基于机器视觉的编码器主轴回转误差检测及分析

《基于机器视觉的编码器主轴回转误差检测及分析》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、工程硕士学位论文基于机器视觉的编码器主轴回转误差检测及分析李博哈尔滨理工大学2016年3月国内图书分类号：TN762;TP391.4工程硕士学位论文基于机器视觉的编码器主轴回转误差检测及分析硕士研究生：李博导师：严复钢申请学位级别：工程硕士学科、专业：机械工程所在单位：机械动力工程学院答辩日期：2016年3月授予学位单位：哈尔滨理工大学ClassifiedIndex：TN762;TP391.4DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringTheSpindleRotationError

2、MeasurementandAnalysisofEncoderBasedonMachineVisionCandidate：BoLiSupervisor：FugangYanAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpecialty：MechanicalManufactureandAutomationDateofOralExamination：March,2016University：HarbinUniversityofScienceandTechnology哈尔滨理工大学硕±学

3、位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕±学位论文《基于机器视觉的编码器主轴回转误差检测及分析》，是本人在导师指导下，在哈尔滨理工大学攻读硕±学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中餘已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文研究工作做出贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名日期月础知５或减／片哈尔滨理工大学硕±学位论文使用授权书《基于机器视觉的编码器主轴回转误差检测及分析》系本人在哈尔滨理工大学攻读硕±

4、学位期间在导师指导下完成的硕±学位论文。本论文的研究成果归哈尔滨理工大学所有。，本论文的研究内容不得其它单位的名义发表本人完全了解哈尔滨理工大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部口提交论文和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权哈尔滨理工大学可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可Ｗ公布论文的全部或部分内容。本学位论文属于。保密，□在年解密后适用授权书不保密曰。（请在Ｗ上相应方框内打Ｖ）：年７的＾作者签名：鬥期导醒円期年３月娜分《哈尔滨理工大学工程硕士

5、学位论文基于机器视觉的编码器主轴回转误差检测及分析摘要随着我国工业技术的快速发展，制造业水平不断提高，工业、医疗、航空航天等行业对编码器有了更高的要求。作为测控系统组成的关键元器件，编码器分辨力和计数精度直接影响测控系统运行的精准性。编码器在生产过程中，编码器轴系是编码器的重要部件之一，它支撑并带动码盘旋转，使码盘与狭缝产生相对运动，形成莫尔条纹，从而实现光电信号的转换。目前对编码器主轴回转误差的检测及主轴回转误差对编码器精度的影响这方面研究较少，为进一步调高编码器精度，对编码器轴系需要进行更深入的研究。本文在研究了对轴系

6、传统测量方法的原理及误差分离方法的基础上，提出了一种基于机器视觉的检测编码器主轴回转误差方法，此方法区别于传统测量方法，不需要使用的标准球或标准杆，而采用采集编码器光栅局部图像进行直接测量的方法，消除了传统测量中由于使用标准球或标准杆所带来的形状及安装误差，省去了误差分离的步骤，从而使检测过程更加简便、快速，检测结果更加准确。针对上述检测方法，本文以圆度误差进行主轴回转误差评定，搭建了以CCD相机、定倍镜头、光源、电动三维平移台、编码器卡具等为主要构成部分的编码器主轴回转误差检测实验台。对实验台采集的编码器光栅基圆图像进行

7、滤波去噪、自适应阈值分割、连通区域提取预处理，采用改进的形态学梯度三次插值算法进行了边缘检测，并将其与常用的边缘检测算法进行了处理效果与处理速率的对比，评价了其可用性。本文最后采用一种优化的最小二乘误差评估算法，对不同转速下编码器主轴回转误差的小子样数据进行了分析，拟评估该编码器的总体回转误差；同时应用小波变换对该编码器的总体回转误差进行了频谱分析，从中分离出由于编码器轴系产生的精度误差，探讨了该误差对于该编码器总体回转误差的影响。本文不但提供了一种编码器主轴回转误差检测方法，而且为改善电编码器精度误差提供了依据，对研制高

8、进度编码器具有重要的意义。关键词编码器；主轴回转误差；机器视觉；图像处理；误差评估-I-哈尔滨理工大学工程硕士学位论文TheSpindleRotationErrorMeasurementandAnalysisofEncoderBasedonMechineVisionAbstractWiththerapi