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基于机器视觉的轮毂精加工面质量在线检测装置研制

发布时间:2020-08-20 07:54
【摘要】:轮毂是摩托车轮胎内用于支撑轮胎的圆柱形镁铝合金固件,与轮胎一起作为摩托车的载重部分,具有支撑摩托车整体重量和传动摩托车前行的作用。在摩托车的运行过程中,车轮与地面接触的相互作用力,以及摩托车运动的力矩都是依靠轮毂实现的。因此,轮毂的完整性是摩托车稳定、可靠运行的重要因素。摩托车轮毂在生产过程中因为加工不当会使摩托车轮毂表面出现气孔,疏松,加强筋车到,磕碰伤等缺陷,使其性能出现劣化,影响轮毂整体的产品质量,所以,对摩托车轮毂加工面的质量检测就存在重要意义。但是目前摩托车轮毂生产商对生产出来的轮毂的表面缺陷检测依旧停留在人工目测的阶段,这使得检测的精度和检测的速度达不到要求,在工作时间稍长的时候会出现漏检的情况,效率低下,成本较高,并且人工检测由人的主观臆想完成,受到人为主观因素的影响重,使得轮毂质量检测结果往往难以得到足够的保证。针对以上叙述的问题,结合摩托车轮毂自身的结构特征和摩托车轮毂加工面存在缺陷的特征,本文提出一套完整的摩托车轮毂加工面表面缺陷在线检测系统,实现对多种轮毂加工面表面存在的缺陷进行有效识别。本文系统的研制包含对硬件实验平台的设计、实验设备的选型、缺陷图像检测的算法设计与处理。首先,根据摩托车轮毂特征及表面缺陷的特征设计一款旋转实验平台,并根据成像原理分析和具体数据,确定工业相机,工业镜头和照明光源等成像设备的搭建方式和型号,最终搭建起一套完整的在线检测平台,用于获取轮毂各个加工面的图像。其次,图像处理算法的设计,实现缺陷区域的有效提取与质量等级划分。包括使用Gamma技术进行图像增强,自适应局部阈值实现缺陷部分的提取,Sobel算法和Steger寻峰算法结合提取缺陷纹理,截差法提取加工缺陷部分等一系列检测算法。并根据缺陷的独有形状特征和灰度特征将缺陷部分与干扰划分开来,完成检测。最后,基于Visual Studio 2012软件开发环境进行整体框架的设计、编写、测试与实现,使用多线程并行操作实现多相机通信和多图像处理,同时完成PC机与人之间的友好交互界面作为人机交互的媒介。根据设计出来的自动检测系统的样机,并通过现场多次试验和测试,得出该系统符合摩托车轮毂的缺陷检测要求,并且其精度和速度远高于人工检测。
【学位授予单位】:沈阳工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:U483;TP391.41
【图文】:

摩托车轮毂,样品,加工面


第 2 章 检测系统分析及方案设计毂加工常见缺陷分析课题的研究对象是用于摩托车上载重和运动的核心零部件轮毂,如图 毂表面加工的各类缺陷,并依据缺陷的性质和程度进行缺陷的等级划检测轮毂是否需要返修或者直接报废,其检测指标有:1)加工面气孔直径 0.5mm 以下可以通过,直径 0.5mm~3mm 允许返工 的报废。2)加工面要求光滑,发振、跳丝不允许明显存在。3)加工面凹坑、凹陷、碰伤直径小于1mm,可以有2个,但距离要求小于4)制动圈保证光滑,不允许存在气孔、疏松、发振等缺陷。5)加工部位要求尺寸,位置合适,不允许加工超出固定位置。6)加工面划伤、碰伤要求长度不得超过 5mm,宽不得超过 0.5mm。

凹坑,缺陷,铝屑,表面纹理


a 气孔 b 疏松 c 磕碰伤图 2.2 带有凹坑类缺陷的加工面Fig. 2.2 Machining surface with pit defects2)纹理类缺陷,纹理类缺陷一种是由机械加工轮毂表面纹理时,由于加,导致表面纹理加工的出现纹理间距不均匀。一种是由于刀具在高速运,产生诸多细小尖锐的铝屑,铝屑在高速运转时将表面划伤,造成不规标准纹理相比,该类缺陷可能导致与轮胎接触不均匀产生漏气的情况。如理类缺陷的图片拍摄,标记位置为发振类缺陷位置。

纹理,缺陷,铝屑,不均匀


b 疏松 图 2.2 带有凹坑类缺陷的加工面Fig. 2.2 Machining surface with pit defec理类缺陷一种是由机械加工轮毂工的出现纹理间距不均匀。一种是锐的铝屑,铝屑在高速运转时将表缺陷可能导致与轮胎接触不均匀摄,标记位置为发振类缺陷位置。

【参考文献】

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3 蒲石;龙文光;;基于膨胀和腐蚀的迭代优化算法[J];四川师范大学学报(自然科学版);2014年03期

4 史颜玲;王忠义;;基于形状特征的图像特征提取方法及其在医学图像分析中的应用[J];许昌学院学报;2011年02期

5 栾丽华;郭连军;;基于线性变换与多种平滑去噪的爆堆图像增强方法[J];爆破;2011年01期

6 侯一民;伦向敏;;基于矩与角点特征的飞机目标识别[J];计算机工程与应用;2008年16期

7 阴国富;;基于阈值法的图像分割技术[J];现代电子技术;2007年23期

8 穆向阳;张太镒;;机器视觉系统的设计[J];西安石油大学学报(自然科学版);2007年06期

9 赵玉良;刘伟军;刘永贤;夏仁波;;汽车轮毂在线识别系统的研究[J];机械设计与制造;2007年10期

10 章炜;;机器视觉技术发展及其工业应用[J];红外;2006年02期

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4 赵娇洁;基于机器视觉的汽车轮毂形状识别算法研究[D];沈阳师范大学;2011年

5 张康;舌图像自动分割算法的研究[D];南昌大学;2009年

6 赵玉良;面向柔性自动化生产线的汽车轮毂识别系统[D];东北大学;2007年

7 周长明;基于CCD的轮毂安装孔形位参数测量[D];浙江大学;2007年



本文编号:2797727

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