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1、隨著我國(guó)飛機(jī)制造業(yè)的快速發(fā)展,飛機(jī)鉚釘作為飛機(jī)裝配的必要零件被大量需求。為了保證飛機(jī)鉚釘?shù)馁|(zhì)量,并區(qū)分產(chǎn)品的規(guī)格等級(jí),需要運(yùn)用一定的技術(shù)手段對(duì)鉚釘產(chǎn)品進(jìn)行尺寸測(cè)量和表面缺陷檢測(cè)。然而目前大多飛機(jī)鉚釘?shù)纳a(chǎn)廠家仍然使用傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方法對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè),該檢測(cè)方法存在著檢測(cè)效率低、檢測(cè)成本高的問題,已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代工業(yè)快速、精密和穩(wěn)定的測(cè)量及檢測(cè)要求。
基于機(jī)器視覺的工業(yè)檢測(cè)技術(shù)因其具有非接觸、在線檢測(cè)、實(shí)時(shí)分析和判斷的特點(diǎn)以及速
2、度快、精度高、效率高的優(yōu)點(diǎn),目前已廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代工業(yè)大生產(chǎn)的檢測(cè)領(lǐng)域。本文將飛機(jī)鉚釘作為檢測(cè)對(duì)象,研制了一種基于機(jī)器視覺的飛機(jī)鉚釘尺寸測(cè)量和表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)。通過分析飛機(jī)鉚釘?shù)男螤罱Y(jié)構(gòu)及表面缺陷的特征信息,對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的硬件部分進(jìn)行選型和設(shè)計(jì),對(duì)飛機(jī)鉚釘尺寸測(cè)量算法和表面缺陷檢測(cè)算法進(jìn)行研究,并對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的軟件部分進(jìn)行了設(shè)計(jì)。
本文的研究工作主要包括以下幾個(gè)部分:
?。?)根據(jù)鉚釘生產(chǎn)企業(yè)提出的對(duì)飛機(jī)鉚釘檢測(cè)的性能指標(biāo),
3、結(jié)合工藝條件,設(shè)計(jì)了一個(gè)包括運(yùn)動(dòng)控制部分、圖像采集和處理部分以及光源照明系統(tǒng)的機(jī)器視覺檢測(cè)的硬件系統(tǒng)。選擇合適的工業(yè)相機(jī)和光學(xué)鏡頭,對(duì)光源照明系統(tǒng)進(jìn)行選型和設(shè)計(jì),并對(duì)光源照明系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化,以保證待測(cè)鉚釘圖像的質(zhì)量。
(2)對(duì)飛機(jī)鉚釘尺寸測(cè)量算法進(jìn)行了研究。根據(jù)飛機(jī)鉚釘?shù)臏y(cè)量需要及鉚釘特征,確定的算法流程為:首先對(duì)原始鉚釘圖像進(jìn)行預(yù)處理并對(duì)存在畸變的鉚釘圖像進(jìn)行畸變補(bǔ)償,確定鉚釘圖像的邊緣圖像,最后對(duì)鉚釘圖像的圓形部分采用最小二
4、乘法擬合圓的方法進(jìn)行測(cè)量,同時(shí)對(duì)鉚釘圖像的線型特征采用 Hough變換的方法確定鉚釘?shù)某叽鐓?shù)。
(3)對(duì)飛機(jī)鉚釘表面缺陷檢測(cè)算法進(jìn)行了研究。表面缺陷檢測(cè)算法主要由缺陷補(bǔ)償算法和缺陷判斷算法組成。缺陷補(bǔ)償算法采用稀疏分解和聚類分析的方法獲得飛機(jī)鉚釘?shù)哪0鍒D像,與待測(cè)飛機(jī)鉚釘進(jìn)行差分運(yùn)算后提取鉚釘缺陷圖像,缺陷判斷算法為根據(jù)鉚釘缺陷圖像的幾何特征和形狀特征判斷缺陷的類型。
?。?)在 Visual Studio2010環(huán)
5、境下,結(jié)合 MFC和 OpenCV庫實(shí)現(xiàn)了軟件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。運(yùn)用 MFC設(shè)計(jì)友好的人機(jī)交互界面,采用模塊化編程的思想,利用 OpenCV軟件實(shí)現(xiàn)了飛機(jī)鉚釘尺寸測(cè)量算法和表面缺陷檢測(cè)算法,并通過數(shù)據(jù)庫對(duì)飛機(jī)鉚釘尺寸測(cè)量和缺陷檢測(cè)的信息進(jìn)行保存。
最后,在完成系統(tǒng)構(gòu)建、算法設(shè)計(jì)和軟件實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)上,通過實(shí)驗(yàn)對(duì)本文所設(shè)計(jì)的檢測(cè)系統(tǒng)的效果進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文所設(shè)計(jì)的基于機(jī)器視覺的飛機(jī)鉚釘尺寸測(cè)量和表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)飛機(jī)鉚釘
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