基于LabVIEW机器视觉的齿轮检测装置
作者:张梓涵 赵亚群 李天宇 来源:《中国科技纵横》2018年第10期
摘 要:与其他类型的加工零件相比,齿轮外型较为复杂,参数众多。还有许多领域需要深入研究。本项目采用LabVIEW作为上位机平台,结合硬件检测系统和图像处理的相关技术,完成非接触式对齿轮外形和加工精度的检测。 关键词:齿轮检测;LabVIEW;图像处理;机器视觉
中图分类号:THl32.41;TP274 文献标识码:A 文章编号:1671-2064(2018)10-0020-01 1 背景及研究意义
在现代制造业的发展过程中,在零件加工过程中需要对齿轮的展开角等加工参数进行检查,现代加工制造的发展日新月异,传统的尺寸检测技术由于其局限性不适合大多数加工场合,会使得制造业更新换代受到阻碍。因此现代制造业在产品生产过程中对检测提出了新要求,非接触检测等方面的局限性需要在现代化的尺寸检测技术中得到解决。
大多数的尺寸检测流程是依靠传统机械装置,人工和简单光学仪器等进行的。首先,在流水线的生产模式下,工人们需要对同一类型的齿轮进行重复检查,厌倦等情绪容易产生,检测误差因此产生,检测的精度不够可靠。浪费大量的人力成本和资源。其二,不能保证实时在线的非接触式的检测方式。最后,单纯的人工和简单机械结合的检测尺寸方式只适用于传统的低效率工作上。对于形位误差这种复杂测量来说更是如此,人力检测时间周期较长,检测精度也不能够得到保证。机器视觉在工业检测中的不断发展和普及,现代先进技术对零件尺寸进行检测,是实现制造业现代化生产的必然趋势。
计算机的视觉检测尺寸的方法将工业尺寸检测与机器视觉理论相结合,运用图像处理的原理对零件进行图像获取、分析、理解,然后比较零件的尺寸标准和图像处理结果,从而确定产品是否达到要求。随着计算机一级开发软件和光电机电一体化等技术的不断完善,计算机视觉的理论及应用的优势在完成复杂的齿轮检测参数的检测任务时能够很好地被发挥出来,是在现代工业检测中的重要应用之一。 2 项目的创新之处
与传统的手工测量方式和现有的非接触式测量相比,本项目的创新之处主要体现在以下几个方面:
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(1)通过开发LabVIEW软件平台实现了实时的在线测量,省去了传统测量中的人力成本;(2)利用机器视觉和图像处理的原理提高了测量的准确性;(3)基于开发平台的优势,使得本项目的算法具有灵活性和通用性适合对不同标准的零件尺寸进行测量和精度分析。 3 工作原理以及整体方案
为了对齿轮加工尺寸品质进行严格控制,降低零件的废品率,以齿轮加工精度分析理论、数理统计为基础,根据齿轮的加工要求设计出了齿轮加工精度分析装置,对齿轮检测的数据进行分析,对齿轮加工质量进行判识,加工经济性得到提高。研究重点如下:
(1)搭建机器视觉检测系统的硬件平台,根据齿轮零件特点选择方法硬件参数和性能参数选择合适的平台,设计出测量方案。测量系统的结构框图可用图1表示,机械零件测量的硬件平台如图2所示。
系统采用两个视频摄像头;采用图像采集卡进行信息数字化;运动控制卡可以通过步进电机控制工作台在平面内的转动和x、y两个方向的移动。
(2)根据LabVIEW软件开发平台中视觉模块内各种图像处理函数参数和功能,合理地进行程序设计,并根据函数图像处理的结果,选择适合齿轮的图像处理方法,主要包括:均值滤波、直方图均衡、直方图规定化。
(3)图像处理是小波变换应用效果突出的领域之一。图像作为二维信号,首先把一维推广到二维。引入归一因子1/a后,小波变换定义为:
与一维小波变换类似,实现二维小波变换的基本方法是多分辨信号分解理论和算法。利用小波函数的正交性,从高级到低级逐级滤出信号中的小波。二维小波变换沿两个方向,即行和列的方向进行分析,得到平滑逼近和细节函数。二维小波变换的处理过程可用图3表示,在进行零件检测的过程中,小波变换在图像处理中主要有以下几个应用方面:图像数据压缩、去除噪声、图像增强和边缘检测。
(4)针对程序得到的齿轮图像,选用合适的阈值图像分割。完成图像检测的标定,完成对齿轮的检测。
(5)将测量结果导入齿轮分析系统,进行分析后得到齿轮的测量结果。图像处理模块的工作流程可用图4表示。
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