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基于机器视觉技术的齿轮缺陷快速检测系统
2015-10-27 19:59:42

      齿轮作为一种广泛应用的机械零件,其精度对机械产品性能有着重要影响。提高齿轮检测技术是提高齿轮产品质量的必要条件,由于齿轮形状的特点,促使其检测项目众多,测量过程复杂,测量设备昂贵,因此,在实际生产中迫切需要对齿轮进行快速测量与分析。
      机器视觉检测为非接触无损检测,是一种崭新的检测手段,与传统的检测手段相比,具有不可替代的优越性。而机器视觉系统在高速、细微和重复的制造过程中也更加可靠,把机器视觉用于制造系统是工业发展的方向和需要,也是提高生产效率的有效途径。今天就为您介绍下利用机器视觉技术来进行齿轮缺陷快速检测。
      机器视觉检测系统主要由工业相机、图像采集卡、计算机图像处理系统构成。首先使用一个与计算机相连的尺寸CCD相机来摄取图像,将被摄取目标转换成图像信号。然后根据像素分布和亮度、颜色等信息,通过图像采集卡将图像信号转变成数字信号,传送给专用的图像处理系统。图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、长度、数量、位置等。最后,根据预设的容许度和其他条件输出结果,如尺寸、角度、偏移量、个数、合格/不合格、有/无缺陷等。
图像处理及检测流程
      首先由CCD相机攫取图像,摄像过程中注意调节核实的光源和相机位置,尽量减少图像的失真和噪声,保证图像的真实性,然后将被摄取目标转换成图像信号,传送给图像处理系统。一般情况下,取像系统获取的原始图像由于受到种种条件限制和随机信号的干扰,往往不能在视觉系统中直接使用,必须在视觉的早期阶段对原始图像进行灰度校正、去噪、二值化和形态学等图像处理。二值化的图像包含2个灰度值,当物体轮廓足以用来识别物体且周围环境可以适当控制时,二值视觉系统是非常有效的。对于预处理后的图像经过进一步的处理,提取需要的特征信息,进行分析计算。最后在根据计算结果,判断齿轮是否合格。

 

 

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