基于机器视觉的链轮径向跳动测量技术研究
发布时间：2021-03-07 08:59
链轮是链传动的主要零件,其加工精度直接影响链传动的工作性能。径向跳动是形位误差的重要组成部分,是评价链轮加工精度的主要指标之一,直接影响链传动的动态特性。测量链轮的径向跳动是提高链轮加工精度和装配精度、保证链轮传动性能的重要前提。随着现代汽车发动机制造技术的进步,对链轮径向跳动的在线或原位测量提出了要求。本文以链轮径向跳动的原位或在线测量为目标,利用机器视觉测量技术,研究建立链轮径向跳动的机器视觉测量模型。由于链轮的几何形状和测量参数与轴齿类零件类似,所以建立该模型的方法也可以用于研究其他轴齿类零件相关参数的视觉测量。首先,在基于平面的两步标定法的基础上,提出校正摄像机主点的摄像机标定改进算法。利用两对共轭曲线之间的最短线段集合,获得由这些线段集合相交形成的多边形顶点坐标,通过求解多边形质心校正摄像机主点。以标准量块的尺寸为被测量,通过实验验证摄像机标定改进算法的准确性,为提高视觉测量精度奠定基础。其次,考虑到工厂复杂的光照条件、链轮表面的颜色等因素的影响,在分析现有亚像素边缘检测算法的基础上,以检测边缘的准确性和抗噪性为指标,通过实验对边缘插值算法、空间矩法以及拟合法进行测试,确定适...
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：136 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
汽车中发动
第1章绪论3(a)(b)图1.2机器视觉测量汽车四门两盖间隙在此背景下，以满足链轮在线或原位测量为目标，本文利用机器视觉测量技术，研究并建立链轮径向跳动的视觉测量模型，为链轮的径向跳动提供一种在线测量的技术手段。1.1.2论文研究的意义本文以链轮为研究对象，利用机器视觉测量技术，研究并建立链轮径向跳动的视觉测量模型，以实现提高链轮测量精度和效率的目的。由于链轮的几何形状特征和测量参数包含了大部分轴齿类零件的几何构成，所以利用该模型还可以直接或稍加修改对其他轴齿类零件进行相关参数的测量。为满足现场测量的要求，在被测链轮孔内放置一个圆环（与圆环端面重合），在与链轮端面平行的平面上建立世界坐标系，该世界坐标系的原点与摄像机的光学中心重合，XW-YW坐标面与链轮端面平行，WZ轴方向垂直指向链轮端面，YW轴与链轮孔圆心和圆环圆心的连线平行。在该坐标系下，利用已知的圆环半径和链轮中心孔半径以及椭圆拟合得到的圆环和链轮孔边缘曲线方程的系数，确定链轮中心点的世界坐标，由此获得世界坐标与摄像机坐标的变换矩阵，即视觉测量链轮径向跳动的外参，为建立视觉测量链轮径向跳动模型奠定基矗利用视觉测量链轮径向跳动的外参，将检测的链轮边缘点投影到与链轮端面平行的坐标面后，分别对齿沟边缘点和齿顶边缘点进行椭圆拟合，求解齿沟圆弧的最低点和齿顶圆弧的最高点，最终建立齿沟和齿顶相对于链轮中心点的径向跳动视觉测量模型。在本文建立的机器视觉测量模型的基础上，对四个不同节距和齿数的链轮的径向跳动进行实际测量，并与测绘投影仪和三坐标测量机的测量结果进行对比和分析，验
第1章绪论3(a)(b)图1.2机器视觉测量汽车四门两盖间隙在此背景下，以满足链轮在线或原位测量为目标，本文利用机器视觉测量技术，研究并建立链轮径向跳动的视觉测量模型，为链轮的径向跳动提供一种在线测量的技术手段。1.1.2论文研究的意义本文以链轮为研究对象，利用机器视觉测量技术，研究并建立链轮径向跳动的视觉测量模型，以实现提高链轮测量精度和效率的目的。由于链轮的几何形状特征和测量参数包含了大部分轴齿类零件的几何构成，所以利用该模型还可以直接或稍加修改对其他轴齿类零件进行相关参数的测量。为满足现场测量的要求，在被测链轮孔内放置一个圆环（与圆环端面重合），在与链轮端面平行的平面上建立世界坐标系，该世界坐标系的原点与摄像机的光学中心重合，XW-YW坐标面与链轮端面平行，WZ轴方向垂直指向链轮端面，YW轴与链轮孔圆心和圆环圆心的连线平行。在该坐标系下，利用已知的圆环半径和链轮中心孔半径以及椭圆拟合得到的圆环和链轮孔边缘曲线方程的系数，确定链轮中心点的世界坐标，由此获得世界坐标与摄像机坐标的变换矩阵，即视觉测量链轮径向跳动的外参，为建立视觉测量链轮径向跳动模型奠定基矗利用视觉测量链轮径向跳动的外参，将检测的链轮边缘点投影到与链轮端面平行的坐标面后，分别对齿沟边缘点和齿顶边缘点进行椭圆拟合，求解齿沟圆弧的最低点和齿顶圆弧的最高点，最终建立齿沟和齿顶相对于链轮中心点的径向跳动视觉测量模型。在本文建立的机器视觉测量模型的基础上，对四个不同节距和齿数的链轮的径向跳动进行实际测量，并与测绘投影仪和三坐标测量机的测量结果进行对比和分析，验
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于机器视觉的汽车精密零件缺陷检测[J]. 刘瑞媛,王泽源,刘晓敏,陆文超. 软件. 2020(03)
[2]齿距视觉测量的齿廓图像边缘失真修正算法[J]. 支珊,赵文珍,赵文辉,段振云,孙禾. 电子测量与仪器学报. 2019(04)
[3]《中国制造2025》简介与相关情况[J]. 郑国伟. 中国仪器仪表. 2018(10)
[4]基于边缘的齿轮图像拼接方法研究[J]. 张宇驰. 机械工程师. 2017(11)
[5]基于插值和曲面拟合的图像亚像素配准算法[J]. 赵洋,杨丹蕾,刘博宇,杨进华. 长春理工大学学报(自然科学版). 2016(04)
[6]大型轴类工件径向圆跳动非接触检测方法的研究[J]. 宋起,单东日. 组合机床与自动化加工技术. 2015(08)
[7]基于机器视觉的摆线齿轮参数测量系统[J]. 黄振峰,程丽丽,卢旺威. 机床与液压. 2014(11)
[8]一字线结构光三维测量模型的新型标定方法[J]. 李冠楠,谭庆昌,寇莹,张宇鹏. 光子学报. 2013(11)
[9]基于形态学的MRI图像自适应边缘检测算法[J]. 师文,朱学芳,朱光. 仪器仪表学报. 2013(02)
[10]一种基于图像融合的含噪图像边缘检测方法[J]. 乔闹生,邹北骥,邓磊,曾友兵,邹剑臣. 光电子.激光. 2012(11)
博士论文
[1]中小模数齿轮视觉测量方法与齿距测量技术研究[D]. 支珊.沈阳工业大学 2019
[2]齿轮视觉测量系统与齿廓测量技术研究[D]. 王宁.沈阳工业大学 2017
[3]圆柱度误差的结构光视觉测量技术研究[D]. 周晓东.吉林大学 2017
[4]基于线结构光视觉的轴径测量算法研究[D]. 刘思远.吉林大学 2016
[5]直齿圆柱齿轮渐开线齿廓的结构光视觉测量技术[D]. 李冠楠.吉林大学 2014
[6]基于机器视觉的砂轮廓形测量系统研究[D]. 赵萍.沈阳工业大学 2013
[7]曲线造型中关于拟合、参数化及形状优化问题的研究[D]. 李培培.山东大学 2012
[8]基于机器视觉的轴径测量[D]. 孙秋成.吉林大学 2010
[9]基于非局部信息的信号与图像处理算法及其应用研究[D]. 孙伟峰.山东大学 2010
[10]机械零件计算机视觉检测关键技术的研究[D]. 陈向伟.吉林大学 2005
硕士论文
[1]图像处理技术在尖轨检测中的应用研究[D]. 罗磊.西南交通大学 2018
[2]基于图像处理的精密光学镜片表面划痕高精度检测算法研究[D]. 陈少杰.西南交通大学 2016
[3]基于机器视觉的汽车车身零部件表面划痕检测的研究[D]. 范伟.南京理工大学 2016
[4]基于结构光的双目立体成像技术研究[D]. 刘振.中国科学院研究生院（光电技术研究所） 2013
[5]轴径测量的机器视觉技术研究[D]. 韦光.吉林大学 2011
[6]汽车发动机连杆表面缺陷机器视觉检测系统[D]. 周龙.浙江工业大学 2005
[7]三维激光测量技术及应用研究[D]. 黎明.浙江大学 2005
[8]回转类零件形位误差的非接触精密测量系统研究[D]. 王天煜.辽宁工程技术大学 2005
[9]摄像机标定及相关技术研究[D]. 谭晓波.国防科学技术大学 2004
本文编号：3068777
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：136 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
汽车中发动
第1章绪论3(a)(b)图1.2机器视觉测量汽车四门两盖间隙在此背景下，以满足链轮在线或原位测量为目标，本文利用机器视觉测量技术，研究并建立链轮径向跳动的视觉测量模型，为链轮的径向跳动提供一种在线测量的技术手段。1.1.2论文研究的意义本文以链轮为研究对象，利用机器视觉测量技术，研究并建立链轮径向跳动的视觉测量模型，以实现提高链轮测量精度和效率的目的。由于链轮的几何形状特征和测量参数包含了大部分轴齿类零件的几何构成，所以利用该模型还可以直接或稍加修改对其他轴齿类零件进行相关参数的测量。为满足现场测量的要求，在被测链轮孔内放置一个圆环（与圆环端面重合），在与链轮端面平行的平面上建立世界坐标系，该世界坐标系的原点与摄像机的光学中心重合，XW-YW坐标面与链轮端面平行，WZ轴方向垂直指向链轮端面，YW轴与链轮孔圆心和圆环圆心的连线平行。在该坐标系下，利用已知的圆环半径和链轮中心孔半径以及椭圆拟合得到的圆环和链轮孔边缘曲线方程的系数，确定链轮中心点的世界坐标，由此获得世界坐标与摄像机坐标的变换矩阵，即视觉测量链轮径向跳动的外参，为建立视觉测量链轮径向跳动模型奠定基矗利用视觉测量链轮径向跳动的外参，将检测的链轮边缘点投影到与链轮端面平行的坐标面后，分别对齿沟边缘点和齿顶边缘点进行椭圆拟合，求解齿沟圆弧的最低点和齿顶圆弧的最高点，最终建立齿沟和齿顶相对于链轮中心点的径向跳动视觉测量模型。在本文建立的机器视觉测量模型的基础上，对四个不同节距和齿数的链轮的径向跳动进行实际测量，并与测绘投影仪和三坐标测量机的测量结果进行对比和分析，验
第1章绪论3(a)(b)图1.2机器视觉测量汽车四门两盖间隙在此背景下，以满足链轮在线或原位测量为目标，本文利用机器视觉测量技术，研究并建立链轮径向跳动的视觉测量模型，为链轮的径向跳动提供一种在线测量的技术手段。1.1.2论文研究的意义本文以链轮为研究对象，利用机器视觉测量技术，研究并建立链轮径向跳动的视觉测量模型，以实现提高链轮测量精度和效率的目的。由于链轮的几何形状特征和测量参数包含了大部分轴齿类零件的几何构成，所以利用该模型还可以直接或稍加修改对其他轴齿类零件进行相关参数的测量。为满足现场测量的要求，在被测链轮孔内放置一个圆环（与圆环端面重合），在与链轮端面平行的平面上建立世界坐标系，该世界坐标系的原点与摄像机的光学中心重合，XW-YW坐标面与链轮端面平行，WZ轴方向垂直指向链轮端面，YW轴与链轮孔圆心和圆环圆心的连线平行。在该坐标系下，利用已知的圆环半径和链轮中心孔半径以及椭圆拟合得到的圆环和链轮孔边缘曲线方程的系数，确定链轮中心点的世界坐标，由此获得世界坐标与摄像机坐标的变换矩阵，即视觉测量链轮径向跳动的外参，为建立视觉测量链轮径向跳动模型奠定基矗利用视觉测量链轮径向跳动的外参，将检测的链轮边缘点投影到与链轮端面平行的坐标面后，分别对齿沟边缘点和齿顶边缘点进行椭圆拟合，求解齿沟圆弧的最低点和齿顶圆弧的最高点，最终建立齿沟和齿顶相对于链轮中心点的径向跳动视觉测量模型。在本文建立的机器视觉测量模型的基础上，对四个不同节距和齿数的链轮的径向跳动进行实际测量，并与测绘投影仪和三坐标测量机的测量结果进行对比和分析，验
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于机器视觉的汽车精密零件缺陷检测[J]. 刘瑞媛,王泽源,刘晓敏,陆文超. 软件. 2020(03)
[2]齿距视觉测量的齿廓图像边缘失真修正算法[J]. 支珊,赵文珍,赵文辉,段振云,孙禾. 电子测量与仪器学报. 2019(04)
[3]《中国制造2025》简介与相关情况[J]. 郑国伟. 中国仪器仪表. 2018(10)
[4]基于边缘的齿轮图像拼接方法研究[J]. 张宇驰. 机械工程师. 2017(11)
[5]基于插值和曲面拟合的图像亚像素配准算法[J]. 赵洋,杨丹蕾,刘博宇,杨进华. 长春理工大学学报(自然科学版). 2016(04)
[6]大型轴类工件径向圆跳动非接触检测方法的研究[J]. 宋起,单东日. 组合机床与自动化加工技术. 2015(08)
[7]基于机器视觉的摆线齿轮参数测量系统[J]. 黄振峰,程丽丽,卢旺威. 机床与液压. 2014(11)
[8]一字线结构光三维测量模型的新型标定方法[J]. 李冠楠,谭庆昌,寇莹,张宇鹏. 光子学报. 2013(11)
[9]基于形态学的MRI图像自适应边缘检测算法[J]. 师文,朱学芳,朱光. 仪器仪表学报. 2013(02)
[10]一种基于图像融合的含噪图像边缘检测方法[J]. 乔闹生,邹北骥,邓磊,曾友兵,邹剑臣. 光电子.激光. 2012(11)
博士论文
[1]中小模数齿轮视觉测量方法与齿距测量技术研究[D]. 支珊.沈阳工业大学 2019
[2]齿轮视觉测量系统与齿廓测量技术研究[D]. 王宁.沈阳工业大学 2017
[3]圆柱度误差的结构光视觉测量技术研究[D]. 周晓东.吉林大学 2017
[4]基于线结构光视觉的轴径测量算法研究[D]. 刘思远.吉林大学 2016
[5]直齿圆柱齿轮渐开线齿廓的结构光视觉测量技术[D]. 李冠楠.吉林大学 2014
[6]基于机器视觉的砂轮廓形测量系统研究[D]. 赵萍.沈阳工业大学 2013
[7]曲线造型中关于拟合、参数化及形状优化问题的研究[D]. 李培培.山东大学 2012
[8]基于机器视觉的轴径测量[D]. 孙秋成.吉林大学 2010
[9]基于非局部信息的信号与图像处理算法及其应用研究[D]. 孙伟峰.山东大学 2010
[10]机械零件计算机视觉检测关键技术的研究[D]. 陈向伟.吉林大学 2005
硕士论文
[1]图像处理技术在尖轨检测中的应用研究[D]. 罗磊.西南交通大学 2018
[2]基于图像处理的精密光学镜片表面划痕高精度检测算法研究[D]. 陈少杰.西南交通大学 2016
[3]基于机器视觉的汽车车身零部件表面划痕检测的研究[D]. 范伟.南京理工大学 2016
[4]基于结构光的双目立体成像技术研究[D]. 刘振.中国科学院研究生院（光电技术研究所） 2013
[5]轴径测量的机器视觉技术研究[D]. 韦光.吉林大学 2011
[6]汽车发动机连杆表面缺陷机器视觉检测系统[D]. 周龙.浙江工业大学 2005
[7]三维激光测量技术及应用研究[D]. 黎明.浙江大学 2005
[8]回转类零件形位误差的非接触精密测量系统研究[D]. 王天煜.辽宁工程技术大学 2005
[9]摄像机标定及相关技术研究[D]. 谭晓波.国防科学技术大学 2004
本文编号：3068777
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