大型收获机械底盘机架形位误差在线检测方法研究和系统研制
本文关键词: 底盘机架 平面度 孔位置度 同轴度 图像处理 最小条件 出处:《中国农业大学》2017年博士论文 论文类型:学位论文
【摘要】:底盘机架是大型收获机械的核心部件之一,通常采用拼焊方式加工而成,其形位误差是保证整机装配质量及可靠性的关键指标。目前,收获机械底盘机架多以人工拼焊为主,工艺复杂且缺乏在线检测手段,容易出现累计误差大、焊接一致性及稳定性差、焊后误差调节难等问题,严重影响后续的装配作业,也是造成整机振动严重、机械故障多发的重要原因之一。平面度、孔位置度及同轴度是大型收获机械底盘机架形位误差的核心指标,为了保证底盘机架焊接质量,为焊接工艺优化提供技术支撑,本文开展了平面度、位置度和同轴度误差快速检测方法的研究,并基于分布式多传感数据采集网络,开发了大型收获机械底盘机架形位误差在线检测系统。论文主要开展了以下四个方面的工作:论文提出基于矩形网格点阵的分离平面平面度误差测量方法,将车架的两条平行平面离化为纵向和横向距离分别相同的空间点阵,选取测点数据时采用线性差值保留差值变化较大点周边区域的全部测点,其它区域间隔取点,最大程度反映平面原始形态的同时减少测点数据量。搭建了以花岗岩平台为基础的激光位移传感器测点扫描装置,对其传动误差进行了验证,提出动态误差补偿方法,实现了测点坐标的准确测量。针对误差的评定提出一种满足最小条件的平面度误差评定方法,利用最小二乘平面将测点分类,再构建三角形凸壳快速判断最小包容平面。评定结果对比及结果不确定度分析表明该方法快速有效,精度优于最小二乘法。论文提出基于数字图像处理技术的大跨距孔组位置度误差检测方法。利用一块标准矩形板配合多部工业相机摄取多张包括圆弧和直角边的平面图像,通过图像处理计算得到圆心之间的位置关系,避免了图像拼接、角度变换等复杂变换过程,提高了误差测量效率。根据标定实验分析结果提出以开孔直径作为标准量进行其它尺寸的计算的在线标定方法,避免了相机的反复标定。图像处理时采用分区自适应图像平滑和滤波,改善图像平滑后的边缘模糊弊端;图像锐化引入权比重系数,提高特征边缘锐化效果;图像二值化采用多阈值得到多幅展现不同特征的图像用于不同特征的分别提取,最大限度减少了特征提取时特征之间的相互干扰。搭建了高质量图像获取装置,对相关算法进行了实验验证,实现了发动机安装孔位置度的快速准确检测。论文提出基于数字图像处理技术的异面通孔同轴度检测方法,将短轴大跨度同轴度的检测转变为空间直线同轴度的检测。利用激光位移传感器获取开孔面的法向量,以工业相机获取包括圆孔和十字激光束标记位置关系的图像,采用与大跨距孔位置度检测中相同的图像处理方法得到圆心坐标,再经过一系列坐标变换得到所需圆心的空间坐标,实现了空间圆心的准确检测。针对误差的评定提出了满足最小条件的空间直线直线度误差评定方法,以最小二乘法评定的圆柱误差带轴线为Z轴建立新的坐标系,通过构建圆心在XOY平面内投影区的二维凸壳快速找出满足误差模型的特征圆心。实验验证及结果不确定分析表明,误差结果具有很高的可信度。根据以上方法研究的结果,为实现大型农机焊接底盘机架形位公差的在线自动化检测,提出一套模块化的综合误差检测系统方案。通过ANSYS有限元支持变形分析与液压沉降实验验证,优化设计了一台液压升降检测平台,实现了对大型底盘机架的快速精准的定位。检测暗室和自检装置将文中涉及的检测装置有机的组合在一起,保证了设备与检测位置之间的精确位置关系。开发了基于LabWinds/CVI测控软件平台,多线程数据采集技术实现了巨量数据的采集、处理和显示的高效运行,友好的触控人机交互界面使得系统的操控简单易学,附加的数据保存、报表生成打印、数据查询功能满足了工厂的实际需求。长期实验验证表明,该套系统稳定、可靠,有效提高了形位误差的检测效率和检测精度。
[Abstract]:In order to ensure the welding quality of chassis frame , the paper proposes a method to measure the flatness error of large - scale harvester chassis . Based on the results of the above method , it is proved that the system is stable and reliable , and it effectively improves the detection efficiency and the detection precision of the shape error . The test results show that the system is stable and reliable , and the detection efficiency and the detection precision of the shape error are improved effectively .
【学位授予单位】:中国农业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:S225;TP391.41
【参考文献】
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,本文编号:1510222
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