自適應(yīng)光強變化的齒輪視覺測量技術(shù)研究.pdf

1、齒輪機構(gòu)是機械傳動中應(yīng)用最廣泛的機構(gòu)之一。齒輪形狀復(fù)雜，精度項目眾多，檢測難度大，是制造業(yè)領(lǐng)域的研究熱點。已有的齒輪精度測量儀器以接觸式測量為主，操作復(fù)雜，檢測效率低；尤其對于小模數(shù)齒輪，接觸式測量受測頭大小和形狀的影響，檢測困難。
　　視覺測量技術(shù)具有非接觸、精度高、速度快、實時在線的優(yōu)勢。本文以小模數(shù)漸開線直齒圓柱齒輪為研究對象，對其視覺測量中的相關(guān)技術(shù)進行了研究。主要研究內(nèi)容與結(jié)果如下：
　　搭建了齒輪視覺測量系統(tǒng)，包

2、括圖像采集系統(tǒng)和圖像處理系統(tǒng)兩部分。圖像采集系統(tǒng)采用背向照明的方式，以 CCD圖像傳感器作為核心成像器件。設(shè)計了齒距精度的圖像測量算法，總體上分為圖像處理、特征提取、項目測量三個步驟；在此基礎(chǔ)上，采用C＃與HALCON聯(lián)合編程的方式，開發(fā)了圖像處理系統(tǒng)。
　　圖像處理是整個視覺測量的核心部分。對于齒輪圖像，采用高斯濾波的方法來抑制噪聲，取得了良好的效果。提取出圖像中的感興趣區(qū)域后，首先進行圖像分割，然后采用8連通的方法提取連通區(qū)域

3、并標(biāo)記，可以準(zhǔn)確地得到齒數(shù)。針對傳統(tǒng)邊緣檢測方法易受到光強變化影響的問題，提出了一種自適應(yīng)光強變化的動態(tài)調(diào)整閾值方法；該方法采用亞像素精度閾值分割算法來提取邊緣，利用區(qū)域平均灰度來表征光強變化，通過標(biāo)定邊緣與區(qū)域平均灰度、邊緣與閾值間的相互關(guān)系，推導(dǎo)出了閾值與區(qū)域平均灰度的關(guān)系，以此來補償光強變化對測量結(jié)果的影響。
　　最后通過三坐標(biāo)測量機驗證了該系統(tǒng)測量結(jié)果的準(zhǔn)確性。此外，設(shè)計的光強影響實驗表明，自適應(yīng)光強變化的方法可以很好地保