基于机器视觉的直齿轮齿距偏差检测

针对直齿轮齿距偏差测量难度大、测量精度低的现状,文章采用机器视觉技术对直齿轮的齿距偏差进行检测。通过机器视觉系统获取齿轮图像,利用改进的Zernike矩亚像素边缘检测算法进行齿轮边缘检测;利用重心法求取齿轮几何中心,利用统计连通域法求取齿数,利用凸包法计算齿顶圆半径并计算获取齿根圆半径,通过齿顶圆公式计算模数,通过分度圆公式计算分度圆半径;依据测量结果给出了齿轮齿距偏差的测量方法,通过测量结果与直齿轮实际尺寸对比和分析,证明了该算法的合理性,可以实现齿距偏差的有效检测。     

齿轮齿廓总偏差视觉测量方法研究

针对中小模数齿轮高速、高精度测量困难的问题,提出一种基于机器视觉的齿轮齿廓总偏差测量方法。在构建视觉测量系统的基础上,对于获取的齿轮数字图像进行高斯滤波、边缘提取等处理,得到齿轮齿廓的亚像素边缘。由于齿轮中心位置对齿廓总偏差的影响较为敏感,则通过半径约束的方法拟合标定圆盘中的圆孔中心数据,得到较为准确的齿轮中心位置。最后根据建立的数学模型实现齿廓总偏差的测量。通过实验可知,该测量方法与三坐标测量法得到的测量结果具有较高一致性,最大绝对误差不超过3μm,且齿轮中心位置误差对齿廓总偏差的影响为其误差值的1/4。实验结果说明,采用该测量方法进行测量时,可以准确反映齿轮的齿廓总偏差,满足测量精度达到微米级的要求。     

未知参数小模数齿轮齿距和齿廓偏差视觉测量

小模数齿轮齿槽间隙小,接触式测量难度高,且易损坏测头,本文主要研究基于视觉的未知参数小模数齿轮的齿距偏差和齿廓偏差测量。基于亚像素数字图像处理技术定位齿轮测量基准,即齿轮几何中心,并测量得到齿数、模数、齿顶圆直径和齿根圆直径;依据齿轮精度标准ISO1328-1：2013中偏差项目定义,给出了基于视觉测量的齿轮齿距偏差和齿廓偏差评定方法,开发了小模数齿轮视觉测量数据处理软件。对模数为0.5mm的渐开线圆柱直齿轮进行了齿距和齿廓偏差视觉测量试验,并与齿轮测量中心的测量结果对比,左右齿面测量结果的绝对误差最大为4μm,最小为1μm,评定齿轮精度等级均为8级。本文给出的未知参数小模数齿轮视觉测量系统和偏差评定方法可在一定范围内用于小模数齿轮测量。     

利用机器视觉的直齿轮在线测量方法研究

快速地对大批量生产齿轮的误差进行在线测量是智能化生产的本质要求,结合机器视觉技术非接触测量直齿轮的加工误差具有重要的意义和可行性。文中借鉴Zernike矩亚像素边缘检测算法,结合图像直方图的最大类间方差方法对在线拍摄的直齿轮图像进行最佳全局阈值处理,在提高轮齿边缘检测效率的同时降低了误差。针对Zernike矩亚像素边缘像素宽度较粗的缺点,对采集的图像进行形态学滤波等处理细化了边缘,在此基础上设计开发了一系列算法,得到了齿轮的基本参数和齿距偏差,并进行了误差分析。通过计算结果与实测值之间的对比,证明文中提出的采用机器视觉技术测量齿轮的算法精度较高,可以满足实际生产过程直齿轮在线测量的需要。     

一种大型齿轮齿距偏差和累积偏差的测量方法

文中以一种大型齿轮为研究对象,提出了基于激光跟踪仪的测量齿距偏差和齿距累积偏差的相对测量法。与常规的测量方法相比,该方法扩大了大型齿轮齿距偏差和齿距累积偏差的测量范围。文中论述了相对测量法的原理,推导了齿距偏差和齿距累积偏差的计算模型,解决了大型齿轮齿距偏差和累积偏差的测量难题。该测量方法可以有效评估齿轮齿距偏差和齿距累积偏差,其测量系统精度可达到0.01 mm/m。     

船用弯管几何参数的机器视觉测量方法研究

针对传统船用弯管接触式测量方法测量时间长,工作量大,精度不高,可能使管件表面变形而导致测量失真的问题,首次提出了一种新的基于机器视觉的船用弯管测量方法,设计并构建了一个双目相机的测量系统。通过基于Open CV图像处理平台的双目立体标定,改进的图像滤波,亚像素边缘检测,特征提取与匹配等操作,实现了船用弯管几何参数的实时、准确、非接触测量,同时给出了弯管的重建结果。测量实验结果表明:弯管外径测量误差为0.051mm,基本达到了测量精度高的要求,有一定的应用价值。     

复杂零件参数的图像测量方法

提出一种可以用于齿轮等形状复杂零件的二维曲面轮廓测量的图像测量系统。该系统采用CCD摄像机作为传感单元。提出一种基于多项式插值的亚像素边缘检测算法,以提高系统的测量精度。这种算法可以大幅度提高图像测量系统CCD的分辨率,并具有较好的稳定性和较高的运算速度。     

基于激光跟踪仪的特大型直齿轮齿距偏差测量新方法

为了测量特大型齿轮齿距偏差,提出了基于激光跟踪仪的特大型直齿轮齿距测量新方法。利用激光跟踪仪的大空间测量能力测量齿轮齿槽,分别获得被测特大型直齿轮相邻两条齿距误差曲线。由于被测齿轮直径超过6 000 mm,可以根据点到直线距离公式近似计算单个齿距误差。首先,分析了传统方法下基于激光跟踪仪构建齿轮工件坐标系后的齿距测量模型,并根据特大型直齿轮的特点,提出了基于激光跟踪仪的无坐标系特大型直齿轮齿距误差测量模型。测量模型回避了特大型齿轮工件坐标系的建立,直接对齿槽进行双面接触测量;通过对两条齿槽测量直线进行误差评定即可获得单个齿距最大误差与单个齿距平均误差,通过转站测量实现齿距累积总偏差的测量;最后,采用蒙特卡罗法对不同测量方法的测量不确定度进行仿真分析,得出系统测量不确定度。实验结果表明,提出的基于激光跟踪仪的特大型直齿轮齿距偏差测量方法满足直径6 000 mm以上的8级精度特大型齿轮的单个齿距偏差测量要求,满足直径6 000 mm以上的10级精度特大型齿轮的齿距累积总偏差测量要求。     

基于机器视觉的车灯定位误差检测方法研究

本文对图像处理技术的概念、特点、构成进行了概述，对现有的经典图像分割和识别方法进行了介绍，着重讨论了曲线拟合的方法在车灯面形定位误差检测中的应用。利用相关系数在真实匹配点附近的统计特性，通过对相关系数进行曲线拟合，根据其一阶导数确定最大相关系数所在的位置，快速得到亚像素匹配点。与逐步搜索法相比，该方法大大减少了运算次数，提高了数字图像相关运算的速度。     

基于机器视觉的安全气囊检测系统研究

利用图像处理与机器视觉技术开发了一套安全气囊检测系统,实现了对安全气囊生产过程某一工位处关键尺寸的亚像素测量。介绍了该检测系统的总体组成和主要工作流程;分别介绍了该系统的软硬件设计;并选取实际气囊对所开发的检测系统进行了可行性、有效性的验证。通过实验表明该系统的检测结果符合实际生产的要求。     

基于机器视觉的尺寸测量方法研究

用CMOS摄像头搭建了简易的机器视觉系统,利用NI Vision Assistant软件实现了对试件线性尺寸和圆弧尺寸的测量,论证了低成本CMOS镜头用于尺寸测量的可行性。     

基于轴线局部搜索的曲轴轴径视觉测量方法

采用传统的机器视觉测量方法对曲轴的几何特征进行测量时,存在测量精度偏低的问题,为此,提出了一种基于轴线局部搜索的曲轴轴径视觉测量方法(测量系统)。首先,依据待测零件所需的要求,进行了硬件选型和机器视觉测量平台的搭建,校正了镜头畸变,提高了其精度;对所获取的图像进行了预处理,包括形态学滤波处理、二值化处理等操作;其次,通过定位算法像素级坐标,获取了曲轴旋转轴线位置,使其与相机移动轴线相重合;运用亚像素细分算法提取了亚像素边缘坐标,计算了其像素当量,完成了像素与实际尺寸之间的转换,实现了对轴径进行高精度测量的目的;最后,进行了测量实验的对比,对基于轴线局部搜索的轴径测量方法的准确性和实用性进行了验证。研究结果表明：轴线局部搜索法测量轴径平均误差为0.003 mm,且测量的稳定性较好,证明了该算法及其测量系统的准确性和实用性,可以适用于对曲轴轴径进行有效检测。     

基于机器视觉的铆接孔几何参数测量

为解决传统方法测量铆接孔几何参数效率低、准确性差等问题,提出基于机器视觉的铆接孔几何参数测量方法.该方法使用CCD相机采集孔的特征信息,通过灰度处理、双边滤波及直方图均衡化,降低颜色、噪声对图像的影响,使用粒子群算法优化Otsu双阈值分割提取感兴趣区域.使用Zernike矩亚像素边缘检测代替传统边缘检测算法,提高边缘检测精度,再通过形态学处理弥补像素损失.采用改进随机Hough变换(Improved Random-ized Hough Transform,IRHT)提取特征,实现孔的中心坐标和半径测量,利用像素当量标定,将像素测量值转化为物理尺寸.经实验验证,该方法测量两孔间距误差小于2％,测量半径为2mm的铆接孔误差小于4％,优于质心法、圆拟合等传统测量方法.     

基于机器视觉的碳毡装配检测算法系统设计

针对碳毡装配过程中碳毡占位、边缘毛刺复杂,人工检测效率低、成本高、接触产生不良影响等问题,设计了一种基于机器视觉的碳毡装配检测算法系统。使用Python语言调用相机获取图像并进行预处理。随后,对图像应用改进的Sobel算子进行初步的边缘检测,获取边缘的粗略坐标信息。接着,采用改进的插值法亚像素边缘检测算法对这些粗略坐标进行细化,得到更精确的坐标信息。然后,利用最小二乘法对这些精确坐标进行直线拟合,得到图像中的四个角点。最终,通过对这些角点的位置关系进行判断和分析。实验结果表明,本系统可以稳定进行碳毡装配检测,具有一定的鲁棒性。     

基于视觉原理的直槽丝锥径向几何参数测量方法研究

针对目前丝锥测量方法测量参数单一、需人工操作的问题,提出了一种基于视觉原理的直槽丝锥径向综合多参数自动测量方法。通过预处理得到丝锥极坐标下的径向轮廓图。对端面刃背到几何中心的最大、最小极径像素拟合圆,得到端部和芯部直径。通过拟合特征曲线,得到两对直线方程,利用夹角公式得到前角和后角值。计算刃背首末像素点间距离得到刃背宽度值。将刃背首末像素极径差值作为铲背量。实验结果表明：对M10丝锥进行10次重复性测量,上述几何参数的测量相对误差均在0.58%之内,平均耗时7 s,能满足高精度、高效率、多参数自动测量的工程需求。     

小模数直齿轮免参数并行快速测量

小模数齿轮在实际制造中,单条产线多台设备通常同时生产多种不同参数的齿轮,迄今无法用单台齿轮测量仪器在生产线上同时实时全检这些不同参数的齿轮。开发了基于Facet的齿轮亚像素边缘定位算法、基于迭代重加权最小二乘的齿轮中心定位法、圆与齿廓交点快速定位法、正弦函数拟合齿数法和齿廓近似测压力角法等;若结合适当的送料与定位机构,本文方法能够在未知参数时,实现多种不同型号齿轮的混合测量,无需装夹,测量效率高。可以实现齿数、模数、压力角、齿顶圆直径、齿根圆直径、全齿高、齿宽、公法线变动量、变位系数、齿廓偏差和形位误差的测量。实验结果表明：该方法测量0.5～1.0 mm模数的直齿轮的重复性精度为4μm。该方法在小模数齿轮柔性化生产线具有重要应用前景。     

基于机器视觉的车灯定位误差检测方法研究

本文对图像处理技术的概念、特点、构成进行了概述,对现有的经典图像分割和识别方法进行了介绍,着重讨论了曲线拟合的方法在车灯面形定位误差检测中的应用.利用相关系数在真实匹配点附近的统计特性,通过对相关系数进行曲线拟合,根据其一阶导数确定最大相关系数所在的位置,快速得到亚像素匹配点.与逐步搜索法相比,该方法大大减少了运算次数,提高了数字图像相关运算的速度.     

基于机器视觉的车灯定位误差检测方法研究

本文对图像处理技术的概念、特点、构成进行了概述,对现有的经典图像分割和识别方法进行了介绍,着重讨论了曲线拟合的方法在车灯面形定位误差检测中的应用。利用相关系数在真实匹配点附近的统计特性,通过对相关系数进行曲线拟合,根据其一阶导数确定最大相关系数所在的位置,快速得到亚像素匹配点。与逐步搜索法相比,该方法大大减少了运算次数,提高了数字图像相关运算的速度。     

齿轮齿厚偏差的设计计算：GB10095—88和DIN3967—1978浅谈

齿轮在工作时，由于承载运转时的热变形和润滑等而需要有齿侧间隙。侧隙是贯彻齿轮精度标准需要解决的问题之一。齿轮的齿侧间隙又称侧隙。按计量检验方法的不同，例隙分两种：一种是圆周例隙，用人表示。它是指“装配好的齿轮副，一个齿轮固定时，另一个齿轮的圆周晃动量，以分度圆弧长计算”。见图亚。图1圆周侧隙另一种是法向例隙，用人表示。它是指“装配好的齿轮副，当工作齿面接触时，非工作齿面之间的最小距离”。见图2。法向侧隙和圆周侧隙可用式（1）进行换算：（1）侧隙值的大小．对齿轮副的工作情况影响很大，太小，会使齿轮在工…