舵类结构件几何量误差视觉检测方法及误差评定

针对现有接触式测量方法装夹定位后只能测量一种或两种参数、检测效率低等问题,提出一种舵类结构件几何量误差和装配误差视觉检测方法。首先,利用计算机视觉系统获取舵轴和舵面区域图像,利用图像预处理技术去除图像畸变和噪声,为了更有效地提取舵类结构件边缘,分别采用Sobel算子、Scharr算子、Laplace算子和Canny算子对图像进行边缘检测以确定轮廓,实验对比发现Scharr算子处理后的舵轴图像边缘更清晰且无间断,Canny算子处理后的摇臂图像边缘比较清晰,因此选用Scharr算子提取舵轴图像边缘、Canny算子提取摇臂图像边缘。结合被测要素特点,采用霍夫直线和霍夫圆检测方法提取舵面边缘线特征、舵轴母线特征、摇臂圆轮廓特征;确定了舵芯对称度、舵轴垂直度、摇臂夹角的基准要素,构建了几何量误差检测目标函数,运用自适应遗传算法计算最优解;结合相机标定的内外参矩阵,得到舵芯对称度、舵轴垂直度、摇臂夹角的测量值。最后,研发了舵类结构件几何量误差和装配误差视觉检测软件,搭建了视觉检测实验平台,实现了几何量误差及装配角度误差快速检测功能。经过多次重复测量实验,对称度检测精度达到0.055 mm,垂直度检...     

改进的Hough变换在轴类零件测量中的应用

采用一种自适应阈值范围的Hough变换来检测阶梯轴零件中的直线。对传统的Hough变换进行了改进,快速、高精度地实现了对阶梯轴类零件轮廓直线的提取。结果显示:运用改进的Hough变换可有效提取轴类零件的轮廓直线,效果明显比传统Hough变换要好,为进一步的轴类零件尺寸测量奠定了基础。     

基于机器视觉的汽车阶梯轴轴段长度测量系统

为了实现汽车阶梯轴轴段长度的快速有效测量,本文设计了一种基于机器视觉的轴段长度非接触测量系统。该测量系统主要由CCD摄像机、背景光源、计算机和工装组成。在对摄像机进行标定后,利用图像灰度化、边缘轮廓检测、边缘轮廓拟合等图像处理技术对拍摄的图像进行处理,然后通过对图像分析得到每段轴角点处的像素坐标,最后计算被测轴段的长度。仿真和试验结果表明,设计的系统能够快速有效地完成汽车阶梯轴轴段长度的非接触测量,并具有良好的测量精度,这对实现汽车零件的自动化测量具有重要的意义。     

半闭环三轴机床静态解耦轮廓控制及螺距误差补偿

为提高半闭环三轴机床加工精度,首先提出单伺服轴的螺距误差补偿方法;在建立半闭环三轴机床解耦轮廓系统模型基础上,研究了静态解耦轮廓控制器的设计,并在所提出的静态解耦轮廓控制系统上实现了螺距误差补偿.实验结果表明,算法有效地实现了轮廓的切线、法线和副法线方向的解耦跟踪控制.加入螺距补偿后,机床加工半球的最大圆度误差由55μm缩小到12μm.     

基于曲轴轮廓误差分析的随动磨床轴性能预测

发动机曲轴生产线要求曲轴随动磨床具有高可靠性和高精度稳定性。基于现场曲轴轮廓误差数据,分析得到其与随动磨床轴位置控制误差的对应关系,对于随动磨床轴的性能预测和可靠性维护具有重要意义。首先给出由随动磨床轴位置控制误差计算曲轴轮廓误差的方法。其次提出基于变分模态分解的曲轴轮廓误差分析方法。最后通过磨削实验采集和测量误差数据,使用提出的方法对误差数据进行计算和分析,获得曲轴轮廓误差与随动磨床轴位置控制误差的对应关系。结论表明,曲轴轮廓误差VMD分析获得的2个IMF分量分别对应于X轴和C轴位置控制误差引起的轮廓误差,因而本方法可以实现对随动磨床轴性能的预测。     

基于EEMD的曲轴随动磨削轮廓误差分析

曲轴自动生产线对随动曲轴磨床的可靠性和精度稳定性要求越来越高,基于随动磨削工艺的特点,曲轴磨削轮廓误差明显地包含了随动磨床C轴、X轴性能信息。曲轴轮廓误差是用户现场常规抽检最直观数据,因此,对曲轴磨削轮廓误差数据进行有效分析,提取出反映机床C、X轴性能的分量,对机床可靠性维护意义重大。首先给出应用聚合经验模态分解,这是对曲轴轮廓误差进行有效分解的方法,然后分析曲轴连杆颈随动磨削轮廓生成原理,给出随动磨床轴运动误差对曲轴轮廓误差影响的计算方法。最后,通过磨削实验对误差数据采集、分析,并有效准确地分离出与磨床C轴、X轴性能对应的分量,通过曲轴轮廓误差分析,使预测机床关键部件性能成为可能。     

基于PLC的阶梯轴精密磨削柔性控制

根据阶梯轴纵磨法的磨削加工过程,设计了以PLC为控制器,以热压氮化硅陶瓷轴承电主轴为砂轮主轴单元的高速磨削系统,采用球顶尖作为工件支承,实现阶梯轴磨削后的圆度误差在线测量。成功的利用了PLC的E点控制和原点返回控制功能,实现阶梯轴磨削过程的柔性控制。实践证明,此种方案加工精度高、生产效率高、灵活性好。     

基于直线电动机驱动的2X-Y联动进给轴圆轮廓误差测试研究

分析高速机床上直线电动机驱动进给轴的优越性,构建了基于直线电动机驱动的2X-Y联动进给轴实验平台,给出了联动进给轴在XOY平面内的圆轮廓误差的评定方法和误差值的两个表现形式:圆度的偏差和均方根差。探讨了应用双频激光干涉仪测量实验平台圆轮廓误差的测试原理和方法,并对2X-Y联动进给轴圆度的偏差和均方根偏差进行测试实验研究,测试结果表明圆度的偏差和均方根偏差都随进给速度增大而增大,随进给加速度增大而减小,圆轮廓插补过程应当避免1m/s2以下的过小进给加速度。     

基于点集拓扑学涡旋曲面轮廓度误差评定

对自由曲面的轮廓度误差进行评定是精密测量中的一个难点。在涡旋压缩机制造过程中,检测方面亟待解决涡旋齿曲面轮廓度误差评定问题。点集拓扑学运用于曲面轮廓的表述,具有原理清晰、数据处理简洁的特点,据此建立曲面轮廓度评定数学模型,结合涡旋齿曲面型线特征的分析,通过从空间坐标系的建立、点到曲面距离的计算、曲面平动与旋转等方面构建适用于涡旋齿曲面的最小二乘轮廓度误差评定算法。实例研究中,采用德国卡尔蔡司三坐标UMC550采集的点位数据应用到评定算法中计算轮廓度值,实验验证了基于点集拓扑原理构建涡旋曲面轮廓度误差评定模型算法的有效性及高精度,为自主开发涡旋型线检测专机中涡旋轮廓度评定软件提出了一种解决办法,具有较高的应用参考价值。     

汽门摇臂轴平行度专用检测装置的设计与研究

分析了汽门摇臂轴零件的尺寸特点,针对传统测量方法无法快速测量汽门摇臂轴零件平行度误差的问题,提出了一种平行度误差测量专用检测装置的设计方案。深入研究了被测零件平行度公差的技术要求、测量原理以及检测装置关键结构设计,基于Pro/E三维软件对平行度专用检测装置进行了设计与研究,并且详细地描述了检测装置操作方法。所设计的平行度专用检测装置结构合理、操作方便,能快速准确地测出平行度误差,提高了汽门摇臂轴零件的平行度误差的测量速度,改善了汽门摇臂轴零件平行度误差的测量效率。     

摩托车链板的机器视觉检测

针对摩托车用滚子链外链板的几何尺寸及圆度误差提出了一种基于机器视觉的检测方法。用数字摄像头采集数字图像,通过IEEE1394数字接口卡将采集到的图像传输到计算机。对原始图像进行图像预处理及图像分割。在测量尺寸时,依据图像分割所提取的轮廓,使用自编程序利用最小区域法对圆度误差进行评定,并计算、测量链板的孔径和节距。在同一系统中实现了尺寸及形状误差的非接触测量,分析了测量误差的原因。分析及试验表明,用该方法对摩托车滚子链的几何尺寸及圆度误差进行测量及分析评定是可行的,并具有高效性和实用性。     

基于数字图像处理技术的螺纹检测

介绍了基于数字图像处理技术的螺纹非接触式测量方法，数字图像处理包括图像的平滑、边缘检测、二值化及轮廓提取，通过对螺纹轮廓的分析、测量得出螺纹的几何参数。探讨了利用数字图像处理技术对螺纹进行几何参数测量的方法，并给出了测量后的尺寸结果。从理论上和实践上证明了该方法的可行性和正确性。     

基于图像处理的同轴误差在线检测方法的研究

针对同轴度误差测量,提出一种基于图像处理的测量方法。通过对工件图像进行灰度均衡化处理、二值化处理和Sobel算子进行边缘检测,获得图像轮廓点的像素值;利用直线拟合的方法得到工件图像轮廓的轴线方程,将其与基准的直线方程对比,得出工件的同轴度误差。同时,对标准件做试验,验证了其检测精度,证实了其可行性。     

基子CT图像快速成型数据的构建方法

本文针对医学CT图像数据,提出了由CT图像构建快速成型数据的建模方法,确定了CT图像处理方案,即通过对断层图像的预处理、滤波处理、数据提取,生成断层图像轮廓,继而通过对轮廓优化和轮廓冗余数据去除,得到用于三维重建的二维轮廓数据,并在此基础上构造出可直接用于快速原型制造的三维STL数字模型.本文所提出的方法能够大大提高快速医学模型的构建速度.     

基于主动轮廓线模型的棒材自动计数方法的实现

针对棒材集捆后的特点,提出了一种基于主动轮廓线模型及数字图像处理的计数方法。首先利用主动轮廓线模型将棒材从背景中分离出来,然后利用图像分割、边缘提取及数学形态学来实现棒材的计数。     

基于图像识别的齿轮尺寸测量研究

为解决传统工业测量中,齿轮参数尺寸测量方法过于繁琐的问题,利用数字图像处理技术对其进行检测,提出了一种基于圆投影分割的齿轮参数尺寸检测方法。该方法首先通过图像预处理得到细化的齿轮轮廓,使用改进随机采样算法找到齿轮中心;然后利用轮廓点和图像中心点连线与所建立的图像坐标系正向X轴所成角度和两点距离的映射关系,建立新的极坐标系,并对齿轮进行圆分割,记录新坐标系中峰值点个数和峰值点纵坐标,这2个参数分别对应齿轮齿数和齿顶圆半径;最后利用齿顶圆半径与齿数、模数之间的关系式,求出模数,从而求出齿轮其他尺寸。实验结果表明,用该方法检测齿轮参数尺寸,检测速度快、精确度高,具有较高的实用价值。     

基于数字图象处理的火焰轮廓提取方法研究

在分析测试原理的基础上,提出了一种基于数字图像处理学的火焰轮廓的提取方法。该方法利用彩色面阵CCD相机获取火焰图像,提出一种依据火焰图像三原色的灰度分布关系提取火焰轮廓的数字化方法。通过相应的算法对图像进行了直方图均衡化、二值化、区域填充、图像滤波等处理,最终通过形态学提取了火焰轮廓,剔除了烟雾、火星和标尺的干扰,将火焰尾迹与烟雾区进行了有效的分离。利用Matlab进行编程,通过试验验证。该方法代替了传统人工观测,提高了测试精度。     

利用局部方向微分向量一致性的角点检测

在边缘轮廓提取的基础上,提出了一种利用局部方向微分向量一致性的角点检测算法以消除边缘噪声对角点检测产生的不利影响。该算法提取图像的边缘轮廓来降低算法计算量;利用各向异性高斯方向导数(ANDD)滤波器提取每个像素处的方向微分向量并进行幂次变换,以增强向量的各向异性;进而利用相邻像素的方向微分向量构建一致性测度。最后,对同一轮廓上的一致性测度进行均值归一化,得到最终角点测度。实验显示,提出算法的平均角点定位误差为1.52pixel,与对比算法接近;检测准确率分别比点到弦距离累积(CPDA)法、相对局部曲率(HeYung)法提高了58%和5.5%,与归一化残余面积(RA)算法相等,同时角点错检率比HeYung和RA少25.5%和21.6%。提出的算法能准确地检测出真实角点,并具有更小的错误检测率,更高的角点重复率,而且对边缘噪声十分鲁棒。     

红外热成像技术在大型起重机械金属裂纹探伤中的应用

对大型起重机械金属构件中常见的裂纹缺陷进行识别是红外热成像检测应用中一个新的研究方向。介绍了主动式红外热成像检测的技术原理,设计了通过主动式红外热成像检测技术对含有裂纹缺陷的金属钢板试件进行检测的无损检测Non-Destructive Testing(NDT)系统,并根据检测系统搭建了试验平台。针对试验中采集到的原始红外热图像存在裂纹缺陷轮廓模糊、环境噪声干扰等问题,提出采用图像灰度转换、直方图均衡化、中值滤波、阈值分割和边缘检测等方法来提取裂纹缺陷的边缘轮廓特征。结合提取出的轮廓特征,并根据钢板试件的实际试件尺寸和预埋裂纹缺陷轮廓特征图像像素之间的换算关系,得到裂纹缺陷的识别精度。经过对比验证,红外热成像技术可以满足大型起重机械金属构件裂纹缺陷的检测需求。