基于机器视觉的滚花螺母分选系统的研究与应用
发布时间：2022-02-11 17:45
近年来,随着国内科学技术的迅猛发展,工业生产过程中对质量检测的要求越来越高,传统检测方法已经无法满足现代高精度检测要求。滚花铜螺母是一种高精度零件,常用于精细机械结构当中。目前,对混乱的滚花铜螺母的分选大部分还停留在人工分选上,通过测量螺母指定指标进行分类,该方法已经无法适应现如今高质量高效率的工业生产模式,不仅容易产生误检,且检测效率低。由于机器视觉测量属于非接触测量,且效率高,论文提出基于机器视觉的滚花螺母分选系统考虑到滚花螺母的结构特性,本分选系统通过测量滚花螺母的高度、小径以及螺纹数量三个指标进行检测,其中高度和小径测量检测用视觉测量的方法,螺纹数量的检测用传统图像分割算法。系统的设计通过硬件选型、软件编程和图像算法进三个方面进行展开。硬件选型包括相机、镜头、光源和运动控制卡的选型等;软件编程包括用户界面设计和系统软件代码编程,系统选用C#语言和Halcon联合编程的方法进行软件编程;算法改进部分拟提出基于亚像素的拟合圆算法和拟合直线算法,以此提高螺母高度和小径测量的精度和效率。论文最后对算法和系统进行在线实时测试,测试结果表明,该系统可以快速、准确的对滚花螺母进行分选。
【文章来源】：南昌大学江西省211工程院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１视觉机器人抓取图??
?第１章绪论?????；??图１．２螺纹综合测最仪??综合国内国外的研究来看，利用机器视觉对滚花螺母进行分选的研究较少，??仍有进一步研究的空Ｎ，所以论文将针对这一问题展开论述。??１．４研究内容和章节安排??１．４．１研究内容??论文提出基于机器视觉的螺母分选系统研究，将从以下几个方面进行开展：??（１）分析系统的结构，通过给定的条件，选择合适的视觉硬件。硬件选型??主要有相机、镜头和光源的选型。根据要求选择成本相对较低且满足性能的视觉??硬件产品，组成分选的视觉硬件系统。??（２）用ＳＤＫ开发包对图像进行采集。ＳＤＫ?（软件开发工具包）开发包是海??康相机开发包，通过制定的函数实现相机常用的功能如打开相机、关闭相机、设??置相机曝光和增益等，以实现相机的正常控制，实验需要用类结构将其进行封装，??方便使用。??（３）检测小螺母的内径。相机采集图相以后，将图像放入队列。用ＨＡＬＣ０Ｎ??提供的ＡＰＩ?（应用程序编程接口）接口函数对图像进行处理，通过改进小径圆轮??廓拟合的方法，获取圆轮廓的直径和计算时间保存到日志文件，检测直径是否在??指定的范围内。其中实验在ＨＡＬＣＯＮ中设计高精度的拟合圆算子，将其导出Ｃ＃??函数，以实现更精确的螺母内径测量。??（４）检测小螺母的高度。相机采集图像以后，将其存入队列。用ＨＡＬＣ０Ｎ??６??
?点和重点进行了逐个攻破。文章的主要研宄内容可用下图表示：??滚沱螺吋视觉分选系统??迚忭系统?软件系统??视觉系统硬件选３＇丨?Ｍ：他硬件?改进算法?界面设计?图像算法??—厂：Ｖ?＾??ｆ丨丨?镜?光?Ｈ?妈！??机头ｉ源分岵＾?Ｊ?Ｓ?Ｉ?Ｓ：?＾?小高Ｉ??选装?ｆ?ｔ，?边?工模他?径度数??ｍ?５?制?＾?ｎ?作型界?测测量??卡?＾?轮?界界丨面?ｓ?１检??５?廊?面面丨?算算豐??６?提?法法算??ｆ，：?収?法??％??ｙｔ：：法??图１．３文章整体框架??７??
【参考文献】：
期刊论文
[1]机器视觉技术的发展现状与应用动态研究[J]. 陈英. 无线互联科技. 2018(19)
[2]基于邻域特性分析的小模数齿轮亚像素图像边缘检测[J]. 朱维斌,刘明佩,叶树亮. 仪器仪表学报. 2018(03)
[3]基于轮廓曲率的PET瓶防盗环断裂检测[J]. 彭玉,王耀南,周显恩,蒋笑笑,郑叶欣. 电子测量与仪器学报. 2017(03)
[4]一种随机Hough变换检测圆的优化方法[J]. 王新,张元东,王莉. 测控技术. 2016(06)
[5]基于Halcon的阀芯尺寸亚像素级测量[J]. 唐松,杨其华,刘刚海. 计算机工程与应用. 2017(03)
[6]基于三次样条插值的亚像素边缘检测方法[J]. 孙秋成,周亚洲,宁闯,崔金凤. 控制工程. 2014(02)
[7]亚像素精度的行星中心定位算法[J]. 陈阔,冯华君,徐之海,李奇,陈跃庭. 光学精密工程. 2013(07)
[8]机械加工误差产生的原因及改进措施[J]. 向大学,刘明生. 制造业自动化. 2012(12)
[9]CCD和CMOS图像传感器的异同剖析[J]. 韩振雷. 影像技术. 2009(04)
[10]图像二值化技术的研究[J]. 江明,刘辉,黄欢. 软件导刊. 2009(04)
博士论文
[1]计算机视觉中相机标定及点云配准技术研究[D]. 王瑞岩.西安电子科技大学 2015
[2]基于计算机视觉的小尺寸零件精密测量技术研究[D]. 刘庆民.吉林大学 2006
硕士论文
[1]TCP/UDP协议数据高速国密加解密系统设计与实现[D]. 柒玉强.燕山大学 2019
[2]基于Halcon的芯片字符识别[D]. 王文平.大连交通大学 2018
[3]基于视觉的印刷字符缺陷检测技术与方法研究[D]. 冯秋歌.南昌大学 2018
[4]基于形状模板匹配的实时目标检测与跟踪算法研究[D]. 任菲菲.华中科技大学 2017
[5]基于机器视觉的内螺纹参数检测系统设计[D]. 田野.合肥工业大学 2017
[6]钛螺母外观缺陷检测关键算法研究与实现[D]. 唐培华.电子科技大学 2017
[7]基于VisionPro太阳能电池片外观检测系统设计[D]. 周达凯.南京理工大学 2017
[8]汽车紧固螺母自动检测分选机设计[D]. 张静雅.合肥工业大学 2016
[9]基于机器视觉的工业机器人分拣系统研究[D]. 蒋书贤.西南交通大学 2015
[10]基于机器视觉的生产线螺母装配检测技术研究[D]. 宫振宁.燕山大学 2014
本文编号：3620692
【文章来源】：南昌大学江西省211工程院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．１视觉机器人抓取图??
?第１章绪论?????；??图１．２螺纹综合测最仪??综合国内国外的研究来看，利用机器视觉对滚花螺母进行分选的研究较少，??仍有进一步研究的空Ｎ，所以论文将针对这一问题展开论述。??１．４研究内容和章节安排??１．４．１研究内容??论文提出基于机器视觉的螺母分选系统研究，将从以下几个方面进行开展：??（１）分析系统的结构，通过给定的条件，选择合适的视觉硬件。硬件选型??主要有相机、镜头和光源的选型。根据要求选择成本相对较低且满足性能的视觉??硬件产品，组成分选的视觉硬件系统。??（２）用ＳＤＫ开发包对图像进行采集。ＳＤＫ?（软件开发工具包）开发包是海??康相机开发包，通过制定的函数实现相机常用的功能如打开相机、关闭相机、设??置相机曝光和增益等，以实现相机的正常控制，实验需要用类结构将其进行封装，??方便使用。??（３）检测小螺母的内径。相机采集图相以后，将图像放入队列。用ＨＡＬＣ０Ｎ??提供的ＡＰＩ?（应用程序编程接口）接口函数对图像进行处理，通过改进小径圆轮??廓拟合的方法，获取圆轮廓的直径和计算时间保存到日志文件，检测直径是否在??指定的范围内。其中实验在ＨＡＬＣＯＮ中设计高精度的拟合圆算子，将其导出Ｃ＃??函数，以实现更精确的螺母内径测量。??（４）检测小螺母的高度。相机采集图像以后，将其存入队列。用ＨＡＬＣ０Ｎ??６??
?点和重点进行了逐个攻破。文章的主要研宄内容可用下图表示：??滚沱螺吋视觉分选系统??迚忭系统?软件系统??视觉系统硬件选３＇丨?Ｍ：他硬件?改进算法?界面设计?图像算法??—厂：Ｖ?＾??ｆ丨丨?镜?光?Ｈ?妈！??机头ｉ源分岵＾?Ｊ?Ｓ?Ｉ?Ｓ：?＾?小高Ｉ??选装?ｆ?ｔ，?边?工模他?径度数??ｍ?５?制?＾?ｎ?作型界?测测量??卡?＾?轮?界界丨面?ｓ?１检??５?廊?面面丨?算算豐??６?提?法法算??ｆ，：?収?法??％??ｙｔ：：法??图１．３文章整体框架??７??
【参考文献】：
期刊论文
[1]机器视觉技术的发展现状与应用动态研究[J]. 陈英. 无线互联科技. 2018(19)
[2]基于邻域特性分析的小模数齿轮亚像素图像边缘检测[J]. 朱维斌,刘明佩,叶树亮. 仪器仪表学报. 2018(03)
[3]基于轮廓曲率的PET瓶防盗环断裂检测[J]. 彭玉,王耀南,周显恩,蒋笑笑,郑叶欣. 电子测量与仪器学报. 2017(03)
[4]一种随机Hough变换检测圆的优化方法[J]. 王新,张元东,王莉. 测控技术. 2016(06)
[5]基于Halcon的阀芯尺寸亚像素级测量[J]. 唐松,杨其华,刘刚海. 计算机工程与应用. 2017(03)
[6]基于三次样条插值的亚像素边缘检测方法[J]. 孙秋成,周亚洲,宁闯,崔金凤. 控制工程. 2014(02)
[7]亚像素精度的行星中心定位算法[J]. 陈阔,冯华君,徐之海,李奇,陈跃庭. 光学精密工程. 2013(07)
[8]机械加工误差产生的原因及改进措施[J]. 向大学,刘明生. 制造业自动化. 2012(12)
[9]CCD和CMOS图像传感器的异同剖析[J]. 韩振雷. 影像技术. 2009(04)
[10]图像二值化技术的研究[J]. 江明,刘辉,黄欢. 软件导刊. 2009(04)
博士论文
[1]计算机视觉中相机标定及点云配准技术研究[D]. 王瑞岩.西安电子科技大学 2015
[2]基于计算机视觉的小尺寸零件精密测量技术研究[D]. 刘庆民.吉林大学 2006
硕士论文
[1]TCP/UDP协议数据高速国密加解密系统设计与实现[D]. 柒玉强.燕山大学 2019
[2]基于Halcon的芯片字符识别[D]. 王文平.大连交通大学 2018
[3]基于视觉的印刷字符缺陷检测技术与方法研究[D]. 冯秋歌.南昌大学 2018
[4]基于形状模板匹配的实时目标检测与跟踪算法研究[D]. 任菲菲.华中科技大学 2017
[5]基于机器视觉的内螺纹参数检测系统设计[D]. 田野.合肥工业大学 2017
[6]钛螺母外观缺陷检测关键算法研究与实现[D]. 唐培华.电子科技大学 2017
[7]基于VisionPro太阳能电池片外观检测系统设计[D]. 周达凯.南京理工大学 2017
[8]汽车紧固螺母自动检测分选机设计[D]. 张静雅.合肥工业大学 2016
[9]基于机器视觉的工业机器人分拣系统研究[D]. 蒋书贤.西南交通大学 2015
[10]基于机器视觉的生产线螺母装配检测技术研究[D]. 宫振宁.燕山大学 2014
本文编号：3620692
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3620692.html
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