汽车制动软管接头可视化检测装置的研发
发布时间：2021-07-17 08:30
汽车制动软管接头是汽车制动系统的关键零部件,其规格尺寸是影响汽车制动安全的决定性因素之一。当前主要使用机械检测方法对汽车制动软管接头进行检测,检测速度慢、检测精度低,给行车安全带来巨大的风险。针对这些不足,本文提出一种集光（可视化检测）、电（电气控制）以及虚拟仪器技术于一体的汽车制动软管接头可视化检测装置,实现高效、精准、自动的汽车制动软管接头检测。本文主要的研究工作如下:（1）汽车制动软管接头图像采集基于可视化检测,利用CCD工业相机采集汽车制动软管接头的图像,通过图像处理获取有效特征。实现非接触方式获得汽车制动软管接头的尺寸。（2）上位机软件的设计与开发通过NI提供的图像采集软件NI-IMAQdx完成图像的采集;对可视化检测装置进行标定,完成图像预处理、分析和特征提取。基于LabVIEW虚拟仪器开发平台,实现汽车制动软管接头大径、小径、中径、螺距检测结果的实时显示和保存,并对汽车制动软管接头的合格性进行判定。（3）装置实验测试与结果分析通过实验研究表明,本课题研制的汽车制动软管接头可视化检测装置实现检测满足6g的精度等级。实验抽样检测显示,本课题研发的装置与机械检测方法相比,在效率...
【文章来源】：中国计量大学浙江省
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
中国计量大学硕士学位论文82汽车制动软管接头可视化检测装置2.1测量装置的硬件组成方案汽车制动软管接头可视化检测装置的运行主要有三个组成部分，首先是要完成汽车制动软管接头原始图像的采集工作，紧接着对采集到的原始图像进行处理与分析，最后根据处理后得到的结果对汽车制动软管接头的合格性进行判定。汽车制动软管接头可视化检测装置的软件部分主要是使用LabVIEW虚拟仪器开发平台进行开发，所研发的软件要与装置所用的硬件系统兼容[14]。汽车制动软管接头图像采集所用的硬件系统由照明光源、光学镜头、计算机、光学传感器等硬件组成。本课题研究的可视化检测装置处理的对象是汽车制动软管接头，搭建的硬件装置平台如图1.2所示，通过可视化检测的特性，能够完成汽车制动软管接头的非接触式测量。图2.1汽车制动软管接头可视化检测硬件平台2.2图像采集硬件选择汽车制动软管接头图像采集所用的硬件系统由照明光源、光学镜头、计算
中国计量大学硕士学位论文11图2.2大恒MER-504-10GM-P相机2.2.2光学镜头如果将可视化检测系统与人类的视觉系统进行类比，那么CCD工业相机的传感器芯片就如同人眼睛的视网膜，至于光学镜头则类似于眼睛内的晶状体。各种现实世界中的图像都通过光学镜头对光线进行汇聚后，投射在CCD工业相机的传感器芯片上。在可视化检测系统中，光学镜头常和相机作为一个整体出现，它的质量和技术指标直接影响成像子系统的性能，合理地选择和安装光学镜头是决定可视化检测成像子系统成败的关键。在可视化检测系统搭建的过程中，光学镜头的选择通常需要综合考虑多方面的因素，主要包括光学镜头的分辨率以及焦距，其他的诸如最大像面、视场以及景深等也是需要考虑的因素之一。镜头分辨率表示它的空间极限分辨能力，常用拍摄正弦光栅的方法来测试。通过拍摄正弦光栅，研究镜头单位距离的线对数，就可以获知镜头的分辨率。对于可视化检测系统设计来说，只需要查询镜头的参数列表即可获知其分辨率。焦距体现了镜头的本质特性：即对应于不同的物距，镜头焦距确定了汽车制动软管接头成像的大小以及位置[18]。市面上常见的镜头焦距大小包括6mm、8mm、12.5mm、25mm以及50mm等。工作距离指的就是可视化检测成像系统中所说的物距[19]，由于视觉成像系统模型的假定条件是工作距离相对于镜头焦距为无限远，因此一般在镜头的产品参数中都会说明其最小工作距离。当相机在小于该最小工作距离的环境下工作时，就会出现图像失真，影响可视化检测系统的可靠性。权衡一个镜头成像区域的关键参数是它的最大像面以及视场，一个镜头能
【参考文献】：
期刊论文
[1]通用型外螺纹视觉测量方法研究[J]. 李明炜,甘文龙,晏涛,王中任. 工具技术. 2018(06)
[2]基于Android平台的智能证件照系统的设计与实现[J]. 孙庆英,翟海峰. 淮阴师范学院学报(自然科学版). 2017(03)
[3]制动软管、冷却液不合格率均低于5.0%[J]. 孟杨. 产品可靠性报告. 2017(02)
[4]变电站气体泄漏检测的智能系统设计[J]. 苏镇西,马凤翔,吴雪莲,Bingyu Sun. 电子技术. 2016(09)
[5]基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法[J]. 董婵婵,张权,郝慧艳,张芳,刘祎,孙未雅,桂志国. 计算机应用. 2014(10)
[6]基于VC++的图像边缘检测及物体周长面积的测量[J]. 孙欢欢,程耀瑜. 山西电子技术. 2014(04)
[7]基于激光三角法的螺纹量规自动检测系统设计[J]. 胡晓东. 组合机床与自动化加工技术. 2012(12)
[8]基于VC++的数字图像处理系统的设计与实现[J]. 张华,展晓凯. 潍坊学院学报. 2011(02)
[9]创伤弹道空腔图像边缘检测技术研究[J]. 贺成,王涛,廖振强,申彪. 计算机工程与设计. 2011(01)
[10]一种新型的基于数学形态学和颜色特征车牌定位算法[J]. 李伟,朱伟良,孔祥杰,沈国江. 科技通报. 2009(02)
博士论文
[1]基于跨视角机器视觉的羊只体尺参数测量方法研究[D]. 张丽娜.内蒙古农业大学 2017
[2]对靶喷雾机器人视觉伺服控制系统研究[D]. 赵栋杰.中国农业大学 2017
[3]基于机器视觉的轴径测量[D]. 孙秋成.吉林大学 2010
硕士论文
[1]舌象瘀斑识别与舌象采集装置改进的研究[D]. 陈飞飞.华东理工大学 2018
[2]基于草图局部不变矩特征的图像检索[D]. 鲍振华.西北大学 2017
[3]基于机器视觉的螺纹参数检测及评定系统设计[D]. 万鑫.南昌航空大学 2017
[4]基于边缘的复杂背景下识别技术研究[D]. 黄正文.集美大学 2017
[5]基于时空关系特征的视频暴力事件检测算法研究[D]. 王楠.北京交通大学 2017
[6]彩色图像高分辨率边缘检测算法研究[D]. 马蒙蒙.西安工程大学 2017
[7]基于ROS的除草机器人视觉导航技术研究[D]. 王强军.哈尔滨工程大学 2017
[8]基于机器视觉的汽车安全带表面缺陷检测算法研究[D]. 崔明.中国矿业大学 2016
[9]汽车牌照自动识别技术研究[D]. 郜鹏.西南交通大学 2016
[10]汽车制动软管膨胀量自动测试台的研制[D]. 王恒飞.中国计量学院 2016
本文编号：3287822
【文章来源】：中国计量大学浙江省
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
中国计量大学硕士学位论文82汽车制动软管接头可视化检测装置2.1测量装置的硬件组成方案汽车制动软管接头可视化检测装置的运行主要有三个组成部分，首先是要完成汽车制动软管接头原始图像的采集工作，紧接着对采集到的原始图像进行处理与分析，最后根据处理后得到的结果对汽车制动软管接头的合格性进行判定。汽车制动软管接头可视化检测装置的软件部分主要是使用LabVIEW虚拟仪器开发平台进行开发，所研发的软件要与装置所用的硬件系统兼容[14]。汽车制动软管接头图像采集所用的硬件系统由照明光源、光学镜头、计算机、光学传感器等硬件组成。本课题研究的可视化检测装置处理的对象是汽车制动软管接头，搭建的硬件装置平台如图1.2所示，通过可视化检测的特性，能够完成汽车制动软管接头的非接触式测量。图2.1汽车制动软管接头可视化检测硬件平台2.2图像采集硬件选择汽车制动软管接头图像采集所用的硬件系统由照明光源、光学镜头、计算
中国计量大学硕士学位论文11图2.2大恒MER-504-10GM-P相机2.2.2光学镜头如果将可视化检测系统与人类的视觉系统进行类比，那么CCD工业相机的传感器芯片就如同人眼睛的视网膜，至于光学镜头则类似于眼睛内的晶状体。各种现实世界中的图像都通过光学镜头对光线进行汇聚后，投射在CCD工业相机的传感器芯片上。在可视化检测系统中，光学镜头常和相机作为一个整体出现，它的质量和技术指标直接影响成像子系统的性能，合理地选择和安装光学镜头是决定可视化检测成像子系统成败的关键。在可视化检测系统搭建的过程中，光学镜头的选择通常需要综合考虑多方面的因素，主要包括光学镜头的分辨率以及焦距，其他的诸如最大像面、视场以及景深等也是需要考虑的因素之一。镜头分辨率表示它的空间极限分辨能力，常用拍摄正弦光栅的方法来测试。通过拍摄正弦光栅，研究镜头单位距离的线对数，就可以获知镜头的分辨率。对于可视化检测系统设计来说，只需要查询镜头的参数列表即可获知其分辨率。焦距体现了镜头的本质特性：即对应于不同的物距，镜头焦距确定了汽车制动软管接头成像的大小以及位置[18]。市面上常见的镜头焦距大小包括6mm、8mm、12.5mm、25mm以及50mm等。工作距离指的就是可视化检测成像系统中所说的物距[19]，由于视觉成像系统模型的假定条件是工作距离相对于镜头焦距为无限远，因此一般在镜头的产品参数中都会说明其最小工作距离。当相机在小于该最小工作距离的环境下工作时，就会出现图像失真，影响可视化检测系统的可靠性。权衡一个镜头成像区域的关键参数是它的最大像面以及视场，一个镜头能
【参考文献】：
期刊论文
[1]通用型外螺纹视觉测量方法研究[J]. 李明炜,甘文龙,晏涛,王中任. 工具技术. 2018(06)
[2]基于Android平台的智能证件照系统的设计与实现[J]. 孙庆英,翟海峰. 淮阴师范学院学报(自然科学版). 2017(03)
[3]制动软管、冷却液不合格率均低于5.0%[J]. 孟杨. 产品可靠性报告. 2017(02)
[4]变电站气体泄漏检测的智能系统设计[J]. 苏镇西,马凤翔,吴雪莲,Bingyu Sun. 电子技术. 2016(09)
[5]基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法[J]. 董婵婵,张权,郝慧艳,张芳,刘祎,孙未雅,桂志国. 计算机应用. 2014(10)
[6]基于VC++的图像边缘检测及物体周长面积的测量[J]. 孙欢欢,程耀瑜. 山西电子技术. 2014(04)
[7]基于激光三角法的螺纹量规自动检测系统设计[J]. 胡晓东. 组合机床与自动化加工技术. 2012(12)
[8]基于VC++的数字图像处理系统的设计与实现[J]. 张华,展晓凯. 潍坊学院学报. 2011(02)
[9]创伤弹道空腔图像边缘检测技术研究[J]. 贺成,王涛,廖振强,申彪. 计算机工程与设计. 2011(01)
[10]一种新型的基于数学形态学和颜色特征车牌定位算法[J]. 李伟,朱伟良,孔祥杰,沈国江. 科技通报. 2009(02)
博士论文
[1]基于跨视角机器视觉的羊只体尺参数测量方法研究[D]. 张丽娜.内蒙古农业大学 2017
[2]对靶喷雾机器人视觉伺服控制系统研究[D]. 赵栋杰.中国农业大学 2017
[3]基于机器视觉的轴径测量[D]. 孙秋成.吉林大学 2010
硕士论文
[1]舌象瘀斑识别与舌象采集装置改进的研究[D]. 陈飞飞.华东理工大学 2018
[2]基于草图局部不变矩特征的图像检索[D]. 鲍振华.西北大学 2017
[3]基于机器视觉的螺纹参数检测及评定系统设计[D]. 万鑫.南昌航空大学 2017
[4]基于边缘的复杂背景下识别技术研究[D]. 黄正文.集美大学 2017
[5]基于时空关系特征的视频暴力事件检测算法研究[D]. 王楠.北京交通大学 2017
[6]彩色图像高分辨率边缘检测算法研究[D]. 马蒙蒙.西安工程大学 2017
[7]基于ROS的除草机器人视觉导航技术研究[D]. 王强军.哈尔滨工程大学 2017
[8]基于机器视觉的汽车安全带表面缺陷检测算法研究[D]. 崔明.中国矿业大学 2016
[9]汽车牌照自动识别技术研究[D]. 郜鹏.西南交通大学 2016
[10]汽车制动软管膨胀量自动测试台的研制[D]. 王恒飞.中国计量学院 2016
本文编号：3287822
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/qiche/3287822.html
