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【6h】

长管校直内孔直线度检测方法研究

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声明

1 绪论

1.1 课题背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国内研究现状

1.2.2 国外研究现状

1.3.1 论文主要内容

1.3 本课题研究的主要内容

1.3.1 课题来源

1.4 本章小结

2 长管校直内孔直线度检测方案与装置

2.1 检测方案介绍

2.1.1 检测原理

2.1.2 检测装置组成

2.2 定心机构设计

2.2.1 外层圆柱套设计

2.2.2 固定锲型件的设计

2.3 长管校直内孔直线度检测工作台设计

2.3.1 机体设计

2.3.2 夹持机构设计

2.3.3 驱动机构设计

2.4 成像系统选型

2.4.1 光源设计

2.4.2 相机选型

2.4.3 镜头选型

2.4.4 成像屏

2.5 本章小结

3 长管内孔中心点采集

3.1 图像采集

3.2 图像处理

3.2.1 图像预处理

3.2.2 图像分割

3.2.3 提取轮廓特征

3.3 求取内孔中心点

3.3.1 圆拟合中心点

3.3.2 椭圆拟合中心点

3.3.3 形心拟合中心点

3.4 相机标定

3.4.1 相机标定模型

3.4.2 标定模型对比

3.5 检测误差补偿

3.5.1 采集检测数据

3.5.2 实验数据分析

3.5.3 检测数据修正

3.6 本章小结

4 长管校直内孔直线度评定策略

4.1 直线度评定方法

4.1.1 两端点连线法

4.1.2 最小二乘法

4.1.3 最小包容区域法

4.2 直线度评定方案确定

4.3 本章小结

5 炮管校直内孔直线度检测系统和实验

5.1 炮管校直内孔直线度检测软件系统

5.1.1 开发环境

5.1.2 软件系统的处理模块

5.2 方案重复性验证实验

5.2.1 实验过程

5.2.2 数据处理

5.3 方案准确度验证实验

5.3.1 实验过程

5.3.2 数据处理

5.4 误差分析

5.4.1 定心机构的定心误差

5.4.2 光学系统误差

5.4.3 炮管自重引入误差

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献

个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果

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摘要

一般来说,长径比大于5的管类零件统称为长管。这类零件的特点是孔长与孔径的比值大,并且内孔是该类零件的关键形面。正因为如此,长管内孔直线度经常作为该类零部件验收时的关键依据之一。虽然,目前有一些检测内孔直线度的装置和方案。但是,它们并不适用于长管校直内孔直线度检测之中。因此,本论文所提长管内孔直线度检测方案将应用于校直工艺之中,将与校直设备相配合使用,为长管内孔自动化校直奠定基础。此外,根据项目要求确定了以炮管为研究对象。  本论文在现有深孔直线度检测研究的基础上,结合校直机的工作特性,提出了一种利用CMOS相机的新型光轴式长管校直内孔直线度检测的方法。并设计研究了一套行之有效的炮管校直内孔直线度检测系统,其可以配合校直实现自动化检测炮管内孔直线度。此外,该检测方案也可用于其它长管类零件的检测和校直。  首先,本论文所提方案解决了现有检测方法的自定心机构在移动过程中发生旋转而引入检测误差的问题;其次,根据所提出的检测方法,详细设计了炮管校直内孔直线度检测装置,包括工作台、驱动机构和成像系统,特别设计了一种新型自定心机构能够检测带有膛线炮管的直线度,其结构简单,装配误差小,可以减少由定心机构所引入的误差;然后,设计了图像的处理流程,其能够稳定、准确的获取长管内孔中心点坐标。设计了基于本论文检测方案的实验,通过数据采集和分析,提出了一种误差补偿方法。经误差补偿后,本方案检测结果的绝对误差控制在±0.006mm之内;最后,采用C#联合Halcon程序语言编写了长管校直内孔直线度检测系统的程序,主要包括图像采集、图像处理、相机标定、直线度求解、数据保存等5个部分。通过以上的设计和研究,完成了整个长管校直内孔直线度检测系统的硬件和软件。  在实验验证中,通过多次重复检测一根尺寸为φ30×1500mm炮管的直线度,验证了该检测系统的检测重复性,重复性在0.015mm以内;通过检测已知直线度误差的长管,验证了该检测系统的准确度,准确度在0.02mm以内。最后,对检测方案进行误差分析。综合以上分析,该检测系统能够满足长管校直内孔直线度检测的要求。

著录项

  • 作者

    廖刚;

  • 作者单位

    重庆理工大学;

  • 授予单位 重庆理工大学;
  • 学科 机械电子工程
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 郝建军;
  • 年度 2019
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    长管校直,内孔直线度,检测方法,机器视觉;

  • 入库时间 2022-08-17 11:23:34

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