基于機器視覺的變速箱零件裝配防錯檢測技術(shù)研究.pdf

1、視覺檢測是智能制造領(lǐng)域中一個重要的研究課題。與傳統(tǒng)的人工檢測方法相比，使用機器視覺技術(shù)進行變速箱裝配過程中的質(zhì)量檢測具有智能化、柔性化、高度自動化的特點，可滿足大批量生產(chǎn)時對于穩(wěn)定性與可靠性的要求，具有極大的實際應(yīng)用價值。
　　針對智能制造形式下的變速箱零件裝配質(zhì)量檢測需求，設(shè)計研發(fā)了基于機器視覺的變速箱零件裝配檢測系統(tǒng)。根據(jù)變速箱裝配過程中的特點，以數(shù)字圖像處理為基礎(chǔ)，通過圖像特征提取和基于支持向量機的識別檢測算法，實現(xiàn)對變速箱

2、零件裝配正確性的快速檢測。系統(tǒng)可用于裝配過程中的質(zhì)量控制，防止關(guān)鍵部件的錯裝、漏裝，能有效解決變速箱常規(guī)檢測中的裝配缺陷存在多樣性的問題，保證檢測的準確性、實時性。本論文的主要內(nèi)容如下:
　　通過對視覺檢測系統(tǒng)的分析，進行系統(tǒng)的總體設(shè)計，明確了視覺檢測方案。為保證高質(zhì)量圖像的獲取，針對裝配件的特性，設(shè)計出了效果較佳的光源照明方案;對圖像采集系統(tǒng)中的工業(yè)相機、光學鏡頭等硬件，進行了關(guān)鍵參數(shù)的計算，并以此為基礎(chǔ)，結(jié)合檢測工位的設(shè)計，搭

3、建出視覺檢測系統(tǒng)硬件實驗平臺。
　　對視覺檢測算法進行了研究。系統(tǒng)選擇高斯濾波快速有效的去除了目標圖像中的噪聲，采用Otsu全局閥值法進行了圖像分割，通過優(yōu)化幾何形狀特征的提取，生成具有裝配缺陷針對性的高效識別特征。提出以支持向量機為核心的視覺檢測算法，結(jié)合SVM多級二叉樹的多類別分類策略，有效的解決了變速箱裝配過程中合格類與缺陷種類的快速判別檢測問題，實現(xiàn)變速箱裝配質(zhì)量的檢測。
　　在Visual Studio2010的集