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文檔簡介
1、隨著工業(yè)機器人、高精度數(shù)控機床和新能源汽車的應(yīng)用日益廣泛,對其關(guān)鍵零部件永磁電機的質(zhì)量和性能提出了更高的要求。磁瓦的表面質(zhì)量直接影響著永磁電機的使用性能,目前針對磁瓦表面缺陷的檢測仍以人工目視檢測為主,這制約了磁瓦的生產(chǎn)效率。本文基于視覺檢測技術(shù)設(shè)計了磁瓦缺陷自動檢測系統(tǒng),提高了磁瓦缺陷的檢測精度和檢測效率。
本文首先從工藝的角度對磁瓦表面缺陷的產(chǎn)生機理進行分析,總結(jié)了缺陷類型和對應(yīng)的缺陷特征,為后續(xù)的缺陷檢測奠定了基礎(chǔ)。視覺
2、檢測系統(tǒng)的設(shè)計包括視覺硬件系統(tǒng)和軟件算法,對于視覺硬件系統(tǒng)的設(shè)計包括硬件的選型、圖像檢測平臺搭建、打光方式的設(shè)計和相機采集方式的確定;在視覺軟件算法上的研究包括視覺算法開發(fā)環(huán)境的選擇、相機標(biāo)定的研究、圖像預(yù)處理的研究、缺陷特征的處理分析和提取、檢測程序的開發(fā)和上位機軟件的設(shè)計。本文選取Halcon作為軟件開發(fā)平臺,并基于Visual Studio開發(fā)上位機軟件。本文基于磁瓦抓取模塊、運送模塊、檢測模塊和翻轉(zhuǎn)模塊,設(shè)計了磁瓦實時檢測機構(gòu)、
3、磁瓦驗收檢測機構(gòu)和磁瓦缺陷檢測實驗裝置。本文對設(shè)計的實驗裝置進行了理論研究、計算、選型和建模分析。本文以PLC為核心完成了實驗裝置控制系統(tǒng)的設(shè)計,主要包括與上位機的通訊、直線模組定位和氣動系統(tǒng)的控制。
本文搭建了實驗樣機、調(diào)試并運行了檢測程序,其實驗裝置運行狀況良好。通過對磁瓦樣品進行實驗分析,本文發(fā)現(xiàn)各類缺陷檢測效果不一,在檢測精度為1mm的情況下,內(nèi)弧面崩塊的樣品缺陷檢測成功率高達92.30%,而樣品容量中內(nèi)弧面裂紋的缺陷
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