螺纹螺距的在线检测技术研究

论文摘要

本文利用光电视觉检测系统实现螺纹螺距的在线检测,该系统山光源、标准尺、CCD照相机、图像采集卡、监视器、通讯/输出输入单元构成。通过CCD照相机获取待测螺纹的图像,运用数字图像处理技术,对图像数据进行去噪、滤波,用SUSAN算子对螺纹的轮廓边界进行提取,应用数学形态学对边缘进行精细处理,运用图像的矩阵形式进行亚像素边缘定位得到螺纹螺距的实际参数值,并与螺纹螺距的理论值相比较,从而判断产品是否合格。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 需求背景与相关理论
• 1.2.1 基于图像的非接触检测的发展现状
• 1.2.2 应用领域
• 1.2.3 涉及的学科和理论
• 1.3 本课题来源及研究的目的和意义
• 1.4 国内外发展历史及研究现状
• 1.5 本文的主要工作
• 第二章 系统设计方案
• 2.1 系统总体技术指标及使用要求
• 2.1.1 技术指标
• 2.1.2 使用要求
• 2.2 总体方案的考虑
• 2.2.1 测量原理的选择
• 2.2.2 总体方案
• 2.3 光电视觉检测系统技术方案
• 2.4 螺纹在线检测系统的组成
• 第三章 图像的预处理
• 3.1 读取图像并显示
• 3.2 图像类型转换
• 3.3 图像灰度调整
• 3.3.1 直接灰度调整
• 3.3.2 直方图处理
• 3.3.3 选择灰度增强方法
• 3.4 二值图像的生成
• 3.5 图像滤波
• 3.5.1 低通滤波
• 3.5.2 邻域平均
• 3.5.3 多帧平均
• 3.5.4 中值滤波
• 第四章 图像分割
• 4.1 图像边缘检测
• 4.1.1 微分算子检测法
• 4.1.2 SUSAN算子
• 4.1.3 几种方法的比较分析
• 4.2 图像边缘的精细处理
• 4.2.1 数学形态学应用
• 4.2.2 图像边缘的细化
• 4.3 图像边缘亚像素定位
• 4.3.1 亚像素基本原理及选用条件
• 4.3.2 矩方法
• 4.3.3 函数曲线拟合法
• 4.3.4 数字相关法
• 4.3.5 拟合亚像素边缘定位法
• 4.3.6 其他常见亚像素定位算法
• 4.3.7 基于多项式插值的亚像素边缘精确定位
• 第五章 精度分析
• 5.1 安装定位误差
• 5.2 CCD面阵相机输出信号的分辨率和阿贝比长仪的测量精度
• 5.3 影响检测精度的几个主要因素
• 5.3.1 成像系统几何畸变误差
• 5.3.2 成像系统的噪声
• 5.4 图像测量结果的比较
• 第六章 总结与展望
• 6.1 所完成的研究工作
• 6.2 存在的主要问题
• 致谢
• 参考文献