4章 实验分析52-56
• 4.1 实验分析52-55
• 4.1.1 检测过程52
• 4.1.2 实验结果分析52-55
• 4.2 本章小结55-56
• 第5章 结论与展望56-58
• 5.1 结论56
• 5.2 展望56-58
• 参考文献58-61
• 致谢61-62
• 攻读硕士学位期间的研究成果62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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  本文关键词：基于图像处理技术的轴承套圈漏工序检测方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：399856