發(fā)布時間：2018-03-25 19:03

  本文選題：機器視覺　切入點：LabVIEW　出處：《南昌航空大學》2017年碩士論文

【摘要】：螺紋連接是工業(yè)生產(chǎn)領域常見的機械連接方式,其幾何參數(shù)對于一些緊密器械的性能有重大的影響。隨著機械行業(yè)的迅猛發(fā)展,工業(yè)領域?qū)τ诼菁y的檢測技術日益提升。傳統(tǒng)的螺紋檢測技術在檢測精度、檢測效率方面越來越難達到工業(yè)領域的要求,因此提出了將機器視覺技術應用到螺紋參數(shù)檢測中去。作為一門新興科學,其中心思想在于通過計算機將獲得的圖像進行分析、計算并得到螺紋的各項參數(shù),相對于傳統(tǒng)的檢測手段來說,將機器視覺技術應用到螺紋的參數(shù)檢測中具有檢測效率高、自動化程度高等優(yōu)點,能夠?qū)崿F(xiàn)螺紋的非接觸測量。本課題以設計高效的普通外螺紋參數(shù)測量系統(tǒng)為研究方向,提出了一種基于機器視覺的外螺紋參數(shù)測量及合格性評定系統(tǒng)。主要包括以下幾個方面:(1)搭建了螺紋參數(shù)測量的硬件平臺,主要構成包括光源、CCD攝像機、鏡頭、圖像采集卡、計算機,其性能要求滿足紋參數(shù)檢測系統(tǒng)的測量任務和系統(tǒng)要求。(2)以LabVIEW虛擬儀器作為螺紋參數(shù)檢測的軟件平臺,深入研究LabVIEW虛擬儀器的內(nèi)置視覺模塊的功能及作用,設計了圖像采集模塊、圖像處理模塊、螺紋邊緣檢測模塊、特征值提取模塊、螺紋參數(shù)計算模塊和合格性評判模塊。(3)研究了螺紋圖像處理及螺紋參數(shù)計算的相關算法,通過圖像預處理的方法,從螺紋原始圖像中得到了螺紋圖像輪廓的的相關信息。同時進一步設計了螺紋各項參數(shù)的計算方法,包括大徑、中徑、小徑、牙型半角、牙高、螺距,并根據(jù)和光學顯微鏡的測量數(shù)值進行對比驗證系統(tǒng)的有效性。(4)根據(jù)視覺系統(tǒng)的標定原理對檢測到的參數(shù)像素值進行了實際物理量的變換,同時分析了系統(tǒng)誤差并提出了改進誤差的方案。(5)在LabVIEW虛擬儀器平臺的基礎上設計了螺紋合格性評判系統(tǒng),對檢測后的螺紋的合格性進行了判斷。
[Abstract]:Thread connection is a common mechanical connection in the field of industrial production. Its geometric parameters have a significant impact on the performance of some compact instruments. The traditional thread detection technology is becoming more and more difficult to meet the requirements of the industrial field in terms of accuracy and efficiency. Therefore, the application of machine vision technology to thread parameter detection is proposed. As a new science, the central idea of machine vision is to analyze the images obtained by computer and to calculate and obtain the parameters of thread. Compared with the traditional testing methods, the application of machine vision technology to the parameter detection of thread has the advantages of high detection efficiency, high degree of automation and so on. The purpose of this paper is to design an efficient measuring system for the parameters of external thread. In this paper, a machine vision based external thread parameter measurement and qualification evaluation system is proposed. The hardware platform for thread parameter measurement is built including the following several aspects: 1) the hardware platform of thread parameter measurement is built, which consists of light source CCD camera, lens, image acquisition card, etc. The computer, whose performance requirements meet the measuring tasks and system requirements of the grain parameter detection system, takes the LabVIEW virtual instrument as the software platform for thread parameter detection, and deeply studies the functions and functions of the built-in visual module of the LabVIEW virtual instrument. Image acquisition module, image processing module, thread edge detection module, eigenvalue extraction module, thread parameter calculation module and eligibility evaluation module. Through the method of image preprocessing, the relevant information of thread image contour is obtained from the original image of thread. At the same time, the calculation method of various parameters of thread is designed, including large diameter, middle diameter, small diameter, tooth shape half angle, tooth height, pitch, etc. The validity of the system is verified by comparing it with the measurement value of optical microscope. (4) according to the calibration principle of the vision system, the actual physical quantities of the detected parameter pixel values are transformed. At the same time, the system error is analyzed and the scheme of improving error is put forward. Based on the LabVIEW virtual instrument platform, the thread eligibility evaluation system is designed, and the thread eligibility after testing is judged.
【學位授予單位】：南昌航空大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TG85;TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：1664441