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1、卡簧是一種應(yīng)用廣泛的微小型零件,主要起軸向定位作用,在汽車行業(yè)需求量大。目前對(duì)卡簧工件的檢測(cè)以人工檢測(cè)為主,其低精度、低效率、高成本的固有缺陷與大批量的市場(chǎng)需求不相匹配。本項(xiàng)目將視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用于卡簧工件的尺寸測(cè)量中,研制一臺(tái)集上料、檢測(cè)、分選于一體的自動(dòng)化設(shè)備,以實(shí)現(xiàn)高速、高精度檢測(cè)目的。
本課題對(duì)圖像檢測(cè)算法以及設(shè)備的軟件系統(tǒng)展開(kāi)研究,利用C++語(yǔ)言開(kāi)發(fā)程序以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的合格性判別及對(duì)整體執(zhí)行機(jī)構(gòu)的控制。主要工作如下:
2、r> 1、檢測(cè)系統(tǒng)整體方案設(shè)計(jì)。包括成像系統(tǒng)的硬件選型及垂直度調(diào)整。最終選用300萬(wàn)像素的CMOS相機(jī)與遠(yuǎn)心鏡頭搭建成像系統(tǒng);采用基于清晰度函數(shù)的調(diào)整方法實(shí)現(xiàn)垂直度調(diào)整。
2、應(yīng)用多線程技術(shù)完成軟件對(duì)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的控制、對(duì)相機(jī)采像控制等。并通過(guò)交互界面展示軟件功能以及整體設(shè)計(jì)流程。
3、設(shè)計(jì)圖像預(yù)處理算法,從原始圖像得到目標(biāo)二值圖像的跟蹤輪廓。采用實(shí)驗(yàn)方法合理選取閾值;結(jié)合圖像灰度分布制定差影法做差規(guī)則實(shí)現(xiàn)復(fù)雜背景的有
3、效去除;依據(jù)先驗(yàn)信息進(jìn)行雜質(zhì)輪廓點(diǎn)的辨識(shí)與刪除。
4、提出基于先驗(yàn)信息的漸進(jìn)式角點(diǎn)定位算法,實(shí)現(xiàn)了工件內(nèi)側(cè)角點(diǎn)的高效準(zhǔn)確提取。結(jié)合用戶需求,制定合理的寬度合格性判別原則。
5、設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)完成滿足檢測(cè)需求的垂直度調(diào)整、閾值選取。并分兩部分驗(yàn)證設(shè)備的性能指標(biāo):首先對(duì)單一工件多次上料重復(fù)測(cè)量,對(duì)擬合尺寸測(cè)量的重復(fù)性誤差小于0.01mm,對(duì)點(diǎn)定位尺寸測(cè)量的重復(fù)性誤差約為0.02mm;然后,將不確定度概念引入批量檢測(cè)中,控制不同
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