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轴类零件弯曲变形在线检测研究

作　者: 戴海港
导　师: 邓志平
学　校: 西华大学
专　业: 机械电子工程
关键词: 弯曲变形在线检测 CCD 图像拼接亚像素边缘检测
分类号: TP274
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

在机械工业中,轴类零件是组成机器的一种重要零件,随着零部件加工质量的不断提高,对零部件的测量技术和评定方法提出了更高的要求,然而目前国外的一些大型在线检测系统价格昂贵,中小企业无力购买使用,国内还没有经济适用的针对长轴类零件加工过程中弯曲变形的在线非接触检测系统,针对这一情况,为了提高生产效率,在加工过程中控制产品的质量,大大降低废品率,本课题对长轴类零件加工过程中弯曲变形的在线非接触检测系统进行研究,提出基于CCD的轴类零件弯曲变形在线检测方案。本文在讨论了细长轴加工过程中遇到的问题,分析弯曲变形的原因基础上提出轴类零件弯曲变形在线检测的设计方案,指出了检测原理,检测系统总体构架,并对照明光源,图像采集等方面的问题进行探讨。其检测过程为:首先面阵CCD摄像机对轴类零件进行摄像,图像采集卡将采集到的轴类零件的二维图像信息传输到计算机内存中或存储在计算机硬盘的指定路径下,为下一步图像处理用,文章中图像处理软件采用商业Halcon软件,读取图像后,经预处理如图像校正、灰度化处理、滤波去噪、图像平滑等后,对部分图像根据流程和相关算法进行拼接得到整幅图像,然后对像素级,亚像素级边缘检测、轮廓提取、曲线拟合,尺寸测量等过程的算法进行讨论,并由Halcon算子编程实现边缘检测、轮廓提取、曲线拟合,计算轴类工件的最大变形量及其位置,最终得到检测结果。实验结果表明,这种基于CCD的轴类零件弯曲变形检测系统的检测精度能达到微米级,检测时间能满足在线实时检测的要求。该系统结构简单、工作稳定、效率高、可扩展性强,基本解决了传统检测方法的各种弊端,为轴类零件的在线非接触检测开辟了新的解决途径。研究成果具有较大的工程应用价值和社会经济效益。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-16
  1.1 课题研究的背景和意义  9-10
  1.2 细长轴加工技术研究现状  10-11
    1.2.1 细长轴的应用  10
    1.2.2 国内外细长轴加工的研究  10-11
  1.3 轴类零件弯曲检测研究现状  11-12
    1.3.1 国外研究现状  11
    1.3.2 国内研究现状  11-12
  1.4 机器视觉技术研究现状  12-14
    1.4.1 机器视觉技术概述  12-13
    1.4.2 机器视觉技术在机械加工中的应用  13-14
  1.5 论文的主要研究内容  14-15
  1.6 本文结构安排  15-16
2 轴类零件弯曲变形在线检测方案设计  16-35
  2.1 细长轴弯曲变形分析与理论计算  16-22
    2.1.1 变形原因分析  16
    2.1.2 弯曲变形及受力分析  16-19
    2.1.3 轴类工件热变形分析  19-22
  2.2 CCD 简介  22-26
    2.2.1 CCD 的基本结构  22
    2.2.2 CCD 的工作原理  22-23
    2.2.3 CCD 的分类  23-26
  2.3 弯曲变形在线检测方案设计  26-34
    2.3.1 检测系统原理  26
    2.3.2 检测方案设计  26-27
    2.3.3 检测系统的机械结构  27-28
    2.3.4 镜头的选择  28-32
    2.3.5 光源与背景的设计  32-33
    2.3.6 图像采集系统的设计  33-34
    2.3.7 软件方案  34
  2.4 本章小结  34-35
3 图像处理  35-52
  3.1 图像处理技术  35-38
    3.1.1 图像处理的发展与应用  35
    3.1.2 图像处理的基本过程  35-36
    3.1.3 数字图像的表示方法  36-38
    3.1.4 图像处理内容  38
  3.2 Halcon 软件在图像处理中的应用  38-40
    3.2.1 Halcon 软件介绍  38-39
    3.2.2 Halcon 软件特点  39-40
  3.3 预处理  40-51
    3.3.1 图像畸变校正  40-42
    3.3.2 图像灰度化处理  42
    3.3.3 图像平滑  42-48
    3.3.4 图像分割  48-51
  3.4 本章小结  51-52
4 关键技术及其实现  52-84
  4.1 图像拼接  52-63
    4.1.1 图像拼接的架构  52
    4.1.2 图像拼接流程  52-53
    4.1.3 图像配准  53-57
    4.1.4 图像融合  57-59
    4.1.5 图像拼接实现  59-63
  4.2 边缘检测  63-72
    4.2.1 常用的边缘检测算法  64-70
    4.2.2 实验仿真  70-72
  4.3 亚像素边缘检测  72-75
    4.3.1 常用亚像素检测算法  73-74
    4.3.2 高斯曲线拟合插值算法  74-75
  4.4 特征提取  75-79
    4.4.1 基于Hough 变换检测直线原理  76-77
    4.4.2 基于曲线拟合的检测算法  77-79
  4.5 轮廓提取的实现  79-83
    4.5.1 关键算子介绍  79-81
    4.5.2 边缘提取和测量的实现  81-83
  4.6 本章小结  83-84
5 误差分析  84-88
  5.1 实验结果分析  84
  5.2 精度计算  84-85
  5.3 误差分析  85-87
    5.3.1 误差来源  85-86
    5.3.2 分析误差原因和影响  86
    5.3.3 减小误差方法  86-87
  5.4 本章小结  87-88
结论与展望  88-90
参考文献  90-93
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果  93-94
致谢  94-95

轴类零件弯曲变形在线检测研究

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