YDT318-9AU扬声器异音故障检测方法的研究

将扬声器经过信号源扫频激励后得到的响应信号进行短时傅里叶变换得到响应信号的时频图.由于各阶响应频率的能量值不同,因此可以根据时频图按照各阶能量值划分出不同的区域.为全面获得扬声器的异音故障特征,对时频图中划分的各区域中的各列能量求均值和标准差,可得出能量均值曲线的上限和下限,进而得到待测扬声器能量均值曲线与标准能量均值曲线之间的距离差值,该参数的大小反映扬声器偏离合格的程度,实验表明:该方法可有效检测出YDT318-9AU扬声器的异音故障.     

三维物体轮廓测量标定技术中解相问题的研究

对三维物体轮廓测量标定技术中所遇到的卷相问题进行了分析，提出了多标定平面法和标记图像法来计算相位沿高度方向的卷相次数，并通过实验验证了该方法的有效性。     

大型直齿圆柱齿轮误差测量系统研究

针对大型齿轮在机测量存在必须停止加工过程,影响加工效率和经济效益的问题,研制了一种大型直齿圆柱齿轮离线自动测量系统．测量系统以PC为控制中心,可根据用户选择自动生成测量路径;其选用高精度测头和光栅尺,利用数控系统驱动x,y、Z轴及旋转载物台,可以实现测量位置的精确定位;可以实现齿形误差、齿距误差和齿向误差的自动测量．     

一种基于双目视觉的奥制齿轮刀具参数测量方法

将双目视觉技术应用于奥利康齿制螺旋锥齿轮铣刀盘刀具的参数测量,通过双目标定获得系统的内外参数,并对待测刀具图像进行双目极线校正;提取待测刀具图像边缘轮廓并采用最小二乘法对直线边缘进行拟合,将共面直线交点作为匹配特征点,依据理想平行双目视觉系统三维重建方法求出刀具特征点的三维空间点坐标;利用空间点和空间平面的位置关系求取奥制齿轮刀具参数,通过实验对算法进行验证,实验结果证明了该测量方法的有效性,并具有一定的实际应用价值。     

基于短时傅里叶变换的扬声器共振频率求解

通过分析在单一频率正弦信号和连续对数扫频信号下扬声器响应信号频谱的特点,提出在短时傅里叶变换的基础上,对扬声器共振频率进行求解。对扬声器扫频范围内的响应信号进行采集和短时傅里叶变换,并分析各个窗对应谐波分量的大小,进而得出共振频率。该方法能够快速获取扬声器的共振频率,测量结果准确,为扬声器在共振频率附近区域的检测提供保证。     

双线阵CCD青豆在线筛选系统设计

设计了基于机器视觉技术的自动化在线筛选系统。系统硬件装置中的梳理机构将输送带上的青豆产品有序排列,使其呈瀑布式单列自由落体运动,下落过程中由上位计算机控制两台高低错位安装的线阵CCD从前后两个方向分别获取每粒青豆的单面图像。软件系统可实时处理采集到的青豆图像,通过算法提取青豆黑色像素的占比并进行圆形度分析,可分别提取出青豆的颜色特征和形状特征,并将检测出的残次品青豆位置编码信息实时发送至下位单片机,由单片机控制多通道高压气流喷嘴完成剔除动作,实现残次品青豆的在线筛选和剔除。结果表明,该系统的检测效率高且准确率可达98%以上,可有效满足青豆生产自动化、智能化的需求。     

亲亲肠残次品在线视觉检测识别方法

目的:研究亲亲肠生产过程中常见外观缺陷的自动检测方法。方法:采用CMOS相机在线获取亲亲肠产品的图像信息,应用图像处理技术对产品外观缺陷特征进行提取并分析缺陷种类。结果:应用该在线检测方法对亲亲肠常见外观缺陷检测的准确率在97.2%以上。结论:该检测方法简单,实际应用前景广阔。     

基于机器视觉的鲍鱼风味片残次品在线检测方法

目的:解决鲍鱼风味片在生产过程中出现的边缘残损、内部气孔以及皮料厚度不均匀等外观缺陷自动化检测问题。方法:提出了一种基于机器视觉的在线检测方法。利用机械梳理装置将鲍鱼风味片整理成单层阵列排布;采集图像后,选择图像分割、灰度值拉伸、轮廓边缘提取等方法进行图像处理;利用外轮廓圆形度特征完成边缘残损检测,通过测量皮料厚度完成皮厚异常检测,通过计算气孔面积,完成气孔检测。结果:该在线检测方法对边缘完整度缺陷的检出率为100%,皮厚度异常缺陷检出率为100%,气孔缺陷的检出率为98.65%。结论:该方法具有较好的应用性,能够实现鲍鱼风味片残次品的在线检测。     

基于机器视觉的扬声器分层装箱在线检测方法

目的提出一种基于机器视觉技术对人工分层装箱的扬声器进行检测的方法。方法首先对采集的图像进行中值滤波等预处理,然后采用canny算子进行边缘检测提取图像边缘轮廓,并求出当前层边缘距离所选固定区域边界的像素值,用以作为判定层数的依据。结果通过确定的层数,分别求解该层20个区域的平均灰度,从而判断是否缺失扬声器。结论该方法可以准确分辨出扬声器所在的层数与个数,识别效果好、检测速度快、实时性好。     

一种基于高阶频率能量均值的扬声器异音故障诊断方法

对扫频信号激励的扬声器响应信号进行短时傅里叶变换,形成一幅二维时频图,按照各阶频率能量的分布,可将时频图划分为若干区域.为获得扬声器故障特征,对时频图的高阶频率区域的各列数值求取局部均值,将其均值分布用特征曲线描述,利用特征距离S则能够表现出被诊断扬声器与正常扬声器的差异,并由此作为扬声器异音故障诊断的依据.实验表明,该方法可显著提高诊断结果的可靠性.