论文部分内容阅读
齿轮是机械领域中应用最广泛的传动零件,齿轮质量的好坏直接影响到整个机械系统的性能。在工业化进程中,齿轮一直扮演着重要的角色。随着科技的发展,各行各业对齿轮质量提出了更高的要求。现有的齿轮测量仪器设备因价格昂贵、使用和维护要求较高,所以迟迟未得到推广。机器视觉测量作为一种非接触式测量,因其是一种无损检测,且检测效率和自动化程度高,已经逐渐被运用到工业领域的检测中。但是视觉测量尚存在较多问题,本文针对一般齿轮视觉测量中因相机分辨率低以及相机成像畸变导致测量精度较低的问题,提出了一种基于主动视觉的齿轮测量方法。首先对主动视觉测量系统进行了总体设计,包括硬件部分和软件部分。其中硬件设计部分包括三维移动平台、电机驱动器、以及相机、镜头、光源的设计与选型;软件设计部分包括下位机三维移动平台的驱动软件设计、上位机软件设计以及上下位机的通信设计。通过对视觉测量中的图像处理算法进行深入研究,设计了齿轮图像的预处理方法和流程,先进行中值滤波,再用自适应阈值分割方法将齿轮从背景中分割出来,再用Canny边缘检测算法对其进行边缘检测。接着深入研究分析了相机的理想成像模型和畸变模型,建立了物体在世界坐标系和图像坐标系中的映射关系,给出了相机参数的求解过程以及用棋盘格标定相机的方法流程,再将标定的相机参数用于矫正采集的齿轮图像。阐述了主动视觉测量齿轮的方法。首先对被测齿轮的完整图像进行分析,得到粗略的参数后,再将系统的注意力聚焦于齿轮的每个局部上,对每个局部进行高分辨率分析测量,再将每个局部的数据综合在一起分析。利用标准量块对主动视觉系统进行标定,求解出系统的像素当量。在对量块的直线边缘进行拟合的过程中,研究发现Hough变换的精度较低且鲁棒性较差,于是采用最小二乘法对提取的量块轮廓进行拟合。最后,通过将本文主动视觉方法测量的结果和被测齿轮的标准值以及普通机器视觉方法的测量结果值进行对比,验证了本文提出的主动视觉方法测量齿轮的可行性和意义。