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基于机器视觉的外螺纹几何参数检测算法研究

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第一章 绪论

1.1 螺纹测量的意义

1.2 研究背景

1.3 螺纹视觉测量研究现状

1.4 本论文的研究内容

1.5 本章小结

第二章 外螺纹视觉测量系统

2.1 视觉系统简介

2.2 外螺纹检测总体方案

2.3 相机与镜头的选择

2.4 照明系统设计

2.5 本章小结

第三章 螺纹图像预处理

3.1 对比度增强

3.2 图像滤波

3.3 螺纹图像二值化

3.4 螺纹轮廓粗提

3.5 螺纹轮廓精确提取

3.6 图像预处理总结

第四章 检测算法研究

4.1 螺纹的基本参数

4.2 大径和小径的提取

4.3 中径的提取

4.4 螺距和牙型角的提取

4.5 牙底圆弧半径的提取

4.6 螺纹参数物理单位的计算

4.7 实验结果分析

4.8 本章小结

第五章 螺纹测量的误差分析

5.1 光学系统分辨极限

5.2 图像处理误差分析

5.3 机械误差分析

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献

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摘要

螺纹是航空航天领域极为常见的机械连接形式,其几何参数对航空飞机和航天器的性能有重大影响。针对外螺纹的测量方法,目前国内外学者开展了大量的研究,然而现有的检测技术在检测效率或精度等方面仍然无法满足需求。本课题以设计非接触式、高效、高精度的MJ螺纹(米制航空航天螺纹)测量系统为研究目的,提出了一种新的基于机器视觉的外螺纹测量方法,并从检测算法和系统误差两方面对该方法进行了研究。本课题的研究内容主要包括以下几个方面:
  (1)本课题在机器视觉原理的基础上,提出了一种兼顾测量速度与精度的非接触式外螺纹检测系统。该系统通过两个主光轴相互垂直的相机对螺纹进行图像采集,测量过程中主要利用螺纹的轮廓进行参数提取,避免了直接将经典三维重构方法用于螺纹测量时难以保证精度的不足。
  (2)研究了螺纹图像处理及参数提取的相关算法。通过螺纹图像预处理,从原始图像中得到了图像梯度、亚像素精度的轮廓等信息。在图像预处理的基础上,进一步设计了外螺纹多个参数的提取算法,包括大径、中径、小径、螺距、牙型角、牙底圆弧半径,并在实验中对这些算法进行了验证。
  (3)研究了该测量系统的主要误差。对于光学成像部分,主要研究了镜头景深和光的衍射的影响。对于图像处理算法,主要研究了螺纹轮廓提取的误差。对于机械系统的误差,分别研究了相机物距、相机像距、相机夹角和相机主光轴偏角误差对测量结果的影响。误差分析结果显示,即使在机械安装并不精确的情况下,测量的相对误差也远小于国家标准GJB3.1A-2003中MJ外螺纹的容许误差,所设计的检测系统可用于对MJ螺纹进行精确测量。
  本课题以航空航天用MJ螺纹的测量需求为背景,研究了基于机器视觉的外螺纹测量系统。本课题的整体方案、相关算法以及误差分析,对其他螺纹测量的研究有很好的借鉴意义。本文对设计实用的非接触式、高效、高精度螺纹测量系统很有的参考价值。

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