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模具框线位置视觉检测系统研究

曹敏浩  
【摘要】:随着汽车制造业的蓬勃发展,汽车零部件质量的检测对于整车的安全性而言显得尤为重要。汽车座椅是汽车的重要零部件之一,而合绵是构成汽车座椅不可或缺的部分,其质量的好坏将直接决定汽车座椅是否合格。同时合绵中的框线也直接决定着合绵的质量,一方面它能够增加合绵的强度,另一方面它用来固定外饰件,因此框线的漏装和框线位置的错误将直接导致合绵的不合格,从而也导致了座椅质量的不合格。 传统的合绵中框线的检测是在合绵的生产过程中通过人为的放置框线然后肉眼观察实现的。但是,由于长时间的工作,人眼会产生视觉疲劳,可能带来漏判和误判。这样一方面会导致所生产的合绵不合格,另一方面会浪费原材料,增加了生产的成本。随着现代工业自动化检测技术的发展,基于机器视觉的检测技术因其具有非接触、速度快、精度高等优点,在工业智能化检测中有着广泛的应用和广阔的发展前景。 本文在综合考虑生产线上生产合绵的模具种类繁多、大小不一、内部结构复杂等情况的基础上,提出了采用三相机和组合光源(条形光和线结构光)的方法来进行检测,该方法不仅解决了摄像机视域范围狭窄和运动目标间的遮挡问题,同时也解决了由于模具内部结构复杂和环境光照突变给图像带来的干扰问题,而且提高了图像的对比度;在VS2008的平台上对框线位置识别系统进行了软件开发,系统软件操作简单,交互性好;针对模具图像,研究了图像处理过程中的预处理方法和边缘检测算法并对其进行了仿真,对经典的边缘检测算子Sobel算子进行了改进,探讨了一种对生产线上各类模具中框线识别具有很好适应性的图像处理算法,大大提高了合绵中框线位置检测的可靠性。在结合上述理论研究和现场实验验证的基础上,研制并开发出了一套基于机器视觉的模具内框线位置检测机,该系统在线检测的工位达到118个,检测率在90%以上,检测算法很好的满足了生产线上多种模具在线检测的需求,具有一定的工程应用价值。


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