管螺纹在线视觉检测系统研发

发布时间：2020-10-20 15:51

　　 机器视觉在工业检测中的应用日益广泛。本文按照多规格管螺纹在线实时检测系统需求,确立了单目侧光视觉检测方案,建立了边缘检测后的曲线提取、螺纹边缘提取定位及基于像素梯度角的特征点检测等算法模型,建立了伪特征点滤除与类特征点合并模型,对映射至世界坐标空间的特征点进行了锥度的最小二乘估算与螺距估算。基于所建算法模型,开发了螺纹管检测系统,搭建了多规格零件自适应检测试验平台。分析了生产现场条件限制导致的视觉测量中背光测量困难、大径点光线遮挡、螺纹边缘定位困难等关键问题,提出了单目侧光自适应在线检测的解决方案。采用二次曲线拟合方式获得Canny边缘亚像素值后,对Canny边缘采用种子点两侧边缘像素点的8近邻迭代搜索模式,搜索过程中应用数组链表建立中心点与近邻点父子关系,最终回溯获得每一边缘单像素宽度的主干曲线及其像素点信息;针对所获取主干曲线集,引入能够反映曲线局部形状的松弛度(离心率倒数)变量,准确定位并完整提取了螺纹边缘曲线;基于对螺纹边缘曲线像素点Sobel梯度角,采用一阶五点微分算法,较完整提取了螺纹边缘特征点。应用两次RANSAC最小二乘直线拟合方法,采用缩小点线间距阈值策略,有效剔除了伪特征点;采用取中间点迭代合并的方式,对邻近牙顶大径的类特征点进行了修正合并,作为表征螺纹波峰的特征点。通过相机标定获得单应性矩阵,基于透视投影交比不变性质获得相机畸变系数以用于原始图像矫正。基于标定结果,将修正后的特征点映射至世界坐标系,应用最小二乘直线拟合方法获得管螺纹实际锥度,应用中值法获得相邻波峰的合理间距,并进行螺距计算。基于所建算法模型,开发了软件系统;搭建了符合零件生产环境的传输机构,采用相机自动升降系统,搭建了在线视觉检测试验系统,进行管螺纹检测试验,并对检测结果进行了分析。试验结果表明,系统检测尺寸精度为0.04mm,锥度角检测精度为0.03°,检测速度为0.5-0.6s,基本满足课题精度要求。
【学位单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TP391.41
【部分图文】：

南京航空航天大学全日制专业学位硕士学位论文离。螺距即螺纹相邻牙型在轴线方向的对应点之间的距离。圆锥螺纹的大径、中径以及小径的定义与圆柱螺纹略有不同，圆锥螺纹的大中小径是在锥螺纹基准平面内的大径、中径和小径。表 1.2 NPT 螺纹的尺寸代号和螺距对应组合尺寸代号 1/16,1/8 1/4,3/8 1/2,3/4 1~2 ≥21/2牙数/inch 27 18 14 11.5 8螺距 P/mm 0.9407 1.4111 1.8143 2.2087 3.175

能测量单一参数，若要实现单次测量多个螺纹参数，可以使的结构大小限制，对于小螺纹的测量有一定的局限性。管锥螺纹的基准距离和锥度等参数进行约束，通过人工旋合否合格。螺纹量规测量这种综合测量方法虽简单方便，却，测量结果易受人为误差因素影响；接触式测量中，螺纹测面接触造成磨损，容易使测量结果的精度和准确度得不到量方法，国内主要是采用螺纹量规、量针和量球、以及一量专机。虽然可以测量多个参数，但不适合在线检测。欧管类锥螺纹的各项参数的测量，发明了一种应用于长管类度塞规和环规的夹具，如图 1.2 所示。其中，1 为测量机构夹具，4 为长锥管，5 为第二锥套夹具，6 为第二支撑夹具 为支撑台，701 为直线导轨。该测量装置可以一次完成内、影响，但未提及具体的测量精度。上述圆锥螺纹测量装置场的测量。相比之下，王军政[15]申请的一种石油管外锥螺 1.3 所示。设备小巧，形状设计类 似于游标卡尺，使用快

图 1.3 石油管外锥螺纹锥度测量仪式测量仪器品种多样，且比国内的设备要先进。美国的 UNIV所示。以快速高效著称，适用于在线检测，可以实现螺纹的多个且可以将测量数据与极限公差相比较，预估在线生产时螺纹参司生产的螺纹测量仪，可以实现内外螺纹的多项参数测量，包括径和小径，测量的精度可达 0.02mm。美国 JOHNSONGAGE 的带有数显表，不仅可以实时显示锥螺纹的各几何参数尺寸，还可等位置公差。同时，可以将测得的数据结果导出，方便打印以
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1 章为川;孔祥楠;宋文;;图像的角点检测研究综述[J];电子学报;2015年11期

2 孙珂琪;郑堤;陈俊华;郭瑞;李江花;;图像检测螺纹的系统设计[J];计算机测量与控制;2015年03期

3 靳晓波;陈剑;李正强;刘鹏;孙广合;;关于动车组、城轨车辆制动控制系统密封用管螺纹深度控制及验收[J];铁道机车车辆;2015年01期

4 薛凯;;API专用管螺纹常见缺陷及检测技术探讨[J];中国新技术新产品;2014年15期

5 陈志特;;机器视觉照明光源技术要点分析[J];河南科技;2014年02期

6 张选;;管螺纹的用途及其标记[J];科技创新与应用;2013年03期

7 陈曼龙;;基于机器视觉的锥螺纹参数测量方法[J];计算机测量与控制;2012年05期

8 谢鹏程;赖乙宗;李迪;;数字化LED光源控制器设计[J];科学技术与工程;2012年03期

9 卜晨;万鹏;;基于机器视觉的螺纹参数检测[J];工业仪表与自动化装置;2011年03期

10 王筱;王庆明;;基于CCD摄像机的数控车床螺纹修复方法[J];机床与液压;2011年08期

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1 侯东明;基于机器视觉的石油管锥螺纹参数测量试验研究[D];陕西理工学院;2016年

2 姜籍翔;基于机器视觉的外螺纹几何参数检测算法研究[D];电子科技大学;2014年

3 张兆凤;基于图像处理的圆锥螺纹非接触检测技术研究[D];浙江大学;2013年

4 郭克锋;螺纹综合参数测量的关键技术研究[D];哈尔滨工业大学;2007年

本文编号：2848868