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基于机器视觉的汽车方面齿轮检测系统的设计与实现 
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 基于机器视觉的汽车方面齿轮检测系统的设计与实现
 摘要:机器视觉检测技术具有非接触、高效、准确等优点,它符合现代工业生产的发展需要,本文提出使用机器视觉对齿轮进行检测,并对齿轮的实际情况进行研究和分析。先讲解了这个的背景、意义和在国内的发展状况,然后对机器视觉检测系统的各硬件和软件的主要构成部分及其作用进行讲述,系统主要通过镜头、相机,光源等完成图像的采集,再借助比较成熟的图像处理算法,以In-Sight Explorer为实验软件平台实现图像的处理并输出结果。完成对齿轮的检测。
关键词:机器视觉 齿轮咬合 图片处理
Abstract: machine vision detection technology has the advantages of non-contact, high efficient and accurate, it conforms to the development of modern industrial production needs, in this paper, using machine vision to test the gear, and the study and analysis of the actual situation of gear.'s explanation of the background, meaning and development status In domestic, then on the machine vision detection system of the hardware and software of the main components and function, system mainly through the lens, camera, light source, such as complete image acquisition, and then with the help of a more mature image processing algorithm, with the In - Sight Explorer for experimental software platform to realize image processing and the output results.Complete the detection of gear.
Key words: machine vision gear occlusion image processing


第一章 引言
1.1课题的背景及研究的意义
1.1.1课题背景
孤齿锥齿轮热处理一般都采用在轻微型汽车的车桥,在用了这种方法后,在渗碳淬火时因受热应力和构造应力的感化,不可避免地会造成齿轮的变形,造成齿轮的齿距积累偏差,齿形的转变会致使齿轮的齿侧间隙变更量增大。在配对时齿轮接触区的时候一直会出现问题很难达到合格要求。凡是有近10%的齿轮超越了所请求的接触区规模,并直接影响了齿轮的啮合躁声。 
汽车车桥采用弧齿锥齿轮接触区是齿轮出厂控制的一个重要指标。如果接触区的形状和位置不正确,就会使齿轮在运行的过程产生局部应力集中,从而产生点蚀、胶合和折断等多种失效形式。 为避免加载后呈现应力集中的现象,齿轮出厂时要求齿面需局部接触。从动齿轮在渗碳谇火过程中因为齿轮的外形及各种因素的影响,会发生变形。本文主要讲解了对齿轮咬合程度是否合格的检测。
1.1.2课题的意义
传统齿轮检测仪器的检测效率低下,齿轮轮齿的尺寸一般较小且轮齿数目多、间距小,常见缺陷有破损、缺齿、错位等。用以前通常使用接触式的测量方法进行检测很繁琐,而人工视觉检测又不能满足精度需求。且在进行人工检测时因为时间长眼睛会非常疲劳所以在对产品的检测时容易出现失误。将机器视觉用来检测齿轮的缺陷,就可以做到不用接触到齿轮检测,在视觉检测中,齿轮可以始终保持原来的形状。这个机器诗句检测系统主要测量齿轮的轮齿各个参数,从参数上的误差标准来判断是否发生齿轮存在缺陷,将机器视觉技术运用于齿轮的在线检测中, 实现齿轮轮齿缺点的快速识别 与准确定位。使用机器视觉系统可以大大降低企业人工的成本,加快了齿轮检测工作的效率,提高了产线的自动化程度。
1.2机器视觉的概述
人类的感知事物,对外部世界的认识是由视觉、听觉、触觉、嗅觉等感觉的器官来完成的,其中部分的信息获取是通过视觉,人类的眼睛来完成的,因此顾名思义机器视觉就像人类的眼睛一样,拥有人类眼睛一样的功能。美国制造工程协会(American Socitey of Manufacturing Engineers,ASME) 机器视觉分会与美国机器人工业协会(Robotic Industries Association,RIA)的自动化视觉分会对机器视觉下的定义是:“机器视觉(Machine Vision)是通过分析图像获得所需信息或用于控制机器运动的装置”机器视觉就是指基于视觉技术的机器系统和学科,图像系统、机器人、基于视觉的工业测控设备等属于机器视觉的范畴。[1]机器视觉是通过硬件来获取图像,软件处理器分析图像,并根据分析出来的数据从而得出结论,现在机器视觉有两种典型的运用。机器视觉一方面可以用来检测部件,是由光学器件精湛地观察目标并由处理器对部件是否合格通过进行有效快速的判断;另一个方面,机械视觉还可以用来缔造陪件,即利用庞大的光学器件和软件相结合直接指点进程。经典的机械视觉体系一样平常包罗了如下几个部门:镜头,摄像头,关源,图象收集单位(或图象捕捉卡),监视器,图象处理软件,通讯/输入输出单位等等机器视觉相机中的传感器将此光转换为数字图像,然后将其发送至处理器进行分析。
1.3机器视觉发展及在国内的发展
机器视觉这一项领域对世界的智能化发展,自动化应用中可以起到一个重要的作用和发展。以前人们都是靠人工检测来完成对产品的检测,在一些工业机器视觉这一项领域对世界的智能化发展,自动化应用中可以起到一个重要的作用和发展。以前人们都是靠人工检测来完成对产品的检测,在一些工业环境中有的比较危险或者人眼无法满足要求,会导致检查产品质量效率降低且精准度不高而容易引发安全事故,对人的人身安全造成威胁,人工检测的成本也高,耗时也久,对自动化生产造成了对产品最终的完成产生影响。而采取机械视觉来检测产物可以大大提高出产效力和出产的自动化水平,并且机械视觉还可以做到实现信息集成,是实现计算机集成制造的根本手艺。在精准性方面机器视觉也优于人眼,因为人眼有物理条件的限制所以机器视觉有着明显的优势,及时人眼可以依靠放大镜或显微镜来检测产品,但是机器视觉更加的准确,因为它可以达到千分之一英寸的精准度。人眼在高强度和产品数量过多的情况下,会出现疲劳,对生理和心理上都会造成影响,从而对产品的检测出现误差和判断失误。而机器视觉对这种重复完成的检测工作不会感到疲劳,更不会有心理上的影响。对于有的自动化生产线速度节拍特快时,人眼根本没办法跟的上这时候机器视觉却可以满足速度上的要求,因为它的处理速度可以做到非常快的一个地步。在人工检测中,一个人一天的心情喜怒哀乐都会的检测的结果产生直接的影响,然而机器视觉却不会,检测的结果自然就有非常好的客观性,可靠性。由于机械视觉处置速率比人快,以是一台机械视觉检测机械可以承当好几个人的使命和事情量,机械不会抱病,搁浅,可以或许持续的事情以是极大的提高了事情的效力,大大削减了人工的本钱。机械视觉跟着时期的转变,信息手艺、总线手艺不竭的成长,手艺日趋成熟,已经成为了当代加工制造业必不可少的东西,其利用也非常的普遍:食品、饮料、化妆品、药物制造、化工、建材、金属的加工、电子制造业、包装、汽车制造业等行业。机械视觉的利用,取代了以往繁琐的人工检测体例,大大地提高了产品质量和出产的效力。在海内跟着中国企业出产自动化的进步,近五六年来,机械视觉也在海内起头了快速的成长在中国好比:电子制造业、汽车制造业、印刷业与包装、能源、化工、加工机械等行业都是机械视觉的用户或潜在用户。中国近几年的快速发展现如今已经成为世界上主要的生产制造基地,全世界一半以上的手机制造都是由中国厂商完成的,这些企业就需要大量的机器视觉系统。[2]当今社会企业都是处于快速发展之中,随之企业里设备的自动化程度也会越来越提高,对生产出来的产品的合格度精确度要求也越来越高,所以机器视觉更加可以满足快速的对产品进行检测等一系列的要求从而代替人工检测,中国的工业出产正在从依靠廉价的人工劳动力转向更高更智能的自动化出产。另外,早期的一些中国企业的自动化生产程度较低,所以也面临着大量的改革换代。这一系列的情况都表明着对在自动化生产中机器视觉的市场现在是非常庞大的市场需求。
目录
第一章 引言 1
1.1课题的背景及研究的意义 1
1.1.1课题背景 1
1.1.2课题的意义 1
1.2机器视觉的概述 1
1.3机器视觉发展及在国内的发展 2
1.4产品检测流程 3
1.5 齿轮咬合检测要求 4
1.6本文研究内容 5
第二章  齿轮咬合缺检测机器视觉系统的硬件设计 6
2.1?引言 6
2.2  检测原理 6
2.3图像采集设计 6
2.3.1光源的选择 6
2.3.2  照明方式的选择 7
2.3.3照明环境的选择 11
2.3.4 相机的选择 12
2.3.5镜头的选择 14
2.4硬件的接线图 14
第三章 视觉软件算法研究及实验设计 17
3.1机器视觉In-Sight Explorer 软件 17
3.2图像处理算法的选择 17
3.2.1斑点算法 17
3.2.2图像的处理 18
3.2.4 图像的关闭算法 20
3.2.5 软件中工具的设置 20
3.3 软件的编辑流程 23
结论与展望 28
致谢 29
参考文献 30

参考文献
[1]机器视觉自动检测技术/宇文勇,石绘主编:学工业出版社;2013.7
[2]需求带来市场,机器视觉迎来发展的春天/王丽英主编:今日电子;2008.06.01
[3]武义城市规划展示馆光环境设计初探/周亚盛主编:东南大学;2015,01,01
[4]机器视觉在工业领域中的研究应用[J]/范祥,卢道华,王佳主编:现代制造工程;2007,06??
[5]?机器视觉算法与应用[M]/ Steger,C,Ulrich,M,Wiedemann,C主编:清华大学出版社;2008,11?
[6]机器视觉照明关键技术研究[D]/李俊主编:天津理工大学;2007,01
[7]机器视觉算法与应用[M]/杨少荣,吴迪靖,段德山主编:清华大学出版社;2008,11??
[8]基于PC的机器视觉系统研究[J]/张纪明主编:可编程控制器与工厂自动化;2006,11
[9].模式识别(第四版)[M]/ 西奥多里蒂斯等编著,李晶皎等译: 电子工业出社;2010,01
[10]实用数字信号处理:从原理到应用/(美)史密斯著,张瑞峰等译:人民邮电出版社;2010,12,01
[11]数字信号处理( 第四版) /(美) 普埃克等著,方艳梅等译:电子工业出版
社;2007,06,01
[12]数字信号处理教程第三版(附光盘)/ 程佩青编著:清华大学出版社;2007,02,01
[13] MATLAB 在数学建模中的应用/卓金武主编:北京航空航天大学出版社2011,04,01
[14]数字图像处理(第3 版) [M]/ (美) 冈萨雷斯,(美)伍兹著 阮秋琦等译:电子工业出版社;2011.
[15].图像处理、分析与机器视觉(第3 版) [M]/ (美) 桑卡等著,艾海舟等译:清华大学出版社;2011.

 
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