基于CCD的齿轮参数测量系统的研究

研制了一种基于CCD图像的齿轮参数测量系统 ,给出了采用数字图像处理技术非接触测量几何参数的方法 ,包括图像的预处理、二值化、轮廓提取以及齿轮参数的计算等 ,分析了误差产生原因 ,通过测量实例证明了该方法在实际应用中的可行性和正确性。     

基于计算机视觉的塑料齿轮齿形缺陷检测

提出了一种基于CCD图像的塑料齿轮齿形缺陷检测方法.采用A102FCCD数字摄像头采集塑料齿轮的图像,经过IEEE1394数字接口卡传输到计算机.对含有噪声的原始数字图像实施平滑处理、图像分割、轮廓提取及细化等处理,使图像转变成易于检测的单像素宽边缘信息.检测了齿轮中心孔的圆心,进而对齿轮齿形缺陷进行检测.理论分析及实验结果表明该方法检测速度快、精度高,满足产品在线检测的要求.     

基于计算机视觉表面粗糙度的自动测量方法

提出了一种基于计算机视觉的机械加工表面粗糙度非接触测量的新方法,采用A102fCCD数字摄像头作为图像传感器,利用数字图像处理技术对机械加工表面粗糙度进行测量.分析了图像处理过程,根据处理后的图像推导出所对应的表面粗糙度.实验证明,该算法能正确识别不同的机械加工表面,并具有较高的精度.     

利用数字图像处理技术检测锥螺纹

介绍了基于数字图像处理技术的锥螺纹非接触检测系统,数字图像处理技术主要包括图像的二值化、边缘检测、轮廓提取及螺纹几何参数的计算等。探讨了利用数字图像处理技术进行锥螺纹几何参数测量的方法,并给出了锥螺纹部分的尺寸测量结果。从理论和实践上证明了该方法的可行性和正确性。     

细长轴磨削变形的变速优化智能预测控制研究

在建立细长轴磨削过程中工件弹性变形数学模型的基础上，打破了传统的恒速控制方法，提出了一种控制细长轴磨削弹性变形的变速优化适应控制策略：根据磨削系统沿工件轴向各点刚度的不同，通过不断改变工件转速和纵向进给速度，控制法向磨削力的变化，进而控制工件的弹性变形；同时，由一个神经网络预测系统和一个模糊控制系统实时控制加工过程中的磨削深度，进一步控制加工中由于砂轮磨损而引起的细长轴形状误差。仿真和实验结果表明：变速优化适应控制策略和模糊神经网络预测控制方法是可行的，可极大地提高磨削生产率，减小细长轴的形状误差。     

滚珠丝杠副内螺纹的图像测量

为了在一个系统中对滚珠丝杠副内螺纹进行无损探测及几何参数测量,提出了基于工业CT技术及图像处理技术的滚珠丝杠副内螺纹的非接触测量方法。工业CT机采集的图像经过图像预处理、二值化、轮廓提取及细化等处理后,图像信息转变成宏观图形信息。借助图像处理中提取的滚珠丝杠副内螺纹的边界,使用自编程序测量和计算螺母的齿形圆弧、珠心径、滚道跳动及螺距,测量误差分别为0.017mm、±0.015mm、0.013mm和±0.025mm。测量结果能够满足产品技术要求。     

PMMA微流控芯片微通道尺寸的检测

研究了一种基于光电耦合器件(CCD)及图像处理技术的聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)微流控芯片微通道几何尺寸的测量系统,论述了该系统的关键技术及其实现方法,包括图像的预处理、二值化、轮廓提取以及微通道尺寸的测量等。利用该系统测量的微通道几何尺寸(1~1 000 μm)与轮廓仪和万能工具显微镜的测量结果吻合很好,最大测量误差为2 μm(半深宽度),分析了测量误差产生的原因。检测实验结果表明:该检测方法提供的微通道几何尺寸评定正确可行、通用性好、应用简便,还可以避免轮廓仪在深结构测量中的误差。     

意图物联网在地下综合管廊中的应用

近年来,随着地下综合管廊建设的迅速发展,急需用先进的信息化技术对管廊的安全运维进行保障。通过对目前现行的地下综合管廊信息化系统存在的问题进行分析,引入一套先进的意图物联网解决方案进行地下综合管廊监控和报警系统的建设,介绍了意图物联网技术的特点,并给出了其实现方法。     

图像技术在微小零件几何尺寸测量中的应用

介绍了一种基于CCD图像的微小零件几何尺寸测量系统;给出了利用数字图像处理技术进行几何尺寸非接触测量的方法,主要包括图像的采集、预处理、二值化、边缘检测及轮廓提取等,从而得到被测物体参数的精确结果,并对测量精度进行了分析。通过实例证明了该方法的可行性和正确性。     

基于计算机视觉的电极接头锥螺纹的测量

提出了基于计算机视觉的电极接头锥螺纹几何参数非接触测量的新方法,采用A102fCCD数字摄像头作为图像传感器,利用数字图像处理技术对电极接头锥螺纹的几何参数进行测量.主要步骤包括:图像的采集;采用边缘保持滤波器进行滤波、降噪;采用阈值法将图像二值化,并进行边缘检测;采用轮廓跟踪算法形成单像素的轮廓边缘.并对一理论锥度为18.925°、螺距为6.35mm、理论牙型半角为30°的合格电极接头进行了实测,测量结果均在系统规定的±6'、±0.02mm和±12'的误差范围内.分析了误差产生的原因.试验结果证明了所提出的测量原理是正确的、可行的,所开发的软件能够满足实际生产的需要.