基于MATLAB图像处理的直齿圆柱齿轮参数测量

运用MATLAB图像处理技术对直齿圆柱齿轮的参数测量方法进行了研究。通过机器视觉系统获取齿轮图像,并对其进行灰度化、去噪、二值化操作。按8邻域寻找齿轮孔区域并去除,运用Canny算子进行边缘检测;通过计算包含齿轮孔轮廓的最小矩形的尺寸得到齿轮孔直径。以8邻域边界跟踪法获得齿轮的单像素外轮廓。通过神经网络对外轮廓点分类的方法找到齿顶位置点和齿根位置点,运用最小二乘原理的圆拟合法计算齿顶圆和齿根圆直径;通过对齿顶或齿根图像进行膨胀操作后计算8连通区域的方法确定齿数;通过齿顶圆公式计算模数。编写齿轮参数测量软件并对6个直齿圆柱齿轮的参数进行了测量;通过与理论值的比较,验证了该方法的合理性。     

基于机器视觉的动态环境下小尺寸轴检测系统

为准确检测小尺寸轴的尺寸,建立了一种动态环境下基于机器视觉的小尺寸轴检测系统。该系统是采用工业相机、镜头以及平行光作为背景光源组成的机器视觉系统,经过图像预处理、查找表、图像二值化以及边缘特征提取等图像处理技术的处理,采用轮廓分析方法计算了轴的轴直径和槽直径,同时运用最小二乘法拟合轴心线来计算了轴和槽的同轴度误差,最后提出了一种动态环境下的轴尺寸计算方法和环境变化实时监控方法。实验结果表明,该系统检测结果稳定性强、检测精度高,完全满足实际生产应用的要求,具有良好的实用价值。     

基于机器视觉的分度夹具转角误差测量

提出了一种利用机器视觉技术对分度夹具转角定位误差进行检测的方法。用CCD相机分别获取分度夹具上同一条棱边在各个工位上的图像,并通过数字图像处理技术计算该棱边在不同工位之间所成的夹角,从而得出分度夹具转角定位误差和重复定位误差的测量。该方法相比传统检测方法,其检测方法更为简单、高效,可以实现分度转角误差的快速检测。     

薄片工业件特征在线视觉检测系统研究

以定时器极片检测为背景,研究薄片工业件的尺寸和缺陷特征机器视觉自动检测技术,并开发了相应的在线实时视觉检测系统.利用最大类间方差法计算最佳区域分割阈值,实现了二值化.检测长度、角度及圆度等尺寸特征和双面铁锈等缺陷特征,完成了薄片件的视觉检测.以可编程控制器为核心,设计了不良品的剔除系统,实现了不良品自动分拣.     

弧焊机器人视觉检测平台设计与应用

为实现对V型坡口焊缝的精确检测,提出了一种基于结构光视觉传感器的弧焊机器人检测系统方法。该方法实时采集线结构光焊缝图像,采用中值滤波和最大类间方差法对图像进行去噪和阈值分割后,运用细化及斜率分析法提取结构光条纹中心直线,最后结合机器人手眼及光平面标定参数获取焊缝检测特征直线方程和特征点坐标。通过V型坡口焊缝检测实验,验证了该系统的特征点坐标检测相对误差在0.5%以内,具有较好的检测精度,满足工业实际现场的要求。     

基于Qt的钢管壁厚在线检测软件设计

针对目前钢管端面壁厚的测量多采用人工抽检的方式,从而导致测量效率低、精度低、测量数据少的情况,对机器视觉测量技术进行了研究。基于机器视觉,设计钢管壁厚在线检测系统。通过对相机进行标定,获得图像像素值与实际值之间的关系,使用相机采集钢管端面图像,对采集得到的图像进行图像预处理、边缘特征点提取等操作;改进RHT圆检测算法,完成钢管端面圆形轮廓的检测,进而实现对钢管端面壁厚的测量。为了便于操作,基于Qt跨平台开发框架设计了钢管壁厚检测系统人机交互界面软件。结果表明：该系统具有良好的稳定性,检测误差约为0.1 mm,可以高效地完成壁厚检测任务。     

基于机器视觉的轴承沟道曲率半径在线检测

在实际生产线上,根据不同的尺寸偏差对同一型号的轴承沟道曲率半径进行在线检测。针对该问题,设计基于机器视觉的轴承沟道曲率半径在线检测系统,以替代人工检测。运用CCD摄像机与MATLAB图像处理技术相结合的方法,对零件进行非接触式测量,并对采集到的零件图像进行预处理;通过对比各种边缘检测算法,采用Canny算法求取像素精度的轴承边缘;利用圆的Hough变换检测出带有圆弧的圆特征,计算此圆弧的圆心坐标和半径值。实验结果表明:该系统的测量精度可达到0.5μm,测量标准差小于2.5μm,符合工业检测要求。     

基于视觉的齿轮齿形参数测量方法

齿轮检测技术是检验齿轮生产和质检能力的有效手段之一,随着近些年对齿轮精度要求的不断提高,非接触式的齿轮参数测量方法被越来越多地应用到实际生产和质检环节中。提出一种利用机器视觉实现齿轮齿形参数测量的方法,实现非接触式齿轮齿形参数测量。此测量系统使用轮廓拟合法来测量齿轮齿形基本参数,使用事件结构编写程序,完成了基于视觉的齿轮齿形参数测量系统。利用USB摄像头,使用背光光源对齿轮进行照明,通过USB接口连接到计算机上,利用Lab VIEW图形化编程平台的IMAQ模块对采集到的齿轮图像进行分析处理;还加入了系统测量误差分析模块,能够实时计算并显示测量误差。实验结果表明:此系统运行稳定,可重复性良好,测量精度高。     

基于机器视觉的喷丝头微孔检测方法

针对化纤喷丝头微孔,提出一种基于机器视觉的检测方法并进行了验证。首先采用高分辨率工业相机对化纤喷丝头微孔进行实时图像采集,对图像进行灰度变换后,利用高斯-拉普拉斯算子增强图像边缘并通过Canny算子提取边缘信息,然后对微孔边缘进行圆拟合,从而检测出微孔的孔径和孔数。基于该方法,设计和开发了化纤喷丝头微孔检测系统,该系统由图像采像装置、喷丝头传送装置及检测软件组成。系统测试结果表明：该方法可以实现喷丝头微孔的非接触连续检测,检测精度可以达到微米级别。     

基于双目立体视觉埋弧焊焊缝成形的表征

提出了一种基于双目立体视觉实现焊缝成形评判的新方法.首先,采用搭建的双目立体视觉系统获取了焊缝表面成形的图像信息,并对获得的图像进行了灰度均衡、高斯滤波等预处理.其次,采用动态阈值分割算法,以及膨胀、腐蚀等形态学处理方法精确提取了焊缝成形边缘轮廓,探索了焊缝的长度、宽度、高度等立体成形参数的图像信息表征方法.结果表明,获取的焊缝宽度标准方差sW、余高标准方差sH、过渡角αL及αR等参数可作为焊缝成形评判的量化指标.     

基于机器视觉的硬质合金微型喷嘴缺陷检测

针对现有人工目检方法对精加工硬质合金微型喷嘴产品表面检测存在速度慢、缺陷漏检率和误检率高等问题,提出一种基于机器视觉的喷嘴图像缺陷检测方法。分析了喷嘴缺陷图像类型和喷嘴结构,重点研究了喷嘴缺损圆边缘拟合、疤料边缘增强、极坐标变换和缺陷灰度值差异统计等。该方法避免了喷嘴的复杂结构对缺陷定位和检测造成的大量计算。通过对合格和不合格喷嘴进行检测,验证了该方法缺陷检测准确率达到98.6%,每件产品检测时间为0.834 s,而目视检测准确率为91.2%,每件产品检测时间为5.213 s。因此该算法有效提高了检测精度和速度,满足工业生产线对喷嘴检测准确性和实时性的要求。     

基于机器视觉的小模数塑料齿轮的在线检测

针对塑料齿轮在加工过程中存在的制件不满、飞边等表面缺陷,采用基于机器视觉的非接触检测方法,搭建了完整的齿轮加工质量在线检测系统.研究比较了三种不同的图像去噪处理算法及基于基本全局门限的二值化算法;对检测系统,主要是摄像机及机器人进行了完整标定;在完成齿轮中心提取、边缘轮廓提取后,采用边界跟踪法对轴孔直径进行测量、虚拟圆扫描法对齿形进行检测,最终达到齿轮表面缺陷检测的目的.实践证明,该检测方法检测全面、效率高、且具有较高的检测精度.     

基于工业机器人的图像引导圆孔定位方法

在图像引导的圆孔金属工件自动化装配中,由于圆孔金属工件的图像存在弱纹理甚至无纹理的情况,从而导致对圆孔位姿的定位精度低。针对此问题,通过工业机器人带着单目工业相机水平移动构建一个平行双目结构,获取双目图像;通过对双目图像中的圆孔轮廓提取的特征点粗匹配,得到图像的基础矩阵,再通过基于弧段的椭圆检测对双目图像中的圆孔轮廓进行提取,最后通过上述信息进行基于极线约束的双目精立体匹配并求得相关点三维坐标与位姿。实验结果表明：孔位与孔心距精度保持在1 mm内,孔姿态精度保持在0.3°内。     

基于机器视觉的UVW定位系统

面向工业装备对高性能运动平台的需求,开发一套基于机器视觉的UVW定位系统。提出一种基于机器学习的视觉系统标定方法,利用平台运动学分析得到的平台坐标与图像坐标的方程,建立UVW平台的逆运动学图像求解关系,用于求解目标坐标的控制量。完成了定位系统的机器学习视觉标定和双目视觉定位控制实验,结果表明:设计的UVW平台视觉标定方法简单高效,运动平台具有较高的对位精度,可以满足工业应用需求。     

基于改进残差网络的多视图焊点缺陷检测

基于卷积神经网络的单视图检测不能有效识别三维形状的缺陷目标，导致在实际应用中，往往是通过只检测某一最具代表性的视图或者依次检测每个面来实现低精度的检测要求，这带来了较大的时间成本和使用限制. 针对这一问题，提出了改进的残差网络(ResNet)，并将其应用于三维形状的焊点缺陷检测. 该模型首先会一次性获取焊点的所有视图图像，再通过特征聚合和自适应学习模块，最终获得检测结果. 多视图焊点数据集来自高频电感元件，在所提出方法的识别精度达到了99.48%. 结果表明，改进的残差网络在同等网络层数的情况下有效提升了图像识别精度；对比单视图检测，多视图检测结构仅以较少的时间代价获得了较大的精度提升，能有效完成实际工业生产中的三维形状缺陷目标的检测任务.     

Precision forging of spur gears with inside relief

Conventional closed-die forgings as applied to the forging of spur gears require high forging pressure. In this paper, a precision forging technology has been developed for the forging of spur gears with alloy steel (SCM415). The technology developed includes two steps in the forging process. Well-shaped products are forged successfully using a lower forging pressure than that of conventional forging. The accuracy of the forged spur gear obtained by the new precision forging technology is set nearly equal to that of a cut spur gear of the fourth and the fifth classes in the Korean industrial standard.     

齿轮磨床精度检测与螺距补偿方法

运用Renishaw激光干涉仪在合适的测量环境下对齿轮磨床各轴的定位精度、重复定位精度以及位置偏差等参数进行检测,对检测数据进行分析处理,之后对机床进行螺距补偿以提高各轴的精度。检测结果表明,补偿后机床精度满足工作要求。该方法方便快捷、可靠,适用于实际生产。