基于机器视觉工件尺寸的高精度测量技术研究

发布时间：2022-06-03 18:48

　　随着智能制造业的飞速发展,企业生产设计对工件的需求量变大,要求也越来越高。对于工件的检测,传统的人工测量技术已经无法满足所需要的工件的测量精确。基于机器视觉的工件测量技术不仅检测速度快、效率高,还可以更准确的进行工件尺寸测量,更容易实现在线检测。本文以圆形齿轮工件为研究对象,研究设计了基于机器视觉工件尺寸的高精度测量系统,并利用该系统完成了齿轮工件的尺寸测量。本文针对图像预处理、特征提取以及曲线拟合、角度测量等技术进行了算法研究,主要研究内容如下:首先,对工件图像预处理算法进行了研究。针对图像光照不均的问题,提出了拉普拉斯变换进行光照增强。图像滤波处理则是使用双边滤波进行处理,既能去除噪声,又能保护目标边缘。其次,研究了工件图像特征提取算法。分别进行了角点和边缘检测、图像分割以及轮廓提取算法的研究。工件图像分割选择了局部阈值分割算法。因为OTSU分割算法会产生缺损和毛刺现象,所以选择了局部阈值分割进行了准确的图像分割。角点和边缘检测方面,本文提出了一种改进的Harris算法进行工件图像的边缘和角点检测。实验结果表明,改进的Harris算法准确的检测出了边缘和角点。轮廓提取方面则是采用八... 

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图像的三种光照不均现象

第4章工件图像曲线拟合与角度测量算法研究47件轮廓基础上进行拟合实验。齿轮工件在拟合时，需要分别将齿顶圆、齿根圆、分度圆以及内圆拟合出来，其步骤如下：（1）判断分度圆和内圆。对检测到的轮廓进行拟合，半径大的为分度圆，半径小的则为内圆。（2）判断齿根圆和齿顶圆。比较轮廓上的边缘点到分度圆圆心的距离，区别出齿根点和齿顶点。距离长的为齿顶点，距离短的为齿根点，然后再进行齿根圆以及齿顶圆的拟合。拟合效果如图4.2所示图4.2齿轮工件尺寸拟合效果图通过实验可以看出，Hough变换可以较好的进行齿轮的尺寸拟合与测量，分别拟合出来了齿顶圆、齿根圆、分度圆以及内圆。但是由于齿轮工件的磨损以及轮廓边缘点的细微误差，导致拟合出来的四个圆的中心坐标不能完全重合。尺寸拟合出的数据如表4-1所示，单位是pixel。

第4章工件图像曲线拟合与角度测量算法研究51工件轮廓图像累加器值最大时对应的参数即为需要的极坐标参数利用确定的极坐标参数对直线进行标定进行直线拟合，得到最后的图像创建空间，并确定参数、的范围初始化累加器，并计算，对应的累加器开始计数对应的累加器开图4.5Hough直线拟合流程图图4.6Hough直线拟合效果图

【参考文献】：
期刊论文
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[2]基于机器视觉的道路斑马线检测[J]. 蔡敏,张曼玉.  轻型汽车技术. 2019 (07)
[3]一种线阵CCD融合光栅尺的高精度尺寸测量新方法研究[J]. 同志学,白金池,康智强.  光学技术. 2019(03)
[4]一种八邻域图像边界追踪改进算法[J]. 胡晋山,康建荣,张琪,刘鹏程,朱铭达.  测绘通报. 2018(12)
[5]智能制造:从人工智能到生产智能[J]. 王飞跃.  科技导报. 2018(21)
[6]基于MATLAB三种滤波算法的图像去噪技术研究[J]. 李宸鑫.  通讯世界. 2018(06)
[7]基于稀疏表示及正则约束的图像去噪方法综述[J]. 彭真明,陈颖频,蒲恬,王雨青,何艳敏.  数据采集与处理. 2018(01)
[8]机器视觉的零件轮廓尺寸测量系统设计[J]. 万子平,马丽莎,陈明,刘剑霄.  单片机与嵌入式系统应用. 2017(12)
[9]迭代自适应权重均值滤波的图像去噪[J]. 张新明,程金凤,康强,王霞.  计算机应用. 2017(11)
[10]基于机器视觉的零件尺寸测量系统设计[J]. 王保军.  电子技术与软件工程. 2017(04)

博士论文
[1]图像去噪及其效果评估若干问题研究[D]. 杨成佳.吉林大学 2016

硕士论文
[1]零件轮廓尺寸非接触式测量技术研究[D]. 李鼎.电子科技大学 2019
[2]复杂光照下的人脸识别算法研究[D]. 曾贞.电子科技大学 2019
[3]基于曲率滤波的图像去噪与增强研究[D]. 汤成.浙江理工大学 2019
[4]基于主成分分析和双边滤波的图像降噪算法研究[D]. 张磊.曲阜师范大学 2018
[5]基于机器视觉工件尺寸测量方法研究[D]. 谢家欣.长春工业大学 2018
[6]基于亚像素的一键式尺寸测量软件的研究[D]. 邓荣钰.电子科技大学 2018
[7]基于线结构光视觉传感器的孔径测量研究[D]. 王荃.华北理工大学 2018
[8]光照不均匀图像增强研究[D]. 祝思文.辽宁工程技术大学 2017
[9]基于机器视觉的工件尺寸测量系统的设计与实现[D]. 刘雨航.中国科学技术大学 2017
[10]基于机器视觉的小型工件尺寸测量系统研究[D]. 范娟.西南交通大学 2017



本文编号：3653281