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文檔簡介
1、尺寸測量是獲得數(shù)據(jù)的重要方法,也是衡量產(chǎn)品是否合格的重要技術(shù)手段。傳統(tǒng)的尺寸測量方法是人工手動(dòng)測量,其耗時(shí)費(fèi)力且精度不高。隨著技術(shù)的發(fā)展,手動(dòng)測量精度及效率已經(jīng)不適應(yīng)工業(yè)自動(dòng)化,尤其是高精度產(chǎn)品的要求。隨著機(jī)器視覺的發(fā)展,視覺檢測技術(shù)得到了不斷發(fā)展,它具有精度高、速度快、非接觸等優(yōu)點(diǎn),在工業(yè)現(xiàn)場得到了廣泛應(yīng)用,具有廣闊的發(fā)展前景。
本文以齒輪為研究對(duì)象,以機(jī)器視覺基本原理和數(shù)字圖像處理技術(shù)為基礎(chǔ),從提高齒輪數(shù)據(jù)檢測精度入手,對(duì)
2、齒輪檢測系統(tǒng)搭建及采集以及軟件設(shè)計(jì)、圖像預(yù)處理技術(shù)、邊緣檢測技術(shù)、亞像素細(xì)分、相機(jī)標(biāo)定進(jìn)行了詳細(xì)分析,實(shí)現(xiàn)了齒輪數(shù)據(jù)的精確測量。主要研究內(nèi)容有:
首先,完成了機(jī)器視覺工件尺寸檢測系統(tǒng)硬件和軟件設(shè)計(jì)。按照齒輪尺寸檢測的具體要求,簡要介紹了硬件的性能,同時(shí)進(jìn)行了設(shè)備選型,在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中搭建了所用的檢測平臺(tái),并且獲得了齒輪圖像。在軟件方面,利用MATLAB圖形用戶界面設(shè)計(jì)工具設(shè)計(jì)齒輪圖像處理界面,并詳細(xì)介紹了該界面的設(shè)計(jì)流程及處理過
3、程。
其次,對(duì)采集到的齒輪圖像進(jìn)行預(yù)處理。采集到的圖像不可避免的含有不同程度的噪聲,對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理以得到有利于邊緣檢測的圖像。針對(duì)齒輪圖像二值化分割方面,利用OTSU法獲取閾值,進(jìn)而對(duì)圖像進(jìn)行分割。
然后,齒輪圖像邊緣檢測及亞像素細(xì)分算法研究。針對(duì)邊緣檢測方面,通過對(duì)經(jīng)典邊緣檢測算法分析,并利用標(biāo)準(zhǔn)Lena圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比,選用Canny算子提取齒輪圖像的邊緣。邊緣檢測算法得到的精度較低,利用亞像素邊緣檢測算法細(xì)
4、分邊緣,從而提高邊緣定位精度。采用Zernike矩亞像素算法進(jìn)行邊緣細(xì)分,然后優(yōu)化了一些數(shù)據(jù),通過兩組實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證改進(jìn)算法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)算法能夠更加有效地檢測出圖像的邊緣,提高了定位精度。
最后,攝像機(jī)標(biāo)定和尺寸測量結(jié)果及誤差分析。利用標(biāo)定板得到了計(jì)算齒輪尺寸所需要的標(biāo)定系數(shù)。利用搭建好的硬件平臺(tái)和設(shè)計(jì)好的軟件系統(tǒng)完成齒輪圖像的處理過程,得到齒輪尺寸數(shù)據(jù)。詳細(xì)分析了可能影響尺寸檢測精度的誤差因素。
本文設(shè)計(jì)
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