電機換向器外觀質量在線視覺檢測系統(tǒng).pdf

1、隨著我國經濟建設的快速發(fā)展，電機作為國防、交通、工業(yè)及日常生活中必不可少的重要基礎器件，其中電機核心部件之一的換向器，同時也隨著電機行業(yè)的發(fā)展而逐漸增長。換向器俗稱為整流子，是為了能讓直流永磁串激電動機持續(xù)轉動下去的一個重要部件，其類型分為:槽型換向器和鉤型換向器。其中換向器的外觀質量檢測是換向器生產線中一個重要的工序，隨著工業(yè)自動化生產需求的不斷擴大，換向器行業(yè)也急需技術升級改造，大力提高生產線智能化、自動化水平已成必然趨勢。

2、　　換向器在生產過程中由于加工工藝、材料等各種因素而導致換向器存在多種質量問題，其缺陷特征各不相同，主要表現在形狀缺陷和表面缺陷。形狀缺陷具體可分為彎鉤不良（斷鉤、偏鉤、貼鉤），鉤槽存在異物，孔徑不合格;表面缺陷主要是指換向器上下端面存在電木缺損、存在裂痕、表面有銅粉;而這些缺陷品是要在換向器銷售前必須去除的，所以換向器的外觀質量檢測是換向器生產線中一個重要的工序。目前，換向器的質量檢測仍然采用人工檢測的方式，依賴于人的檢測經驗和主觀判

3、斷，其檢測的效率低、誤判率高和漏檢率高，難以提供一個可靠、準確和穩(wěn)定的檢測結果。此外，檢測工序占生產線全部勞動力的25％左右，導致生產成本增加;而且長期工作對人眼和頸椎也有較大傷害。這些因素都影響了換向器生產廠家的生產質量與效率。
　　針對上述存在的換向器質量檢測存在的問題，本文以換向器為檢測對象，開發(fā)基于機器視覺的換向器質量在線檢測系統(tǒng)，主要完成如下工作:
　　(1)針對換向器生產工藝多變，導致形狀檢測標準不一致而存在高誤

4、檢率和低適應性的問題，提出自適應學習方法，通過學習不同型號的換向器產品得到相應的檢測數據，利用學習到的得到的數據作為檢測標準對產品進行檢測，針對鉤槽異物的檢測需求，根據其特征設計了一個基于面積矩形度的鉤槽檢測算法。
　　(2)針對軸孔孔徑人工測量存在精度、速度都不足的情況，提出使用基于Freeman鏈碼改進的對稱四方位軸孔高效檢測算法，通過提取關鍵的像素點在減少計算量的同時保證測量的精確度，測試結果表明能夠滿足生產設計要求。

5、>　　(3)針對在端面缺陷檢測中提出了基于SVM的多特征缺陷分類檢測算法，該算法將在對源圖像進行圖像預處理基礎上，提取圖像均值、方差、熵能量等多個特征作為特征向量，通過SVM分類器的仿真與實際測試，在小樣本的情況選擇SVM分類器可以達到較好的分類效果，準確率達到94.59％以上。
　　(4)最后，應用在Win7平臺中，基于Mircrosoft Visual Studio2010開發(fā)換向器質量在線視覺檢測系統(tǒng)并進行調試。仿真實驗表明