基于线激光和CCD组合测量的动车车轴表面划痕检测分析

发布时间：2024-03-11 02:43

　　为了提高动车车轴表面划痕检测效果,提出基于线激光和CCD组合测量车轴表面划痕的方法,选用Sobel算子提取划痕图像的边缘点,根据图像的灰度梯度进行自适应分割,保留灰度值最大的像素点(x₀,y₀),将像素点(x₀,y₀)作为光条中心的初始位置。应用Hessian矩阵算法将划痕图像灰度函数沿(x₀,y₀)的法线方向(n_x,n_y)进行二次泰勒展开,计算划痕图像光条中心点,定义光条中心点为区域生长的种子点,进行划痕区域生长,将划痕图像断续的边界连在一起,通过与其他划痕检测方法的实验对比发现,所提方法划痕检测正确率达90.9%,检测时间为1.03 s,综合应用效果较好。

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【部分图文】：

图1测量系统构成

如图1所示,基于线激光和CCD组合测量的表面划痕视觉检测系统由线激光发射器、CCD摄像机、工件安装夹具、可移动平台和计算机组成。被测零件为动车车轴,检测位置为动车车轴的机加工表面。检测时通过专用夹具将零件装夹定位,安装在可移动平台上的线激光发射器、CCD摄像机正对着零件被测端面,....

图2路面车辙测量原理[10]

根据式(1)和(2)可以计算出被测的车轴表面的划痕高程信息,计算得出划痕的深度,对划痕关键点信息进行多次测量,计算各个划痕的平均深度值。根据此原理对划痕的全部信息进行测量。测量系统在对车轴表面划痕进行检测之前,需要进行CCD摄像机标定、图像采集、图像处理与特征检测等功能。其中CC....

图3划痕原始图像

在对动车车轴表面划痕进行测量时,系统激光器投射出的线激光在车轴表面会形成为比较明亮的条纹,而背景颜色比较暗,划痕图像中的明亮条纹与背景之间的形成灰度梯度。由于CCD采集的线结构光车轴划痕图像灰度梯度大,利用灰度梯度信息对图像进行二值化,选用Sobel算子提取划痕图像的边缘点,根据....

图4划痕图像边界边缘点的定位

图3划痕原始图像2.2划痕图像光条中心提取方法

本文编号：3925702