机械零件位置尺寸的视觉检测

论文摘要

随着计算机技术和光电技术的快速发展,视觉检测技术得到了广泛的应用。它以现代光学为基础,融光电子学、计算机图形学、信息处理、计算机视觉等科学技术于一体,将图像作为检测和传递信息的手段或载体。由于计算机视觉检测精度高、速度快,检测结果比较稳定,具备在线检测、实时分析、实时控制的能力,因此对提高生产效率、保证产品质量、提高产品精度做出了重要贡献。论文主要研究视觉检测技术在获取机械零件位置尺寸如零件表面的台阶位置、螺纹起始位置和孔的中心位置等信息中的应用,论文所做的研究工作是计算机视觉检测技术与生产实际相结合的一个典型应用,论文的主要研究工作如下:1.研究了视觉检测技术的现状、发展趋势,分析了视觉检测技术面临的问题,提出了本文的主要研究内容。2.分析了视觉检测系统的组成,在原有检测平台的基础上对其进行改进,选取合适的光学器件搭建视觉检测平台,以Visual C++为开发平台,完成了图像采集和数据处理系统的设计,可实现对图像的实时采集和处理。3.深入研究了各种图像处理算法,综合运用中值滤波、Roberts检测算子、阈值分割等算法对采集的图片进行处理,提取线结构光与机械零件表面相交所得的特征曲线。4.深入研究了各种边缘检测算法,提出了基于最小二乘直线拟合的台阶位置检测算法、提出了圆孔中心位置检测的关键算法,可用来检验机械零件两台阶间的距离、孔中心距是否满足加工精度要求,提出了螺纹起始位置检测算法,与螺纹测头配合使用可完成对工件表面螺纹的检测。5.研究了摄像机标定的各种方法,根据项目的实际精度要求和现场情况,完成了对视觉检测系统的标定。6.对本视觉检测系统进行实验验证,验证其稳定性、安全性和各种检测算法的可行性,详细分析了影响视觉检测精度的各种因素。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 概述
• 1.2 视觉检测方法
• 1.2.1 被动视觉检测方法
• 1.2.2 主动视觉检测方法
• 1.3 结构光视觉检测技术
• 1.3.1 基本原理
• 1.3.2 激光光条提取与处理方法
• 1.3.3 结构光视觉检测技术的应用
• 1.4 线结构光视觉检测中存在的问题
• 1.5 本课题研究的主要内容
• 第二章 视觉检测系统的整体设计
• 2.1 本视觉检测系统的任务
• 2.2 视觉检测系统的组成
• 2.3 视觉检测系统的硬件设计及器件选取
• 2.3.1 视觉检测系统的硬件设计
• 2.3.2 视觉检测系统组成器件的选取
• 2.4 视觉检测系统的软件设计
• 第三章 视觉检测系统中的数字图像处理
• 3.1 数字图像处理概述
• 3.1.1 数字图像处理的基本概念
• 3.1.2 数字图像处理的内容
• 3.2 图像的数字化
• 3.3 数字图像的平滑处理
• 3.3.1 模板操作
• 3.3.2 中值滤波
• 3.4 数字图像的边缘检测
• 3.5 数字图像的阈值分割
• 3.6 灰度图像的线性变换
• 3.7 图像的细化操作
• 第四章 机械零件位置尺寸检测关键算法研究
• 4.1 机械零件位置检测算法理论基础
• 4.2 机械零件台阶位置检测算法
• 4.2.1 台阶类型Ⅰ
• 4.2.2 台阶类型Ⅱ
• 4.2.3 台阶类型Ⅱ
• 4.2.4 机械零件台阶位置检测算法小结
• 4.3 机械零件螺纹起始位置检测算法
• 4.4 机械零件圆孔中心位置检测算法
• 4.5 系统软件的稳定性设计
• 第五章 视觉检测系统的标定
• 5.1 摄像机的理想透视变换模型
• 5.2 实际摄像机模型
• 5.3 摄像机标定方法
• 5.3.1 传统摄像机标定方法
• 5.3.2 主动视觉摄像机标定方法
• 5.3.3 摄像机自标定方法
• 5.3.4 摄像机标定方法小结
• 5.4 本视觉检测系统的摄像机标定方法
• 第六章 实验验证及误差分析
• 6.1 机械零件台阶位置检测
• 6.1.1 台阶位置检测实验Ⅰ
• 6.1.2 台阶位置检测实验Ⅱ
• 6.2 螺纹起始位置实验验证
• 6.3 圆孔中心位置实验验证
• 6.4 误差分析
• 第七章 总结与展望
• 7.1 论文总结
• 7.2 工作展望
• 参考文献
• 发表论文和参加科研情况说明
• 致谢