基于明暗恢复形状的加工表面形貌重构与粗糙度检测

研究了采用明暗恢复形状法(SFS)对加工表面显微视觉图像的三维形貌重构,并实现了表面粗糙度检测.根据金属表面反射特性,采用简化的Oren-Nayar模型与Torrance-Sparrow模型中镜面反射分量叠加的方法,对光照模型进行了改进,并讨论了基于改进后光照模型的SFS最小化计算方法.利用该算法,实现了真实工件表面微...     

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。     

基于SFS的加工表面三维形貌重建研究

明暗恢复形状(Shape From Shading,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.采用了SFS算法中的最小化方法,介绍了该算法的实现步骤和计算方法.首先利用合成图像对算法的准确度进行了验证,获得了较为准确的重建图像,继而利用工件表面显微图像对工...     

三维表面粗糙度的表征和应用

表面粗糙度会直接影响零部件的耐磨性、密封性以及抗腐蚀性等,是评定机械加工和产品质量的重要指标。现代科技水平的不断提高对零件表面性能的要求也日益严苛。传统的二维表面粗糙度的测量和表征已经不再能够满足技术发展的要求,三维表面粗糙度由于能够更加全面、真实地反映工件表面的状态而受到人们的重视,成为研究热点。本文回顾了三维表面粗糙度的发展历史,系统地介绍了三维表面粗糙度参数及标准的发展现状,分析了表面形貌与功能特性的联系,概述了三维粗糙度参数在制造业、生物医疗、摩擦学与材料科学等领域的广泛应用,并进一步指出了三维表面粗糙度表征和应用的发展方向。未来随着相关研究(比如,三维测量的溯源性、重复性、参数表征体系等问题)的深入以及三维表面测量手段的发展,三维表面粗糙度参数也将不断完善和推广,并更多地与实际功能相结合来预测并指导生产,确保工件的表面质量。     

三维表面微观形貌的表征趋势

近几年计算能力,计算速度、图像分析、数据处理技术的不断提高,极大地推进了三维表面微观形貌测量仪的实用化和商品化。对最近文献中出现的三维分析方法和表征参数,如基准表面、图形（像）表征、等进行了综述,提出了三维表征技术的任务和发展方向。     

应用光切法显微镜测量三维表面的形貌研究

叙述光切法显微镜测量三维表面形貌的方法。采用计算机对在光切法显微镜下拍摄的零件表面截面轮廓图像进行了图象的识别与处理,从而获得表面各个截面形貌的二维轮廓数据,再通过样条插值获得三维表面轮廓形貌．     

球头铣刀加工表面形貌仿真预测

根据表面形貌的定义,将球头铣刀加工表面分离为宏观的形状误差和微观的表面粗糙度两部分,综合运用几何建模和神经网络对表面形貌进行仿真预测。利用图形矩阵变换原理和矢量运算法则,推导出球头铣刀相对于工件的运动轨迹方程,建立了基于MATLAB软件的三维表面形貌仿真模型对形状误差进行预测。借助于MATLAB软件,通过反复训练建立了BP神经网络表面粗糙度预测模型。通过实验验证了仿真预测模型的准确性,表明所建立的模型具有有效的预测作用。     

三维表面粗糙度的等方性评定

基于分形几何理论,通过分析机加工随机表面的轮廓谱矩和表面谱矩的特性,提出了一种各向异性表面的三维形貌的等方性评定参数。实例计算表明,精车加工表面是不等方性的,而平面磨削工件表面形貌的等方性较好。     

虚拟数控车削表面形貌的仿真与表面粗糙度预测

在国内外各种研究工作的基础上,综合考虑影响表面轮廓形成的各种相关因素,提出矢量叠加和参数动态修正两种方法相结合而建立加工表面轮廓的模型,从而解决了全方位、真实预测数控车削表面粗糙度这一技术难题。阐述了应用VC 6.0和OpenGL建立其不规则表面轮廓的关键技术。     

干式车削不同淬硬状态淬硬钢已加工表面粗糙度及三维形貌的试验研究

使用 PCBN 刀具对5种不同淬硬状态(40±1HRC,45±1HRC,50±1HRC,55±1HRC,60±1HRC)Cr12MoV模具钢进行干式硬态车削试验,揭示了切削速度、走刀量、切削深度、工件硬度对已加工表面粗糙度及三维形貌的影响规律及机理.研究结果表明:与车削硬度为40±1HRC、45±1HRC、60±1HR...     

一种基于SFS方法的含高光表面三维重构系统

针对含高光表面三维形状重构的需求,设计了一种基于从明暗恢复形状(SFS)方法的三维重构系统。在正交投影条件下由CCD相机获取点光源照射下的物体表面图像,使用Ward反射模型描述含高光表面的反射特性,建立物体表面图像辐照度方程。系统软件将该方程转化为包含物体高度信息的H-J偏微分方程,并计算此偏微分方程的解,得到物体的高度函数,进而恢复出物体的表面形状。实验表明,该系统可以有效地重构含高光表面的三维形状。     

基于响应曲面法的微磨削钛合金表面粗糙度预测分析

微磨削以极高的加工精度和灵活的加工特性在微宏制造领域越来越受到重视。针对钛合金工件的微磨削,运用二次回归正交旋转组合设计方法安排了19组试验,并结合响应曲面法(RSM),分析了微磨削过程中主轴转速、进给速度、磨削深度对表面粗糙度的影响规律。结果表明:在本文的工艺参数范围内,进给速度对微磨削表面粗糙度的影响最大,主轴转速次之,磨削深度影响最小。运用该预测模型,获得了Ra为163nm的磨削表面,为优化微磨削参数和控制表面质量提供依据。     

机械密封端面形貌的三维重建及其表征

为了准确方便地描述机械密封端面的三维形貌及泄漏通道,基于密封环端面断层扫描二维图像,研究开发了机械密封端面形貌三维重建程序;提出了机械密封端面形貌的表征参数,并建立了基于体素的密封端面计盒维数和孔隙率算法。研究结果表明：基于断层图像的密封端面三维重建形貌能有效地反映密封端面的三维计盒维数和孔隙率等参数;层与层之间的面孔隙率具有一定的变化规律,在体孔隙率不变的情况下,改变各断层面孔隙率的分布,可以控制动静环密封端面间泄漏通道的形成及泄漏通道的大小;当采样层数较少时,采样层数对计算结果影响较大,在采样层数达到一定数值后,采样层数对计算精度的影响越来越小。     

表面粗糙度三维评定的研究

对表面粗糙度的三维评定进行了研究。给出了基准面的构造方法 ,三维评定参数的定义及算法 ;最后对实测零件数据分别进行二维和三维评定 ,对评定结果加以比对 ,反映出三维评定的整体特性。     

基于单目图像序列的铸件三维重建方法

为了实现基于机器视觉的铸件毛刺自动检测与识别,提出了一种基于单目视觉的铸件三维重建方法。利用单目相机对目标进行无标定多角度旋转拍摄,获得一组单目图像序列;运用“两步匹配法”优化相邻图像特征点的匹配,剔除大量误匹配点,提高特征点匹配效率。对三维重建的点阵进行泊松表面重建,细化了铸件三维表面的细节。实验结果表明,该方法装置简单,无需对相机与目标的相对位置进行预先标定,能有效地恢复铸件三维表面的细节特征。该方法适用于机械加工环境下零件的三维表面重建。     

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。     

基于结构光的微细管孔内表面三维重建

介绍了一种适于空间曲线型微细管孔内表面三维重建的系统。该系统主要由管道机器人、形貌检测器和曲率检测器等部分组成。形貌检测器在管道机器人的带动下潜入管孔内部进行内壁截面图像采集，曲率检测器负责测量管孔中心轴线在检测器采样位置处的局部几何性质。对管道内壁截面图像进行适当的处理，结合形貌传感器的标定参数和结构参数，可以计算出在检测器局部坐标系下的管道截面三维轮廓；同时，根据传感器采样位置处的管道中轴线局部几何性质、管道机器人的前进步长，建立局部坐标系与全局坐标系的关系，从而将被测全部截面的局部坐标转化为全局坐标，实现管道内表面的三维重建。实验结果表明，利用该技术检测的管道内表面三维形貌与实际情况是一致的。     

反求工程中基于图像的汽车零部件曲面的重建

从明暗恢复形状是计算机视觉中的一个重要的研究课题,其目的是利用单幅图像中明暗变化等信息来恢复其表面形状.本文提出的是一种基于汽车零部件曲面图像的三维数据模型重建方法,根据从明暗恢复形状原理实现汽车零部件灰度图像的深度信息提取,通过可视化编程实现建模过程.