基于机器视觉的轴承与同步带轮尺寸检测技术研究
发布时间：2024-06-01 11:07
传统机械制造过程中,加工零件的质量检测通常采用人工检测,不仅影响检测速度和生产效率,且可能因采用抽检和检测者主观因素干扰而影响检测结果的准确性。随着自动化智能化技术的发展,能克服传统人工检测之不足、并能实现快速准确检测的机器视觉检测技术逐渐应用于工业生产。基于机器视觉的检测技术是从获得包含零件尺寸信息的图像出发,利用计算机卓越的计算能力对表面及轮廓图像数据做出相应的处理与分析,获得零件的加工尺寸和表面质量结果。其突出优点是测量速度快、非接触式测量、自动化程度较高。本文在深入分析了机器视觉检测技术的基础上,研究设计了一种基于机器视觉的轴承零件和同步带轮零件的检测算法,并对其进行了实验分析验证,结果表明,该算法可满足检测常规轴承和同步带轮制造的精度要求。本文的主要工作有:(1)搭建检测系统硬件平台。在详细分析了机器视觉检测系统硬件各组成部分的基础上,对包括工业相机、工业镜头、照明系统、计算机在内的各部分进行了合理的选型,搭建了一种基于机器视觉的检测装置,为保证后续实验测量精度提供了硬件平台。(2)软件系统平台设计。以Python语言结合OpenCV开源视觉库为主要平台,采用Qt对图像处理算...
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 机器视觉检测技术及国内外研究现状
1.2.1 机器视觉技术
1.2.2 零件表面缺陷检测技术
1.2.3 零件形位公差检测技术
1.2.4 尺寸检测技术
1.3 机器视觉检测关键技术
1.3.1 图像获取技术
1.3.2 图像预处理技术
1.3.3 图像分析技术
1.4 论文的主要研究内容及论文结构
1.5 本文的特色及创新点
2 机器视觉检测系统的分析与设计
2.1 引言
2.2 机器视觉系统硬件选择
2.2.1 工业相机的选择
2.2.2 镜头的选择
2.2.3 光源及其照明方式
2.2.4 计算机配置
2.3 机器视觉系统软件环境
2.4 检测系统整体方案设计
2.5 本章小结
3 零件图像的预处理
3.1 引言
3.2 灰度空间变换
3.3 图像增强处理
3.3.1 直方图
3.3.2 直方图均衡化
3.4 滤波方式
3.4.1 均值滤波
3.4.2 中值滤波
3.4.3 滤波方式选择
3.5 二值化
3.5.1 固定阈值分割
3.5.2 可变阈值分割
3.5.3 不同阈值分割方式对比
3.6 边缘检测
3.6.1 Roberts算子
3.6.2 Prewitt算子
3.6.3 Sobel算子
3.6.4 LoG算子
3.6.5 Canny算子
3.6.6 不同边缘算子处理效果对比
3.6.7 边缘检测部分程序
3.7 亚像素边缘定位
3.7.1 常用亚像素边缘定位算法
3.7.2 不同亚像素定位方法总结与比较
3.8 本章小结
4 检测系统的标定与误差分析
4.1 检测系统的标定
4.1.1 像素当量标定
4.1.2 标定步骤
4.1.3 算法实现
4.1.4 结果分析
4.1.5 角点检测部分程序
4.2 图像检测系统的误差分析
4.3 本章小结
5 零件的检测及实验结果分析
5.1 轴承零件检测
5.1.1 轴承待检测特征分析
5.1.2 检测流程
5.1.3 检测过程分析
5.1.4 检测结果及分析
5.2 同步带轮零件检测
5.2.1 待检测尺寸分析
5.2.2 算法流程分析
5.2.3 检测结果及分析
5.3 部分检测程序
5.4 本章小结
6 零件测量软件系统实现
6.1 软件系统平台搭建
6.2 软件系统实现过程
6.3 基于测量系统的公差级零件分类方法
6.4 零件尺寸精度数据库设计
6.5 本章小结
总结与展望
总结
展望
参考文献
致谢
作者简介、攻读学位期间发表的学术论文和研究成果
本文编号：3985799
【文章页数】：78 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 机器视觉检测技术及国内外研究现状
1.2.1 机器视觉技术
1.2.2 零件表面缺陷检测技术
1.2.3 零件形位公差检测技术
1.2.4 尺寸检测技术
1.3 机器视觉检测关键技术
1.3.1 图像获取技术
1.3.2 图像预处理技术
1.3.3 图像分析技术
1.4 论文的主要研究内容及论文结构
1.5 本文的特色及创新点
2 机器视觉检测系统的分析与设计
2.1 引言
2.2 机器视觉系统硬件选择
2.2.1 工业相机的选择
2.2.2 镜头的选择
2.2.3 光源及其照明方式
2.2.4 计算机配置
2.3 机器视觉系统软件环境
2.4 检测系统整体方案设计
2.5 本章小结
3 零件图像的预处理
3.1 引言
3.2 灰度空间变换
3.3 图像增强处理
3.3.1 直方图
3.3.2 直方图均衡化
3.4 滤波方式
3.4.1 均值滤波
3.4.2 中值滤波
3.4.3 滤波方式选择
3.5 二值化
3.5.1 固定阈值分割
3.5.2 可变阈值分割
3.5.3 不同阈值分割方式对比
3.6 边缘检测
3.6.1 Roberts算子
3.6.2 Prewitt算子
3.6.3 Sobel算子
3.6.4 LoG算子
3.6.5 Canny算子
3.6.6 不同边缘算子处理效果对比
3.6.7 边缘检测部分程序
3.7 亚像素边缘定位
3.7.1 常用亚像素边缘定位算法
3.7.2 不同亚像素定位方法总结与比较
3.8 本章小结
4 检测系统的标定与误差分析
4.1 检测系统的标定
4.1.1 像素当量标定
4.1.2 标定步骤
4.1.3 算法实现
4.1.4 结果分析
4.1.5 角点检测部分程序
4.2 图像检测系统的误差分析
4.3 本章小结
5 零件的检测及实验结果分析
5.1 轴承零件检测
5.1.1 轴承待检测特征分析
5.1.2 检测流程
5.1.3 检测过程分析
5.1.4 检测结果及分析
5.2 同步带轮零件检测
5.2.1 待检测尺寸分析
5.2.2 算法流程分析
5.2.3 检测结果及分析
5.3 部分检测程序
5.4 本章小结
6 零件测量软件系统实现
6.1 软件系统平台搭建
6.2 软件系统实现过程
6.3 基于测量系统的公差级零件分类方法
6.4 零件尺寸精度数据库设计
6.5 本章小结
总结与展望
总结
展望
参考文献
致谢
作者简介、攻读学位期间发表的学术论文和研究成果
本文编号：3985799
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3985799.html
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