基于機(jī)器視覺(jué)的工件尺寸檢測(cè)系統(tǒng)研究.pdf

1、尺寸測(cè)量是獲得數(shù)據(jù)的重要方法，也是衡量產(chǎn)品是否合格的重要技術(shù)手段。傳統(tǒng)的尺寸測(cè)量方法是人工手動(dòng)測(cè)量，其耗時(shí)費(fèi)力且精度不高。隨著技術(shù)的發(fā)展，手動(dòng)測(cè)量精度及效率已經(jīng)不適應(yīng)工業(yè)自動(dòng)化，尤其是高精度產(chǎn)品的要求。隨著機(jī)器視覺(jué)的發(fā)展，視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)得到了不斷發(fā)展，它具有精度高、速度快、非接觸等優(yōu)點(diǎn)，在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)得到了廣泛應(yīng)用，具有廣闊的發(fā)展前景。
　　本文以齒輪為研究對(duì)象，以機(jī)器視覺(jué)基本原理和數(shù)字圖像處理技術(shù)為基礎(chǔ)，從提高齒輪數(shù)據(jù)檢測(cè)精度入手，對(duì)

2、齒輪檢測(cè)系統(tǒng)搭建及采集以及軟件設(shè)計(jì)、圖像預(yù)處理技術(shù)、邊緣檢測(cè)技術(shù)、亞像素細(xì)分、相機(jī)標(biāo)定進(jìn)行了詳細(xì)分析，實(shí)現(xiàn)了齒輪數(shù)據(jù)的精確測(cè)量。主要研究?jī)?nèi)容有：
　　首先，完成了機(jī)器視覺(jué)工件尺寸檢測(cè)系統(tǒng)硬件和軟件設(shè)計(jì)。按照齒輪尺寸檢測(cè)的具體要求，簡(jiǎn)要介紹了硬件的性能，同時(shí)進(jìn)行了設(shè)備選型，在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中搭建了所用的檢測(cè)平臺(tái)，并且獲得了齒輪圖像。在軟件方面，利用MATLAB圖形用戶界面設(shè)計(jì)工具設(shè)計(jì)齒輪圖像處理界面，并詳細(xì)介紹了該界面的設(shè)計(jì)流程及處理過(guò)

3、程。
　　其次，對(duì)采集到的齒輪圖像進(jìn)行預(yù)處理。采集到的圖像不可避免的含有不同程度的噪聲，對(duì)圖像進(jìn)行濾波處理以得到有利于邊緣檢測(cè)的圖像。針對(duì)齒輪圖像二值化分割方面，利用OTSU法獲取閾值，進(jìn)而對(duì)圖像進(jìn)行分割。
　　然后，齒輪圖像邊緣檢測(cè)及亞像素細(xì)分算法研究。針對(duì)邊緣檢測(cè)方面，通過(guò)對(duì)經(jīng)典邊緣檢測(cè)算法分析，并利用標(biāo)準(zhǔn)Lena圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比，選用Canny算子提取齒輪圖像的邊緣。邊緣檢測(cè)算法得到的精度較低，利用亞像素邊緣檢測(cè)算法細(xì)

4、分邊緣，從而提高邊緣定位精度。采用Zernike矩亞像素算法進(jìn)行邊緣細(xì)分，然后優(yōu)化了一些數(shù)據(jù)，通過(guò)兩組實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證改進(jìn)算法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)算法能夠更加有效地檢測(cè)出圖像的邊緣，提高了定位精度。
　　最后，攝像機(jī)標(biāo)定和尺寸測(cè)量結(jié)果及誤差分析。利用標(biāo)定板得到了計(jì)算齒輪尺寸所需要的標(biāo)定系數(shù)。利用搭建好的硬件平臺(tái)和設(shè)計(jì)好的軟件系統(tǒng)完成齒輪圖像的處理過(guò)程，得到齒輪尺寸數(shù)據(jù)。詳細(xì)分析了可能影響尺寸檢測(cè)精度的誤差因素。
　　本文設(shè)計(jì)