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基于机器视觉的孔组直径测量技术研究

李智超  
【摘要】:基于机器视觉的零部件非接触式尺寸检测以其检测的速度快,精度高,适用性强的特点,被广泛应用于工业自动化生产中。在制造业中,圆孔是机械加工零件上普遍存在的重要特征,其尺寸加工精度直接影响着孔轴的配合质量,进而对系统的运转性能和安全性能产生重要影响。本文以机器视觉为基础,提出了一套以法兰盘为代表的孔组类零件内径尺寸的测量方案。论文的研究内容主要涉及以下几个方面:边缘检测是图像处理和机器视觉测量中最基本的步骤之一。在本文中,通过Canny算子对边缘进行粗定位,得到圆孔的像素级边缘。再结合以像素点为中心的3?3窗口内其他像素点的灰度信息,计算出边缘点的亚像素坐标。本文采用改进的多项式插值算法来进行圆孔边缘点的亚像素定位,与传统多项式插值算法相比,改进的算法增加了两个方向模板,在边缘点的灰度梯度方向上进行多项式插值计算,提高了圆孔边缘的亚像素定位精度。本文对Hough变换法、形心法、灰度重心法以及最小二乘拟合的圆心检测算法进行了分析,提出运用计算效率更高的弦端点法来进行圆心坐标的检测和圆孔直径的计算。对弦端点法的原理进行了分析,并说明了弦端点法中大误差数据点的来源及剔除方法。考虑到相机成像面和待测平面存在夹角,使圆孔图像的采集因透视投影畸变产生误差,本文将检测到的圆孔边缘点的亚像素坐标投影到世界坐标系中,在法兰盘平面进行圆心坐标和圆孔直径的计算。通过以上分析,建立基于机器视觉的孔组直径测量模型,将世界坐标系建立在标定板平面上,根据在标定面平面标定得出的参数,建立世界坐标系和摄像机坐标系间的位置关系,进而推导出待测面的平面方程。将求出的边缘点的摄像机坐标,转换到世界坐标系中,令圆孔直径的计算问题简化为在待测平面进行的二维问题。基于对以上内容的研究,搭建孔组直径的测量实验平台。对提出的测量方案进行实验验证。将本文测量方案的实验结果与法兰盘各孔直径的千分尺测量值进行对比。在正反标靶的对比实验中,反面标靶的测量精度更高,其测量的平均误差低于正面标靶测量的平均误差0.095mm。弦端点法和拟合法的对比实验结果显示,弦端点法的检测精度更高,孔径检测的平均误差为0.055mm。本文在实验室环境下,进行了基于机器视觉的孔组直径测量研究,对于非接触式测量和机器视觉技术在工程中的应用具有一定的探究意义。


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