基于图像处理技术的圆环零件检测方法研究

摘要

工件检测是保证产品质量必不可少的管理手段，传统的工件检测方法效率低、测量结果易受人为主观因素影响，只适合对产品进行抽样检测，不能保证所有产品的质量。采用图像处理技术对工件进行检测效率高、时效性好，尤其适用于大批量生产方式。因此，开展基于图像处理技术的零件检测方法研究具有非常重要的意义。
　　本文选取圆环零件为研究对象，以图像处理技术为基础，对圆环零件的内外圆半径及同心度进行检测，通过对比图像检测结果与实测结果验证方法的准确性。本文的主要工作包括以下几方面。
　　完成了检测实验平台的设计与搭建，采用参照物标定的方法对相机进行标定，实现了零件图像尺寸与物理尺寸之间的转换。
　　结合零件图像实际特征，详细分析了目前常用的图像滤波、阈值分割以及边缘检测算法，并根据编程测试结果确定了适合本文零件图像的预处理方案。
　　针对目前基于图像处理技术中圆识别准确率较低的问题，本文总结出一种梯度优选霍夫变换圆识别方法。该方法在梯度霍夫变换的基础上，引入重合度的概念，计算识别出的一系列圆与源图像的轮廓重合度，并量化排序，合理确定特征圆。通过编程测试结果发现，该方法提高了圆心定位的稳定性与圆识别的精度。
　　完成了文中检测方法对圆环样件的测量实验，并分析了该方法产生检测误差的原因。通过测量值与实际值对比分析，表明了本文检测方法对圆环零件检测的有效性。

目录

声明

1 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 图像处理技术

1.3 研究内容及技术路线

2 检测平台的设计与搭建

2.1 检测平台的硬件设计与搭建

2.2 实验平台的软件系统搭建

2.3 相机的标定

2.4 本章小结

3 图像预处理与分析

3.1 噪声类型

3.2 图像滤波

3.3 图像阈值分割

3.4 边缘检测

3.5 本章小结

4 圆孔特征识别

4．1 Hough变换圆检测的国内外发展现状

4.2 霍夫变换圆识别理论依据

4.3 霍夫变换圆检测

4.4梯度优选霍夫变换圆识别

4.5 各种霍夫变换圆识别结果分析

4.6 本章小结

5 圆环零件检测方法的实现及误差分析

5.1零件尺寸测量

5.2 检测结果误差分析

5.3 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢