基于机器视觉之机械精度测量技术概述

《基于机器视觉之机械精度测量技术概述》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、基于机器视觉之机械精度测量技术概述第一章绪论1.1课题研究的背景及意义本课题的名称是基于机器视觉的机械精度测量技术研究，于机械制造过程中对零件进行测量的需要。本课题是利用机器视觉中图像处理的非接触测量技术，它是利用高精度工业CCD相机对被测零件图像进行拍照并存储于计算机中，然后将图像转成数字信息，由软件进行降噪滤波、边缘提取、像素补偿等一系列措施，最终得到机械零件的几何特征并进行误差分析。机器视觉是一门涉及到多学科的交叉领域，它所涉及的学科有：光电学、心理学、神经学、生物学、材料学、计算机科学和人类视觉图像学，所以机器视觉是一个涉及了多个不同领域的学科。人的视觉能看见客

2、观现实的事物，机器视觉就是模仿了人的这种视觉功能，目的是通过计算机得到客观现实事物的基本数字信息，然后通过算法对图像进行处理，最后在实际测量中得到了应用[1]。检测不符合要求的工件表明和研究机器视觉学科以探索模式识别为起点，在识别和分析平面图像中得到应用，如检测工件表面、光学字符展示提取微观图像分析等。机器视觉从刚开始的大范围的学术热情，到现在的全方位发展，对机器视觉的持续出现新的研究方向，因此机器视觉在计算机科学的研究领域中逐渐成为比较重要的研究方向之一，而且发展十分迅速。根据机器视觉系统的执行和运行情况，PC-BASED系统、PLC-BASED系统和智能相机构成了系

3、统主要三个方面[2]。1.2国内外发展现状及趋势国内外有关机器视觉技术在机械制造行业中的应用研究多方面迅速发展，已有了不小的成绩。在日本，Mitsubishi公司和Tonen公司都对机器视觉有一定研究，这两家公司一同研究的的测量管内壁杂质的系统，该系统精度为±0.lmm，测量速度为30mm/s[7]。日本三丰公司把视觉系统和传统测量系统结合一起，研发出一种综合测量且可显示影响的功能强大的系统，该系统能满足对工件的多种尺寸进行测量的要求。德国VMT图像识别系统有限公司对视觉系统有一定研究，2009年，该公司在对视觉系统进行了大量研究后，研发出一种机械手自动安

4、装车门装置，极大的智能化了车门的安装工艺[8]。2009年，Fuji公司研制的XP-142E系列拼接式极速表面贴片机，为了实现对芯片的种类判断、确定位置、找准位置等多个目的，在贴片机系统中运用了机器视觉系统，最终设备的贴装最高速度为0.165秒/片。产品质量一流的PC-Based系统供应商是美国DataTranslation公司，该公司生产MACH系列和MV系列PCI机器视觉卡俨然已是机器视觉领域的标杆[9]。在美国机械视觉也得到了应用，Nl公司将机器视觉融合到LabVieOS传感器。由于CCD具有很低的读出噪声和暗电流噪声，信噪比较高；CCD的动态范围广，可同时适用于

5、强光和弱光，因此不会因亮度差异大而造成信号反差现象；CCD入射光源强度和输出信号大小成良好的正比关系，能很好地反映物体的细节层次[14]，因此CCD传感器的视觉测量性能优于CMOS传感器。线阵CCD和面阵CCD是CCD传感器的两种种类。在被检测零部件不是静止的且测量范围非常大的情况下，执行一维检测时，一般选用线阵CCD传感器。在执行二维检测时，由于扫描系统和定位系统的存在，这两者的精度直接影响图像的成像精度，因此扫描系统和定位系统的误差对最终的检测精度的有相当大的影响。面振CCD虽然采集二维数字信息方便，但测量视场小[15]。面阵CCD根据结构的不同，分为全帧型、帧转移

6、型和隔行转移型三种。其中由于隔行转移型没有百分之百的填充因子，所以成像不能完全真实的反映物体，而全帧型和帧转移型有百分之百的填充因子。CCD传感器有彩色CCD和黑白CCD两种，具有相同分辨率的彩色CCD的成像清晰度要高于黑白CCD的成像清晰度。2.2齿轮齿廓视觉测量系统的组成构成本课题齿轮齿廓视觉测量系统的主要部分有：摄像机、数字图像采集卡、照明系统以及计算机。齿轮齿廓视觉测量系统如图2.1所示。摄像机把被测物体通过镜头聚焦在CCD的光线进而形成图像；镜头把需要成像的目标聚焦于CCD靶面上；光源加大了被测物体与背景两者之间的反差；数字采集卡完成了图像采集过程并把图像进行

7、了数字化处理；通过数字采集卡接口，计算机采集图像。图像处理软件是用来处理图像数据的，数字图像采集卡和计算机的工作效率决定了系统的处理速度。相对于其他视觉系统，本系统的测量精度高、测量范围大[13]，为了满足要求的检测精度和检测速度，可以对硬件和软件两个方面进行优化检测结果。第三章齿轮齿廓测量技术....113.1齿轮齿廓的图像滤波研究....113.1.1经典滤波算法......123.1.2本系统滤波算法.........143.2齿轮齿廓的图像边缘提取研究..........173.2.1经典边缘检测算子.....193.2.2本系统