數(shù)控加工CCD檢測關鍵技術的研究.pdf

1、在數(shù)控加工工業(yè)中,傳統(tǒng)的手工檢測由于檢測效率低、精度差、檢測過程繁瑣費力等原因,已經不能滿足生產過程對檢測速度和精度的要求,現(xiàn)代制造業(yè)要求在數(shù)控加工過程中能更快速、更精確地對加工工件進行檢測。數(shù)控加工CCD檢測具有檢測效率高、精度高、性能可靠和智能化的特點,是數(shù)控加工中檢測方法發(fā)展的必然趨勢,引起了國內外學者的廣泛研究。本文基于數(shù)控加工技術和CCD檢測技術的發(fā)展背景,結合CCD檢測技術原有技術和發(fā)展成果,對數(shù)控加工CCD檢測系統(tǒng)的總體方

2、案和關鍵技術進行了深入的研究,本文的主要研究內容如下:
　　 1.綜述了目前國內外數(shù)控加工CCD檢測技術的研究現(xiàn)狀、發(fā)展成果和發(fā)展趨勢;
　　 2.深入剖析、對比了線陣CCD投影法與成像法的計算機視覺檢測技術的原理及優(yōu)缺點,提出線陣CCD成像法的計算機視覺檢測方案,并分析了系統(tǒng)實現(xiàn)的難點和關鍵技術;
　　 3.建立了光學系統(tǒng)的理論模型,完成了高強度均勻照明光源的選用設計,透鏡的選擇和光學參數(shù)計算,達到了工件高質量

3、成像的目的;
　　 4.通過選用FPGA+DSP的處理結構實現(xiàn)了圖像信息的分層處理,滿足了檢測系統(tǒng)信號高速采集、實時處理的要求;進行了嵌入式采集處理系統(tǒng)的模塊化設計并給出了TCD1209D驅動電路以及其它主要信號調理電路;
　　 5.根據選用的測量對象(階梯軸)的形貌特點,對圖像濾波、圖像增強和邊緣檢測等有效處理算法進行了理論研究,并利用Matlab7.0進行了圖像的輪廓提取和參數(shù)計算,最后研究了BP神經網絡在圖像識別中