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《长春工业大学》 2018年
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基于机器视觉工件尺寸测量方法研究

谢家欣  
【摘要】:随着现代化生产的高速发展,工业生产的工件形状越来越多样化,而工件的尺寸测量是判断工件是否合格的重要标准,人工测量已然无法完成对其尺寸的精准测量。机器视觉测量检测技术具有非接触、精度高、速度快等优点,能够解决工件尺寸测量的实时性、稳定性等问题,极大的提高了工业智能化和自动化程度。本文以椭圆形齿轮工件为研究对象,采用机器视觉测量技术对其进行测量,并设计了基于机器视觉的工件尺寸测量系统,主要研究内容有:首先,对工件图像进行了预处理算法研究。针对中值滤波算法的不足,设计了自适应中值滤波算法,实验结果表明,该算法能够准确的去除噪声。在光照归一化方面,针对常规形态学处理容易造成部分边缘模糊的问题,提出了改进的光照归一化算法。实验结果表明,改进的算法光照归一化效果良好。其次,对工件图像进行了特征提取算法研究。在角点检测方面,通过Harris算法较好的完成了工件图像的齿顶和齿根角点检测。在图像分割方面,通过对比OTSU法与固定阈值法分割效果,选择OTSU法来完成工件图像的分割。实验结果表明,OTSU法可以自动选择最佳阈值,对工件图像分割效果良好。在轮廓提取方面,采用基于Snake模型的轮廓提取算法,能够准确的提取出工件的轮廓,为下一步曲线拟合奠定了基础。然后,对工件图像进行了曲线拟合算法研究。针对齿轮工件具有不同形状,对圆拟合和椭圆拟合进行了研究。在圆拟合方面,通过Hough变换算法多次拟合求取平均值,实验结果表明,该算法可以较为准确地拟合出齿轮工件内的圆孔。在椭圆拟合方面,通过直接最小二乘算法可以较好地拟合出齿轮工件的齿顶和齿根椭圆。最后,对机器视觉工件测量系统进行了设计。利用搭建好的硬件平台和设计好的软件系统,进行系统测试,完成对椭圆齿轮工件的尺寸测量。分析了影响尺寸测量精度的误差因素。
【学位授予单位】:长春工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP391.41

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