车削工件表面粗糙度在机视觉测量装置的设计

为了解决传统触针式测量粗糙度仪器的不足,设计了一种车削工件表面粗糙度的在机测量装置,通过一套装夹机构,实现了视觉系统与机床的结合.为了获得高品质的图像,进行了光照实验,结果表明,采用红光60°角照射比白色背景光效果更好.此视觉测量装置,将为最终实现数控车床工件表面粗糙度在线监测,提供有效的手段.     

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。     

工件表面粗糙度的问题解析

针对工件已加工表面粗糙度的问题,分析了机械加工表面粗糙度产生的原因、影响因素和减小表面粗糙度应采取的措施。     

应用机器视觉测量成型和铣磨表面粗糙度

基于二维傅立叶变换,提出了与表面粗糙度成单调关系的5个粗糙度特征,应用序贯特征选择方法选择最优的粗糙度特征组合作为三层BP神经网络模型的输入,该方法适用于用非接触机器视觉系统进行成型和铣磨表面粗糙度的测量。     

车削工件温度场实时测量技术

本文介绍红外测温仪在线监测精密加工过程中车削工件的温度场，对在线监测温度系统进行设计，并针对车削工件温度监测精度进行分析。     

谈谈偏心工件的车削方法

1．技术要求与工艺分析(零件见图1) (1)主要技术要求①外圆φ20_(-0．018)~(0．010)mm共3处,φ28(-0．035)~(0．010)mm共4处,φ60_(-0．1)~0mm共2处。②长度25mm共2处,4mm共4处,8mm、5mm、30_0~( 0．1)mm、46mm、(160±0．1)mm各1处。③45°倒角两处。④形位公差要求φ20(-0．018)~(0．010)mm的偏心外圆相对于其     

基于虚拟仪器技术的工件表面粗糙度测量

基于虚拟仪器技术,采用LabVIEW软件,根据定义编写测量表面粗糙度的程序。在测量仪器上运行该程序能测量表面粗糙度的多项评定参数,并且还可以根据用户需要,改变程序来改变测量参数类型,极大地方便了用户。     

异形工件的车削加工

我们利用三爪卡盘,再配合辅助夹具加工异形工件,现介绍如下:一、定中心高度,定圆心工件形状见图1。底平面已加工。加工内孔,其中心高度A尺寸要求严     

陶瓷材料工件的车削

一、陶瓷材料工件的成型陶瓷材料有三种 ,(1)氧化物陶瓷如Ａｌ2 Ｏ3;(2 )非氧化物陶瓷如ＳｉＮ2 、ＳｉＣ ;(3)混合物陶瓷如Ａｌ2 Ｏ3 ＳｉＮ2 。陶瓷材料的毛坯可用粉末冶金方法制造 ,将陶瓷粉末混合后压制成型 ,其形状只是接近成品的毛坯 ,然后焙烧———机械加工 (一般是粗加工 )———烧结———(精加工 )车削或磨削加工。我单位曾承接某大学的十多套不同规格的模具 ,其中一种模具零件如图 1所示 ,模具的材料属于混合陶瓷材料 ,其成分是ＺｒＯ2 (70 %～ 80 % )、Ａｌ2 Ｏ3(2 0 %～30 % ) ,用混料机将两种粉末混合均匀 ,放在一个橡胶制成…     

基于机器视觉技术的研磨表面粗糙度检测

为了对研磨表面粗糙度进行快速在线检测,基于机器视觉技术提出了一种研磨表面粗糙度检测方法,建立了研磨表面粗糙度评定参数体系。该方法利用CCD提取粗糙度Ra在0.012～0.1um之间的研磨表面图像,运用中值滤波、图像边缘增强和图像二值化等对图像进行预处理,然后通过图像特征参数提取研磨表面粗糙度信息,包括灰度均值D和均方根差Sq。试验结果表明,在入射角一定的情况下,入射光越强,D和Sq对粗糙度的变化越敏感;在入射光强一定的情况下,入射角越大,D和Sq反映粗糙度变化的效果越好;与Sq相比,D对于入射光强和入射角的变化更不敏感,具有更强的稳定性。利用图像参数评估研磨表面粗糙程度的最佳实验条件为:入射角70°、入射光强2.0×104lux以上。     

基于彩色图像奇异值熵指标的磨削表面粗糙度视觉测量方法

机器视觉测量表面粗糙度所采用的评价指标大多是根据灰度图像进行统计分析的,而当前研究的一些基于颜色信息的评价指标并未给出合理的数理结构表达。针对此问题,提出了一种基于彩色图像奇异值熵评价磨削表面粗糙度的检测方法。根据色块在不同等级粗糙度表面所形成的虚像能量分布差异,通过纯四元数的数据结构来表征一幅彩色图像,并对其进行数据分析,抽取奇异值熵作为评价指标,论证基于奇异值熵指标评价磨削表面粗糙度的可行性。实验结果表明,彩色图像奇异值熵不仅是一种合理可行的表面粗糙度评价指标,而且该指标在数学意义上具有合理的数据结构表达方式。相关指标的对比分析证明了该指标与表面粗糙度的相关性和适用性相对色差指标更优,回归预测结果也相对较为精准,具备向工程应用领域推广的潜力。     

基于机器视觉的积屑瘤在机监测的实验研究

采用机器视觉,设计了以在机检测的形式观察并研究积削瘤的实验方案,解决了传统方法中需要离线检测的问题,在车床上安装机器视觉装置来采集图像,使用图像相减法处理图像,得出了积屑瘤的面积与时间的关系,计算出积屑瘤的面积增长率。     

基于AutoCAD的机械零件图表面粗糙度的标注

以AutoCAD2008绘图软件为例,介绍了在绘制机械零件图中应用图块操作进行表面粗糙度的标注,包括块的创建、属性定义和块的插入等,这样做避免了标注中的重复性工作,同时提高了绘图效率。     

介绍一种车床刀具磨损视觉检测装置

对于现代机床而言,刀具的磨损状态监测显得日益重要。在此设计并制作出了一种新颖的在机视觉检测装置,不仅可以实现视觉系统与机床的结合,而且具有良好的隔振性能。实验结果表明,采用这种机构,可以使摄像机拍摄到比较清晰的图像,为实现车刀磨损在机检测提供了条件。     

机器视觉概况及其在轴系部件测量中的应用

介绍了机器视觉的概念、基本组成。重点阐述了机器视觉中关键技术的发展现状。分析了机器视觉在轴系部件测量中的应用情况。展望了机器视觉的发展趋势,强调了机器视觉技术在提高市场竞争力中的重要作用。     

大尺寸工件在机视觉测量的图像拼接方法

大型工件在制造过程中需要拆卸到坐标测量机上进行测量,造成效率低下、质量不易控制等问题。本文提出一种用于大尺寸工件在机视觉测量的图像拼接方法。将摄像机安装在数控机床上,通过控制机床工作台移动,摄取多幅图像,并对其进行高精度拼接。探讨了图像拍摄规则、重叠图像对的合理定义、角点提取和射影变换矩阵的计算问题。尺寸测量结果验证了该方法的有效性和高精度、高效率。     

激光表面粗糙度检测装置

根据表面散射光角分布与表面粗糙度具有一一对应关系的原理，提出一种便携式的光辉表面粗糙度检测装置。它采用半导体激光器，光学纤维和更合理的光路结构，具有功耗低，抗干扰能力强，稳定性好，测量范围大，体积小，成本低等特点。     

基于计算机视觉的端铣表面粗糙度检测

明暗恢复形状（Shape From Shading,简称SFS）是计算机视觉中一个重要的研究课题,该算法应用于工件表面微观形貌重建,为快速检测表面质量奠定了基础。以计算机显微视觉为检测手段,采用明暗恢复形状方法,重建端铣加工表面微观形貌,进而检测表面粗糙度。根据微观金属表面反射特性,采用基于Cook-Torrance光照模型的明暗恢复形状算法,完成了端铣加工表面图像三维形貌重构与表面粗糙度参数检测。试验结果表明,该方法可以快速实现加工表面粗糙度参数的准确检测,为加工过程中粗糙度的在线检测提供了新的思路和方法。