基于亞像素的軸類零件視覺檢測(cè)方法研究.pdf

1、基于亞像素的軸類零件視覺檢測(cè)方法研究本文受教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃項(xiàng)目資助（批準(zhǔn)號(hào)：NCET040849）重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文學(xué)生姓名：盧得芳指導(dǎo)教師：湯寶平教授專業(yè)：機(jī)械電子工程學(xué)科門類：工學(xué)重慶大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院二OO八年四月重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文中文摘要I摘要隨著機(jī)器視覺技術(shù)和光電技術(shù)的飛速發(fā)展，視覺檢測(cè)技術(shù)的作用越來越重要。本文從影響視覺檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用的兩個(gè)關(guān)鍵因素：速度和精度入手，深入的研究了軸類零件的定量視覺檢測(cè)技術(shù)。研究了單

2、像素精度定位技術(shù)，提出一種基于非邊緣點(diǎn)抑制的邊緣提取方法，并改進(jìn)了Canny邊緣提取方法，二者均可以在定位精度、連續(xù)性等方面獲取良好的效果，使邊緣達(dá)到單像素精度。圖像濾波、圖像分割是定位技術(shù)必不可少的預(yù)處理過程，針對(duì)軸類零件的特點(diǎn)，分析并選擇了合適的濾波、分割等預(yù)處理方法。提出并實(shí)現(xiàn)了一種基于切比雪夫多項(xiàng)式擬合及最小二乘法擬合的混合亞像素定位方法。切比雪夫多項(xiàng)式擬合方法是針對(duì)單個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行亞像素定位，而最小二乘法擬合是針對(duì)所有邊緣點(diǎn)進(jìn)行

3、的亞像素?cái)M合定位，二者混合使用保證了定位精度。在定位速度、定位精度方面將這種混合亞像素定位方法與插值亞像素定位方法和矩法亞像素定位方法進(jìn)行了分析比較。通過實(shí)例檢測(cè)驗(yàn)證這種方法可以實(shí)現(xiàn)110個(gè)像素精度。設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了軸類零件視覺檢測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)由界面設(shè)計(jì)模塊、圖像采集模塊、圖像處理模塊、特征參數(shù)計(jì)算與分析模塊組成。在采集模塊中采用熵函數(shù)作為對(duì)焦依據(jù)對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行自動(dòng)對(duì)焦，采用密封條件下背光照明方式進(jìn)行采集，能夠獲取高清晰度、高對(duì)比度的優(yōu)質(zhì)圖像；

4、在特征參數(shù)計(jì)算與分析模塊中計(jì)算出特征參數(shù)，并且對(duì)多幀特征參數(shù)曲線進(jìn)行趨勢(shì)分析，可及時(shí)把分析結(jié)果反饋給加工制造環(huán)節(jié)，保證產(chǎn)品質(zhì)量。對(duì)外圈直徑為29.997mm，內(nèi)圈直徑為10.002mm的軸承進(jìn)行實(shí)例檢測(cè)，檢測(cè)到的軸承內(nèi)外圈直徑、軸承內(nèi)外圈圓形度、圓心偏心距等結(jié)果均達(dá)到滿意效果。根據(jù)所得數(shù)據(jù)，分析了誤差的來源，并提出可行性的解決方案。通過實(shí)例檢測(cè)結(jié)果可知，軸類零件視覺檢測(cè)系統(tǒng)是有效的。本文中的軸類視覺檢測(cè)方法可以推廣到其他類別零件的檢測(cè)中