視覺技術(shù)在小尺寸機(jī)械零件形位公差檢測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)作為近年來發(fā)展和完善起來的現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)，具有精度高、速度快、非接觸等優(yōu)點(diǎn)，在各個(gè)工程技術(shù)領(lǐng)域不斷獲得日益廣泛的應(yīng)用。形位公差的測(cè)量一直以來就是一個(gè)非常復(fù)雜、非常費(fèi)時(shí)的過程，一些常規(guī)的形位公差檢測(cè)手段已經(jīng)無法滿足實(shí)際生產(chǎn)的需要。本文對(duì)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在小尺寸機(jī)械零件形位公差檢測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)行了深入的研究和探討，嘗試了一種具有較高測(cè)量精度和測(cè)量效率的非接觸測(cè)量方法。 課題結(jié)合某汽車廠生產(chǎn)的實(shí)際需要，把虛擬儀器技術(shù)和數(shù)字圖像

2、處理技術(shù)相結(jié)合，開發(fā)了機(jī)械零件同軸度誤差的視覺檢測(cè)系統(tǒng)。針對(duì)實(shí)驗(yàn)中金屬表面出現(xiàn)的徊光現(xiàn)象，研究了光在金屬表面特殊的傳播特性，采用藍(lán)色平行光背光源作為檢測(cè)系統(tǒng)的光源，有效消除了徊光，提高了系統(tǒng)檢測(cè)精度?？紤]到攝像機(jī)模型中鏡頭的徑向畸變和切向畸變，采用利用圖像中心附近點(diǎn)和全場(chǎng)視點(diǎn)對(duì)攝像機(jī)內(nèi)外部參數(shù)和像差修正參數(shù)進(jìn)行分離標(biāo)定的方法。在該檢測(cè)系統(tǒng)中，為了減少噪聲對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響，采用中值濾波降噪的方法。在文中，采用了一種以圖像中心矩作為匹配特征

3、，基于積分圖像的思想，并采用粗、精階段相結(jié)合的模板匹配算法，使檢測(cè)更加準(zhǔn)確。在該檢測(cè)系統(tǒng)中，邊緣檢測(cè)是整個(gè)測(cè)量的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，本文采用了一種改進(jìn)的Sobel算子邊緣檢測(cè)算法。通過上述的圖像處理算法得到零件邊緣的點(diǎn)坐標(biāo)，為后續(xù)的尺寸及形位公差測(cè)量提供了必要條件。 本文分析了現(xiàn)有的同軸度誤差的檢測(cè)評(píng)定理論及檢測(cè)方法，提出先檢測(cè)工件的每個(gè)軸向截面內(nèi)的同軸度誤差，根據(jù)同軸度誤差評(píng)定最小區(qū)域原則，選取測(cè)得的這些截面的同軸度誤差的最大值作為該