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換向器內(nèi)孔缺陷機(jī)器視覺在線檢測(cè)技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2021-08-28 13:32
  換向器屬于電機(jī)的核心部件之一,其需求量隨著電機(jī)行業(yè)發(fā)展而逐漸增加。目前換向器的內(nèi)孔質(zhì)量檢測(cè)大都使用人工觀察的方式,無法對(duì)缺陷進(jìn)行定量描述,并且內(nèi)孔較小,檢測(cè)過程具有主觀性、檢測(cè)過程困難效率低下。為了提升產(chǎn)品的檢測(cè)效率同時(shí)適應(yīng)智能制造的發(fā)展,本文提出了一套的內(nèi)孔缺陷的機(jī)器視覺自動(dòng)檢測(cè)方案。本文對(duì)內(nèi)孔及缺陷特性進(jìn)行分析,進(jìn)行了檢測(cè)系統(tǒng)的總體方案設(shè)計(jì),包含了光學(xué)器件的選型、照明方式的設(shè)計(jì)、圖像采集方案的設(shè)計(jì)及軟件模塊的劃分。對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定方法研究,分析了內(nèi)孔檢測(cè)鏡頭的畸變類型,探索了相機(jī)位姿偏差對(duì)成像結(jié)果的影響,設(shè)計(jì)了標(biāo)定靶標(biāo)及標(biāo)定工裝,確定了檢測(cè)系統(tǒng)的標(biāo)定方法,進(jìn)行了標(biāo)定實(shí)驗(yàn)及標(biāo)定精度分析。對(duì)采集的非等分辨率內(nèi)孔圖像設(shè)計(jì)了圖像展開算法,實(shí)現(xiàn)了內(nèi)孔圓環(huán)圖像的等分辨率展開。針對(duì)展開后圖像中存在的光照不均勻現(xiàn)象及內(nèi)孔檢測(cè)區(qū)域不能完全清晰成像的問題,提出了基于Lab顏色空間的去光照不均算法和基于圖像融合的清晰度增強(qiáng)算法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)展開圖像的質(zhì)量增強(qiáng)。對(duì)內(nèi)孔中常見類型缺陷設(shè)計(jì)了灰度形態(tài)學(xué)與動(dòng)態(tài)閾值結(jié)合的內(nèi)孔破損夾雜類缺陷檢測(cè)算法和基于色差分量的內(nèi)孔顏色不一致類缺陷檢測(cè)算法。對(duì)內(nèi)孔檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行了綜合... 

【文章來源】:華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:80 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

換向器內(nèi)孔缺陷機(jī)器視覺在線檢測(cè)技術(shù)研究


電機(jī)換向器實(shí)物圖

圓環(huán)圖,內(nèi)孔,換向器,缺陷檢測(cè)


科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位特征相似,在檢測(cè)時(shí)按照同一大類缺陷的檢測(cè)缺陷及判別指標(biāo)如下表所示。表 2.1 內(nèi)孔缺陷檢測(cè)項(xiàng)目及指標(biāo)缺陷判斷指長(mm) >0.5 >5 本文中內(nèi)孔成像是如圖 2.2 所示的非等陷按照缺陷指標(biāo)進(jìn)行識(shí)別,就需要對(duì)率的矩形圖像,提高對(duì)內(nèi)孔缺陷檢測(cè)的

鏡頭,相機(jī),內(nèi)孔,實(shí)物


華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文候要求方案盡可能的簡單,本文在進(jìn)行光學(xué)器件選型時(shí)參考文獻(xiàn)[40]。選用 PCHI023 鏡頭,該鏡頭可以用于 360°拍攝完美對(duì)焦的內(nèi)孔圖像,并且由>82°)使得其可以不用將鏡頭置于內(nèi)孔內(nèi)部。相機(jī)選擇 BaslerpiA2400-1有 500 萬像素分辨率,像元尺寸為 3.45μm×3.45μm。相機(jī)和鏡頭如圖 2

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]智能制造——“中國制造2025”的主攻方向[J]. 周濟(jì).  中國機(jī)械工程. 2015(17)
[2]智能制造裝備的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)[J]. 傅建中.  機(jī)電工程. 2014(08)
[3]鉆孔千斤頂和全柱面孔內(nèi)成像在工程巖體檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 翟中文,許顏軍,李昆,張中先.  水利水電工程設(shè)計(jì). 2013(03)
[4]換向器行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及潛力展望[J]. 陳寶.  機(jī)電工程技術(shù). 2013(01)
[5]管道內(nèi)壁圖像無畸變重建及攝像機(jī)標(biāo)定研究[J]. 王慶峰,張全法,李宏成.  測(cè)控技術(shù). 2012(01)
[6]采用自適應(yīng)canny算子的樹上柑橘圖像邊緣檢測(cè)[J]. 彭輝,文友先,吳蘭蘭,翟瑞芳,劉善梅.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2011(09)
[7]基于共生矩陣和顏色特征的泡罩包裝缺陷檢測(cè)[J]. 龍永紅,吳敏.  湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2005(06)
[8]基于共生矩陣和顏色特征的墻地磚缺陷自動(dòng)檢測(cè)的研究[J]. 蘇彩紅,朱學(xué)峰,劉笛.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2004(11)

博士論文
[1]表面缺陷視覺在線檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 韓芳芳.天津大學(xué) 2012
[2]鋼板表面缺陷在線視覺檢測(cè)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 張洪濤.天津大學(xué) 2008

碩士論文
[1]基于圖像處理的鋼軌表面缺陷檢測(cè)與定位研究[D]. 李曉梅.蘭州交通大學(xué) 2018
[2]基于機(jī)器視覺的長竹條表面缺陷檢測(cè)及顏色分類研究[D]. 黃炳強(qiáng).廣西師范大學(xué) 2018
[3]基于機(jī)器視覺的剎車油管鐓頭缺陷檢測(cè)系統(tǒng)的研究[D]. 尹樂.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[4]像素級(jí)多聚焦圖像融合算法研究[D]. 李子恒.東南大學(xué) 2017
[5]內(nèi)孔側(cè)壁缺陷檢測(cè)系統(tǒng)及其關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 曾斌.湖南大學(xué) 2016
[6]非均勻光照的圖像增強(qiáng)算法研究[D]. 何惜琴.華僑大學(xué) 2015
[7]基于機(jī)器視覺的復(fù)雜內(nèi)孔表面缺陷檢測(cè)[D]. 黃炎.山東大學(xué) 2015
[8]微細(xì)管道管壁缺陷檢測(cè)系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)研究[D]. 韓文強(qiáng).天津大學(xué) 2012
[9]電容器外觀檢測(cè)系統(tǒng)中圖像處理算法的研究[D]. 洪天勤.中南大學(xué) 2012
[10]細(xì)長小孔孔徑精密測(cè)量系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及精度分析[D]. 柴艷波.西北工業(yè)大學(xué) 2007



本文編號(hào):3368607

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