轴承滚动体及铆钉缺失检测系统研究

论文摘要

本文构建了一套轴承滚动体及铆钉缺失在线检测系统,它是针对轴承生产企业在轴承装配过程中滚动体、铆钉缺失现象而提出的。该系统与传统检测方法对比,具有非接触、速度快、准确性好、现场抗干扰能力强等诸多优点,能很好地满足现代制造业对检测的需求。该研究应用于生产对弥补我国轴承行业检测设备的不足,提高轴承生产效率和质量的可靠性,实现检测自动化,具有重要的应用价值。论文以机器视觉设计系统理论和数字图像处理理论为基础,以NI公司的LabVIEW为软件开发环境,采用大恒DH-CG300图像数据采集卡、SONY公司的摄像头和35mm的镜头、NI公司的USB-6501数字I/O卡、计算机等组成检测系统的硬件平台。本文通过“中心法”对检测系统标定,采用5×5窗口中值滤波法消除冲激噪音、减少图像边缘模糊,利用基于全局阈值的最大方差阈值法进行二值化处理,应用独创的快速算法完成轴承滚动体、铆钉是否缺失的判定,最后计算机将处理结果传送给控制系统,实现声光报警、控制轴承装配线停止运行或控制电磁阀、气缸等执行部件,将缺少滚动体或铆钉的轴承推入废品筐等现场控制。系统采用分布式监测模式,计算机对采集的数字图像进行处理,突破了大数据量快速处理的瓶颈,实现了在线检测;执行控制单元根据处理结果实现实时控制,并完成与计算机的通讯。通过实际验证,系统的可靠性、稳定性、检测效率均达到企业要求,从而为系统在工业环境中的实际应用铺平了道路,有很好的应用前景。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 机器视觉技术
• 1.2.2 数字图像处理技术
• 1.3 研究内容
• 第2章 机器视觉理论与图像处理技术
• 2.1 机器视觉理论
• 2.1.1 机器视觉概念
• 2.1.2 视觉的计算理论
• 2.2 图像处理技术
• 2.2.1 图像和数字图像
• 2.2.2 图像技术和图像工程
• 2.3 机器视觉系统
• 2.3.1 机器视觉系统的组成
• 2.3.2 机器视觉系统的特点
• 2.3.3 机器视觉系统中的图像处理技术
• 2.3.4 机器视觉系统中的图像识别
• 2.4 本章小结
• 第3章 轴承滚动体及铆钉缺失检测系统总体设计
• 3.1 系统工作原理及组成
• 3.2 系统硬件设计
• 3.2.1 照明系统设计
• 3.2.2 CCD 摄像机的选择
• 3.2.3 光学镜头
• 3.2.4 图像采集卡
• 3.2.5 通讯单元
• 3.2.6 执行控制单元
• 3.3 系统软件设计
• 3.3.1 软件设计一般原则
• 3.3.2 系统软件开发环境——LabVIEW
• 3.3.3 系统软件结构
• 3.3.4 系统界面设计
• 3.4 本章小结
• 第4章 系统图像采集与处理分析模块设计
• 4.1 轴承图像采集
• 4.1.1 LabVIEW 与图像采集卡接口
• 4.1.2 LabVIEW 获取轴承图像数据及图像
• 4.2 轴承图像预处理
• 4.2.1 图像滤波去噪
• 4.2.2 中值滤波
• 4.2.3 改进的中值滤波算法
• 4.3 轴承图像分割
• 4.3.1 图像分割的阈值法
• 4.3.2 Otsu 阈值分割法
• 4.3.3 快速Otsu 法
• 4.3.4 改进的快速Otsu 法
• 4.3.5 分割图像并二值化
• 4.4 本章小结
• 第5章 系统识别及执行控制模块设计
• 5.1 轴承图像的识别
• 5.1.1 轴承图像圆心的确定
• 5.1.2 轴承铆钉漏装的判定
• 5.1.3 轴承滚动体漏装的判定
• 5.2 控制执行机构的设计
• 5.3 系统应用验证
• 5.4 本章小结
• 第6章 结论
• 6.1 研究结论
• 6.2 研究创新点
• 6.3 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间的研究成果