金属冲压零件的塑料化

冲压零件实现塑料化后具有良好的经济效益。本文从零件设计、工艺选择和模具设计等方面介绍了金属冲压件塑料化时的对应转换关系。     

零件加工与装配对机器机械结构振动性能的影响

本文根据加工质量及装配质量对机械结合面刚度和阻尼的影响。分析了零件加工及装配对机器机械结构振动性能的影响。     

基于机器视觉的管孔类零件尺寸测量方法

管孔零件尺寸测量,是当前加工和装配中的一个难点.基于机器视觉的管孔零件尺寸自动测量系统,可以从根本上解决人工测量效率低、精度低的问题,而且还能对这些指标进行定量描述,对缺陷的形态、类型进行鉴别和统计,具有人工检测所无法比拟的优越性.应用机器视觉原理,设计了一套管孔类零件尺寸自动测量方法,先通过图像摄取装置把图像抓取到,然后将该图像传送至处理单元加以处理,包括图像滤波、图像边缘检测、图像分割和特征测量,最后将上述功能进行整合,搭建了管孔零件尺寸自动测量系统.     

机器视觉的薄片零件尺寸检测系统

对基于机器视觉的薄片零件尺寸检测系统进行研究。针对计算机硬盘弹性臂薄片零件的尺寸检测,采用线阵工业相机扫描获取待检零件图像,根据扫描特性提出了标定算法,同时提出了一种轮廓矢量化算法。将经过滤波、标定、二值化、边缘提取和细化的图像进行轮廓矢量化得到待检零件的尺寸参数,并与从设计图DXF文件中读取的零件的相应尺寸参数进行对比,判断零件制造质量。实测结果表明,检测系统的轮廓矢量化精度达到1 pixel,检测精度达到1 μm,平均每个零件的检测时间为1 s,该检测系统是可行的。     

修复机器零件的现代焊接和涂镀方法（上）

一台机器或设备的整个寿命期内所发生的总费用中,除了设计、投产和正常的制造费用外,还包括各种维修费用,它在总费用中所占的比重是很大的,有人估算,其份额高达70%(图1).在     

基于机器视觉的机械设备零件疲劳寿命检测方法

针对机械设备零件疲劳检测过程中,接触式的人工检测存在检测结果准确性较差的问题,提出一种基于机器视觉的机械设备零件疲劳寿命检测方法。通过采集机械设备零件的图像,使用改进中值滤波方法滤除图像中的噪声,根据多尺度边缘检测方法有效提取零件图像边缘部分,提取机械设备零件图像疲劳特征点。通过NSST逆变换将图像特征点融合,同时引入支持向量理论（SVM）和模糊隶属度,分别赋予不同样本同等重要的模糊隶属度,增加支持向量分类性能,将全部样本输入到模糊SVM分类器中,将有疲劳特征的图像分类,最终完成机械设备零件疲劳寿命检测。实验结果表明,所提方法的检测结果与实际结果较为相近,经滤波处理后图像强化效果有所提升。     

正确认识机器零件损坏的原因和预防维修

拖拉机、汽车零件的损坏有多种途径,一般为磨损、腐坏、疲劳3种情况,应当在充分认识其产生原因的基础上,做好预防和修复工作。     

基于粒子滤波和机器视觉的圆形零件尺寸测量

针对现有基于机器视觉的零件尺寸测量方法在图像受到外界噪声干扰的情况时,测量精度不高的问题,提出一种基于粒子滤波优化算法、机器视觉和MATLAB图像处理技术的圆形零件尺寸测量方法.这里首先简要地介绍基于机器视觉的零件尺寸测量系统的工作原理 ;然后在分析粒子滤波原理的基础上提出一种基于粒子滤波的优化算法,并介绍利用这种优化算法解决圆形零件尺寸测量的原理和实现步骤 ;最后进行了仿真实验,仿真实验结果表明:提出的测量方法在零件图像受到外界噪声干扰的情况下,测量精度较高 ;同时还具有可靠性较高的优点.     

薄片零件尺寸机器视觉检测系统的研发

对薄片零件尺寸机器视觉检测系统的关键技术进行了研究,开发了一套完整的机器视觉检测系统;提出了基于CAD信息的线扫描步长自适应优化方法用于被检测零件的图像采集;提出了基于三次样条插值的矩形透镜法亚像素边缘检测方法用于边缘检测：提出了基于曲率与HOUGH变换的平面轮廓图元识别方法用于图像识别。检测系统的检测精度能达到1μm,检测时间能满足实时在线检测的要求,该检测系统是可行的。     

修复机器零件的现代焊接和涂镀方法（下）

三、运用等离子喷涂技术进行修复 在热喷涂这类技术中,等离子喷涂是修复方法中应用最广的一种。这种方法的特点是,等离子流中的高温(15 000K)和粉末粒子的喷射速度可在较低的压力下达到300m/s和500m/s。实际上,它所能生成的涂层其各项性能完全可以满足工业应用的要求。 这些成就的取得,应归因于研制出了这方面的加工设备和新的喷涂方法。当代等离子流发生器的性能特点,是能够充分地将电能转换成热能,以及可在将粒子加速和熔化的过程中广泛加以应用。新的粉末材料其金属粒     

基于机器视觉的机械加工零件表面微缺陷检测方法

为提高微缺陷检测结果精度、提升机械加工零件外观质量,该文引进了机器视觉技术,以某机械生产制造单位为例,设计了一种针对零件表面微缺陷的全新检测方法。根据机器视觉技术的应用需求,搭建了集成工业相机、采集装置、照射光源等为一体的扫描装置,采集零件表面图像;对采集的原始图像进行均值滤波处理,去除图像中可能对缺陷区域的判别造成干扰的因素与噪声;采用阈值分割的方式,提取并划分机械加工零件表面的微缺陷区域;采用提取图像边缘算子的方法,计算零件表面原始图像与待检测图像之间的像素相关性,通过对零件表面微缺陷灰度性质点的匹配,完成检测方法的设计。通过对比实验证明：该方法不仅可以精准检测机械加工零件表面微缺陷,还可以检测到具体的缺陷类别。     

面向回转类零件圆度的机器视觉测量方法与试验

针对工程应用中回转类零件的圆度测量精度不高、效率低等问题,提出了基于改进的Zernike矩亚像素边缘特征提取算法的回转类零件圆度视觉测量方法。建立了回转类零件轴截面图像的机器视觉测量系统,在分析零件轴截面图像特征的基础上,将传统的Zernike矩算法与最大类间方差法相结合得到改进的快速算法,提高了亚像素边缘点的定位精度。建立了轴截面圆度测量数学模型,应用标准量块对系统进行标定,实现了回转类零件直径与圆度的非接触式测量。试验结果表明,该方法不仅可使直径与圆度的测量达到亚像素级精度,还避免了传统测量方法造成的低效率与误判,实现了快速、准确、非接触式测量。     

基于机器视觉的轴类零件定位与测量系统

针对目前物体定位与尺寸测量在工业中的突出作用以及市场对这方面的技术封锁的问题,基于MATLAB设计了一套自动定位和测量的轴类零件系统。首先,进行机器视觉平台的搭建以及硬件选型,并通过MATLAB软件对CCD相机进行标定,得到相机的内外参数,然后对算法进行了详细地介绍,最后完成MATLAB GUI界面的设计。最后,实验结果表明,依据提出的方法,姿态角误差小于0.1°,平均质心定位误差为0.1mm,平均尺寸误差为0.2mm,验证了自主开发算法的有效性且可以满足工业应用要求。     

薄片零件尺寸机器视觉检测系统中的线扫描步长自适应优化研究

借鉴自由曲面逆向工程中扫描步长自适应优化的思想,提出了基于CAD信息的线扫描步长自适应优化方法。基于曲线拟合容差开发了圆弧图元线扫描步长自适应优化算法;基于等线段长开发了直线图元线扫描步长自适应优化算法;基于图元间的拓扑结构归纳了区域线扫描步长自适应选取准则。用弹性臂薄片零件的尺寸检测实验对基于CAD信息的线扫描步长自适应优化方法的检测精度和扫描数据量进行了分析。实验结果表明,该方法能提高检测系统的检测精度,提高线扫描的扫描效率,减少扫描数据量。     

基于机器视觉的零件表面粗糙度测量

机器视觉测量是近年来测量领域中的新测量技术,是以光学为基础,融电子技术、计算机技术、图像处理技术为一体的测量系统。介绍一种基于机器视觉进行表面粗糙度测量的方法。     

基于机器视觉系统的磁芯零件在线分级

机器视觉已成为无损检测技术中的一个重要分支。利用机器视觉系统获取磁芯产品图像,通过图像预处理、图像分割、特征提取、图像分析、输出检测结果的控制信号,再借助于PLC控制执行机构,最终达到对磁芯产品进行在线分级的目的。     

基于机器视觉的零件毛刺检测

针对人工检测毛刺效率低下等问题,提出一种基于机器视觉的零件毛刺检测方法.对获取的零件图像和样品图像首先采用改进的中值滤波和双边滤波相结合的方式进行降噪,对降噪后的图像进行阈值分割得到二值化图像,再将零件图像与样品图像进行比对从而得到毛刺图像,通过对毛刺进行标记区分出不同的毛刺,利用面积和最大长度等几何特征对毛刺进行定量...     

基于Pro/ENGINEER的化工机器零件造型设计

针对化工机器零件的特征和设计中存在的问题,应用基于特征的参数化造型软件Pro/ENGINEER对零件进行参数化造型,对造型设计技术要点进行了探讨,通过叶轮特征建模实例,实现了基于Pro/ENGI-NEER的参数化特征设计,提高了设计效率.     

基于单目视觉的零件抓取信息提取技术

当前,数控机床无人化操作已经成为一个新兴的研究领域。基于机器视觉技术,数控机床的装夹机械手自动识别并抓取零件。零件抓取信息的提取是实现智能上下料的一个关键技术。零件抓取信息主要包括抓取顺序、抓取位置、抓取角度及手指间距离。以不同长度、不同直径、非固定位置的轴类零件为研究对象,首先利用面积法去噪、骨骼化原理及边缘检测技术获取中轴线图像和边缘图像;然后利用质心公式、最小二乘法及距离公式,分别获取零件的质心位置、倾斜角度值及直径值。零件抓取信息确定后,可完成手腕回转运动、手腕直线运动及手指开合运动,实现了机械手智能抓取零件。     

金属零件的直接快速制造和再制造

对金属零件的直接快速制造和再制造技术的研究进展,进行了综述,并重点介绍了RM直接制造金属型的新工艺,提出了今后的研究和发展方向。