基于机器视觉的轴类零件检测系统研究与设计
轴类零件是机械制造业最常见的零件之一，主要应用于轴承、车轮或齿轮中间，用来连接各部分零件，它的各种参数的精度影响着机械的使用年限以及运行的效率，提高其精度不仅可以改善机械产品的质量，而且能够减少能源消耗，降低对环境污染的影响。 本文采用了机器视觉检测技术，获取轴类零件的成像信息，运用图像预处理技术去除图像噪声，从而得到轴类零件准确的图像信息，然后根据检测任务需求，设计不同的算法，完成项目要求。本论文主要研究内容如下： ⑴分析视觉检测系统的通用模式，搭建实验硬件平台，研究轴类零件待测参数的特征； ⑵根据待测参数的特征，选用双远心镜头，解决成像有畸变、图像不清晰的问题；选择背向打光的方式，提取待测零件的轮廓特征，获取轴类零件完整的边缘信息； ⑶针对细长轴零件轴向长度较大，单次成像效果较差的问题，采用了轴类零件固定，单相机运动的布局模式，通过多工位进行图像拍摄，然后将各个工位的图像进行拼接，从而获得完整的零件图像； ⑷使用Halcon进行软件算法的编写，使用C++Builder进行用户界面的编写，完成了软件的设计，其中包括轴类零件类型的设置、轴参数的设定、影像测量、形位测量、数据保存等功能。 ⑸提出了一种基于定位的图像拼接算法，提高了轴类零件检测系统中各工位图像的拼接效率。 在完成以上研究后，对轴类零件检测系统进行测试，根据测量的轴直径、直倒角、螺纹等数据，分析系统的检测精度、效率，达到了检测任务的要求。
轴类零件检测系统;机器视觉;图像拼接
武汉纺织大学
硕士
电子科学与技术
沈满德
2019
中文
TH133.2;TP391.41
2020-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）