基于机器视觉的凸圆弧砂轮边缘检测及定位技术研究

发布时间：2023-08-30 00:49

　　国内外学者对砂轮检测的研究主要集中在其地形地貌的检测,效率较低且数据量庞大,难以直观反映砂轮轮廓的尺寸信息和偏差,大多检测方法还需要经常拆卸砂轮,再次安装时还会引入安装误差,而机器视觉检测不存在这些问题。本文以陶瓷结合剂砂轮为研究对象,以凸圆弧轮廓为整形目标,搭建一套基于机器视觉的砂轮轮廓检测系统,在不需要拆卸砂轮的情况下测量砂轮的形状尺寸,分析整形偏差并在工艺上进行补偿整形以改善整形质量。(1)搭建基于机器视觉的砂轮轮廓检测系统,该检测系统由工业相机、镜头、照明系统及检测机构组成,以磨削复映法为基础,通过视觉检测系统获取砂轮轮廓的图像信息。(2)提出一种改进的基于抛物线插值的边缘检测器,对Canny算法中的滤波及梯度计算过程进行改进,结合抛物线插值计算亚像素边缘位置,实现精定位,为尺寸测量及匹配定位提供基础。通过与传统方法对比,本文提出的边缘检测器对直线特征检测的最大偏差由0.124像素降到0.066像素,在本系统中对圆弧特征检测的圆度为3μm,得到的边缘点整体更平滑,精确度更高。(3)基于模板匹配算法及本文提出的边缘检测器检测得到的边缘特征设计凸圆弧砂轮图像的定位方法,通过该方法找...

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究背景及意义
    1.2 激光修整砂轮现状
    1.3 砂轮检测研究现状
    1.4 机器视觉检测技术简介
        1.4.1 机器视觉检测系统的研究现状
        1.4.2 机器视觉检测系统的关键技术
    1.5 论文的主要研究内容
第2章 砂轮轮廓视觉检测系统设计
    2.1 视觉检测系统的原理
        2.1.1 砂轮轮廓检测原理
        2.1.2 视觉检测系统总体框架
    2.2 硬件的选型与设计
        2.2.1 工业相机选型
        2.2.2 镜头选型
        2.2.3 照明系统设计
        2.2.4 检测机构
    2.3 本章小结
第3章 视觉检测系统的边缘检测技术研究
    3.1 .成像系统与边缘特征
    3.2 边缘模型误差分析
    3.3 边缘检测器设计
        3.3.1 图像滤波
        3.3.2 梯度计算
        3.3.3 寻找局部最大值
        3.3.4 计算边缘点
        3.3.5 滞后阈值处理
    3.4 精确度分析
        3.4.1 直线特征
        3.4.2 圆弧特征
    3.5 本章小结
第4章 视觉检测系统的标定与定位技术研究
    4.1 相机标定技术
    4.2 系统的定位技术
        4.2.1 模板匹配技术
        4.2.2 凸圆弧砂轮定位方法
        4.2.3 匹配结果
    4.3 本章小结
第5章 检测系统软件设计及整形实验
    5.1 软件总体设计
    5.2 凸圆弧金刚石砂轮检测系统
        5.2.1 图像采集程序界面
        5.2.2 图像预处理程序界面
        5.2.3 相机标定程序界面
        5.2.4 匹配定位程序界面
    5.3 凸圆弧砂轮激光整形试验研究
        5.3.1 整形系统及实验材料
        5.3.2 实验方案
        5.3.3粗整形实验
        5.3.4补偿整形实验
    5.4 本章小结
结论及展望
参考文献
致谢



本文编号：3844610