基于机器视觉的滚针轴承表面及滚针针数缺陷检测技术研究

发布时间：2017-10-08 15:25

  本文关键词：基于机器视觉的滚针轴承表面及滚针针数缺陷检测技术研究

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【摘要】：在滚针轴承的生产装配过程中，其表面疵病和滚针缺失是常见的质量缺陷问题。传统的检测轴承质量缺陷主要靠人工检测，不仅效率很低而且可靠性也很差，常常出现误检漏检现象。随着机器视觉技术的出现与发展，其逐渐被应用于工业检测方面。机器视觉检测技术以其高速率、高准确度、可靠性好等优点弥补了人工检测的劣势，节省了人工劳动力并且实现了生产线的自动化，大大提高了企业的生产效率。在轴承检测方面机器视觉检测技术也有很多应用，总体来说还处在初步发展阶段，而本文正是针对滚针轴承缺陷检测的研究探索。 本文在研究了机器视觉和图像处理技术的基础上，设计出了一套滚针轴承表面及滚针针数缺陷检测系统。整个系统分两部分组成，即硬件平台和软件算法设计。硬件平台组成有LED环形光源和照明架设装置，镜头、CCD相机以及图像采集卡，输入图像储存在PC上位机中待软算法实现检测。软件检测算法设计如下，首先对轴承图像进行预处理，完成轴承的定位、分割以及滚针的拉伸展开。再次运用差影法的轴承内外环表面疵病检测和基于灰度投影的滚针缺失检测。设计中对差影法的模板学习做了改进，应用了多幅图形求取平均模板图像的方法使差影模板具有更强的自适应性，提高了差影法的准确率。灰度投影法检测缺针时，针对投影波形本文使用了形态学上的膨胀腐蚀操作对波形作进一步处理，使缺针部位更显著更利于检测的算法设计。这样的改进都使得系统的检测精度得以提升，，适用性和可靠性得到提高。 实验结果也证明，本系统性能可靠、算法适应性强、检测精度高、检测速度快，同时运用MFC设计了更人性化的人机交互界面。后期经过进一步的改进可以实现对同类产品不同针数不同尺寸的滚针轴承进行集成统一检测，实现一机多用。
【关键词】：机器视觉 CCD摄像机 轴承定位 BLOB分析 差影法 灰度投影
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH133.3;TP391.41
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-5
• 目录5-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 机器视觉概述7
• 1.2 国内外研究现状7-10
• 1.2.1 国外机器视觉检测技术研究8-9
• 1.2.2 国内机器视觉检测技术研究9-10
• 1.3 课题的主要研究内容10-13
• 第二章 滚针轴承表面及滚针针数缺陷检测系统总体方案设计13-27
• 2.1 机器视觉系统组成及工作原理13
• 2.2 滚针轴承表面及滚针针数缺陷检测系统的设计要求13-14
• 2.3 滚针轴承表面及滚针针数缺陷检测系统组成和工作原理14-15
• 2.4 检测系统的硬件设备15-21
• 2.4.1 计算机配置15
• 2.4.2 光学照明系统15-17
• 2.4.3 CCD 摄像机17-19
• 2.4.4 镜头的选择19-20
• 2.4.5 图像采集卡20-21
• 2.5 软件开发平台及总体结构设计介绍21-22
• 2.6 软件交互界面设计22-24
• 2.7 本章小结24-27
• 第三章 滚针轴承表面及滚针针数缺陷检测图像算法及实现27-53
• 3.1 轴承图像的预处理27-40
• 3.1.1 图像滤波27-30
• 3.1.2 图像增强30-32
• 3.1.3 二值化处理32-34
• 3.1.4 轴承图像定位34-37
• 3.1.5 轴承内外环表面和滚针区域的分割及展开37-40
• 3.2 轴承内外环表面的缺陷识别算法40-46
• 3.2.1 差影算法40-41
• 3.2.2 差影算法流程41-44
• 3.2.3 缺陷区域特征描述44-46
• 3.2.4 缺陷的判决标准46
• 3.3 轴承滚针针数的缺失检测算法46-51
• 3.3.1 检测算法原理46-47
• 3.3.2 投影算法流程47-50
• 3.3.3 缺针判决50-51
• 3.4 检测结果反馈51-52
• 3.5 本章小结52-53
• 第四章 实验验证53-59
• 4.1 轴承检测系统的检测过程53-54
• 4.2 实验验证分析54-57
• 4.3 本章小结57-59
• 第五章 总结与展望59-61
• 5.1 结论59-61
• 致谢61-63
• 参考文献63-66

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1 沈宝国;陈树人;尹建军;;基于机器视觉的棉田杂草精确定位研究[A];纪念中国农业工程学会成立30周年暨中国农业工程学会2009年学术年会（CSAE 2009）论文集[C];2009年

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