基于机器视觉的零部件质量检测研究

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1、分类号TP317密级公开UDC621编号10299S1403057JIANGSUUNIVERSITY硕士学位论文MASTER’SDISSERTATION基于机器视觉的零部件质量检测研究ResearchonPartsQualityInspectionBasedonMachineVision作者姓名吴荥荥指导教师谢俊副教授申请学位级别硕士专业名称机械工程论文提交日期2017年4月论文答辩日期2017年5月学位授予单位和日期江苏大学2017年6月答辩委员会主席______________评阅人______________2017年6月万方数据万方数据万方数据基于机器视觉

2、的零部件质量检测研究ResearchonPartsQualityInspectionBasedonMachineVision专业名称机械工程指导教师谢俊姓名吴荥荥2017年6月万方数据江苏大学硕士学位论文摘要近几年机器视觉技术是众多领域研究的热点，随着机器视觉技术的发展，视觉检测技术凭着非接触、精度高、速度快的优点在许多领域中得到普遍应用，特别是产品缺陷检测和产品尺寸检测领域。零件的质检是零件加工完成后需要进行的重要环节，而螺栓表面的螺纹缺陷和气门关键部位的尺寸检测在目前大都仍采用目检的形式或传统检具对其进行质量检测，导致检测效率低，精度也低。本文深入研究图像处理

3、技术，搭建了基于机器视觉的检测系统，从硬件选型、相机标定和图像处理等方面研究，将螺栓和气门作为本文的研究对象，对螺栓表面的螺纹缺陷和气门关键部位的几何尺寸进行检测，达到了实际所需的检测要求。针对螺栓表面的螺纹缺陷的检测，主要研究螺纹纹理的特征参数，以此建立判断依据检测螺栓表面的螺纹是否合格。针对螺纹的三种状态（正常、卷纹和划伤），用已确定的相机参数对螺纹图像进行畸变校正，采用灰度变换和中值滤波处理螺纹图像，采用灰度梯度共生矩阵的方法对螺纹纹理提取15个特征参数值，利用层次R型聚类分析法挑选典型特征参数值，基于典型特征参数建立贝叶斯判别函数和设计BP神经网络系统这两

4、种方法检测螺栓表面的螺纹缺陷。两种方法的检测成功率都达到92%以上，满足了实际检测需求。根据实际情况，设计的BP神经网络更容易实现。针对气门几何参数检测，主要研究气门关键部位的尺寸：气门总长、杆径、槽径、盘径和锥角的测量。用已确定的工业相机参数进行气门图像畸变校正，同时完成测量系统的标定。并对气门图像进行图像滤波、增强和二值化等预处理，采用基于模糊算子进行图像增强，采用OTSU法进行二值化，采用坎尼算子对气门图像进行边缘粗检测，采用二项式插值改进的亚像素边缘检测完成图像边缘精定位，最后结合最小二乘法直线拟合和最小二乘法圆拟合完成了气门总长、气门杆径、气门盘径、气门

5、槽径和气门锥角的检测。实验证明本文提出的方法能够完成气门关键部位的尺寸检测的需求。关键词：零部件，质量检测，机器视觉，图像处理，边缘定位I万方数据基于机器视觉的零部件质量检测研究AbstractInrecentyears,machinevisiontechnologyisthehotspotinmanyfields.Withthedevelopmentofmachinevisiontechnology,non-contact,highprecisionandfastspeedaretheadvantagesofmachinevisiontechnology,soi

6、tiswidelyusedinmanyfields,especiallyproductdefectdetectionandproductsizedetection.Aftermachiningtheparts,thequalityinspectionisanimportantpartofthework,thecurrentinspectionofthethreaddefectsoftheboltandthesizeofkeypartsofvalvearestillmostlyintheformofvisualinspectionortraditionalinspe

7、ction,itresultsinlowdetectionefficiencyandlowprecision.Inthispaper,wefocusontheimageprocessingtechnologytobuildadetectionplatformbasedonmachinevisionanddosomeresearchonhardwareselection,cameracalibrationandimageprocessing.Theboltandvalveareusedastheresearchobject,atlastthethreaddefect

8、softh