視覺技術(shù)在小尺寸機(jī)械零件形位公差檢測中的應(yīng)用.pdf

1、計算機(jī)視覺技術(shù)作為近年來發(fā)展和完善起來的現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)，具有精度高、速度快、非接觸等優(yōu)點(diǎn)，在各個工程技術(shù)領(lǐng)域不斷獲得日益廣泛的應(yīng)用。形位公差的測量一直以來就是一個非常復(fù)雜、非常費(fèi)時的過程，一些常規(guī)的形位公差檢測手段已經(jīng)無法滿足實(shí)際生產(chǎn)的需要。本文對計算機(jī)視覺技術(shù)在小尺寸機(jī)械零件形位公差檢測中的應(yīng)用進(jìn)行了深入的研究和探討，嘗試了一種具有較高測量精度和測量效率的非接觸測量方法。 課題結(jié)合某汽車廠生產(chǎn)的實(shí)際需要，把虛擬儀器技術(shù)和數(shù)字圖像

2、處理技術(shù)相結(jié)合，開發(fā)了機(jī)械零件同軸度誤差的視覺檢測系統(tǒng)。針對實(shí)驗(yàn)中金屬表面出現(xiàn)的徊光現(xiàn)象，研究了光在金屬表面特殊的傳播特性，采用藍(lán)色平行光背光源作為檢測系統(tǒng)的光源，有效消除了徊光，提高了系統(tǒng)檢測精度?？紤]到攝像機(jī)模型中鏡頭的徑向畸變和切向畸變，采用利用圖像中心附近點(diǎn)和全場視點(diǎn)對攝像機(jī)內(nèi)外部參數(shù)和像差修正參數(shù)進(jìn)行分離標(biāo)定的方法。在該檢測系統(tǒng)中，為了減少噪聲對測量結(jié)果的影響，采用中值濾波降噪的方法。在文中，采用了一種以圖像中心矩作為匹配特征

3、，基于積分圖像的思想，并采用粗、精階段相結(jié)合的模板匹配算法，使檢測更加準(zhǔn)確。在該檢測系統(tǒng)中，邊緣檢測是整個測量的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，本文采用了一種改進(jìn)的Sobel算子邊緣檢測算法。通過上述的圖像處理算法得到零件邊緣的點(diǎn)坐標(biāo)，為后續(xù)的尺寸及形位公差測量提供了必要條件。 本文分析了現(xiàn)有的同軸度誤差的檢測評定理論及檢測方法，提出先檢測工件的每個軸向截面內(nèi)的同軸度誤差，根據(jù)同軸度誤差評定最小區(qū)域原則，選取測得的這些截面的同軸度誤差的最大值作為該