论文部分内容阅读
基于机器视觉的检测技术以其快速、精确、柔性高等特点在国外得到了深入研究和广泛应用,在国内也越来越受到重视。随着生产的发展和科技的进步,要求齿轮传动的性能不断提高,齿廓形状也在不断地研究设计中,并作了大量的工作,但是对于齿廓形状方面的检测问题仍然存在着许多问题,如测量精度和效率方面。本文研究基于CCD的图像测量技术,实现对异型齿轮齿廓形状的非接触自动测量。本文用六章的篇幅层层展开,详细地介绍了面向齿廓形状的计算机视觉技术。第一章对国内外齿轮的发展,机器视觉的发展,近期的制造业应用及其视觉在齿轮方面的进行了综述,并介绍了本文的主要内容。第二章分析了机器视觉系统的组成,研究了各个硬件的性能参数和选择方法。根据课题的需要选择了合适的硬件,搭建了机器视觉系统并给出了系统软件的模块结构及其工作流程。设计了在Visual C++6.0平台下界面友好的视觉处理分析实验软件,用消息映射的形式对应了图像处理的各种算法。因此第三章主要介绍了图像处理。本文建立了由CCD摄像机、图像采集卡和PC机组成的视觉系统,系统通过CCD摄像机和图像采集卡获取被检零件的不反光二维图像数据,将其送入计算机进行粗判,然后噪声滤除、图像增强、二值化、边缘检测等处理,第四章通过研究相机小孔成像模型和相机标定方法,利用Intel OpenCV库函数对相机进行了标定,使用标定得到的相机内参数对图像的畸变进行了校正,效果显著。第五章最后融合特征数据建立匹配判别函数,实现了零件图像的匹配检测。第六章综述了全文的工作要点,指出了本系统的主要优点与不足,并对今后的发展作了进一步展望。为了验证各种算法的性能和效果,本文对系统进行了实验,分析了实验图像。实验结果表明,视觉测量系统对外廓形状精度的检测达到了预期目标,从而实现了判断产品合格与否。本文的理论研究工作对图像测量技术的研究和应用具有理论参考价值,开发的基于CCD图像测量技术的非接触测量系统具有实际应用价值。