基于图像处理的型面联接件检测技术研究

论文摘要

机械零件精度检测是制造业的重要环节,如今,随着加工精度和复杂程度的提高,人们对于零件的检测精度、自动化程度和效率的要求越来越高,这就对检测精度有了更高的要求。当人们需要对形状复杂的零件以及进行实时测量时,传统的检测方法就有点显得无能为力了。如本文的对数螺旋线,用传统的检测方法是无法检测其精度的,于是作者提出了用图像处理的方法对其进行检测,通过实验,发现该法是可行的。论文主要介绍了图像处理检测零件的一些步骤及方法:首先介绍了图像的获取装置;获取图像之后,对图像进行预处理:图像类型的转换、去噪、二值化等操作;然后进行边界提取;最后拟合出零件曲线,进行精度分析。在进行边缘提取时,对微分法的几种常用算子进行了分析,并且与数学形态学进行效果比较,最后采取的是数学形态法进行边界提取。本文根据图像的特征设计出了一专用系统进行精度分析,用边界跟踪法检测直线,然后根据三直线的交点求取零件的中心。最后采用曲线拟合的方法进行对数螺旋线拟合,拟合出曲线后,与标准零件进行比较分析。本文通过实验得出,用图像处理的方法进行型面连接件的精度检测是可行的,实现了省时省力、方便快捷的目的。它为非接触式检测开辟了道路,是未来检测方法发展的重要方向。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• Abstract
• 1 引言
• 1.1 课题背景与意义
• 1.2 对数螺线型面联接
• 1.3 图像检测与处理概述
• 1.4 论文完成的工作
• 2 系统检测方案设计
• 2.1 检测指标
• 2.2 系统组成
• 2.2.1 硬件设备选择
• 2.2.2 光源选择
• 2.2.3 实验装置
• 2.3 检测方案设计
• 2.3.1 零件轮廓定位
• 2.3.2 零件轮廓确定
• 2.4 本章小结
• 3 型面联接件的图像预处理
• 3.1 型面件数字图像的变换
• 3.1.1 零件的索引图像
• 3.1.2 零件的灰度图像
• 3.1.3 零件的RGB 图像
• 3.1.4 零件的二值图像
• 3.1.5 零件的图像序列
• 3.2 型面件图像的去噪
• 3.2.1 维纳滤波法去除图像噪声
• 3.2.2 形态滤波法去除图像噪声
• 3.2.3 中值滤波法去除图像噪声
• 3.3 型面件的二值化处理
• 3.4 本章小结
• 4 型面联接件边界的提取
• 4.1 边缘检测
• 4.2 基于微分法的型面边界提取
• 4.2.1 基于Robert 算子的边界提取
• 4.2.2 基于Sobel 算子的边界提取
• 4.2.3 基于Prewitt 算子的边界提取
• 4.2.4 基于LOG（Laplacian of Gaussian）算子的边界提取
• 4.2.5 基于Canny 算子的边界提取
• 4.3 数学形态法提取型面件轮廓
• 4.4 本章小结
• 5 零件的尺寸检测及系统实现
• 5.1 零件中心点的确定
• 5.1.1 Hough 变换检测零件直线
• 5.1.2 边界跟踪法追踪轮廓直线段
• 5.1.3 求取零件的圆心
• 5.2 零件边界曲线的拟合
• 5.3 精度分析
• 5.4 系统验证
• 5.5 本章小结
• 6 结论与展望
• 6.1 研究小结
• 6.2 研究展望
• 参考文献
• 作者简历
• 学位论文数据集