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    基于LabVIEW的微尺寸軸監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    2019-11-15 02:17:32真,劉
    關(guān)鍵詞:同軸圖像處理灰度

    李 真,劉 超

    (1.重慶工程學(xué)院 大數(shù)據(jù)與人工智能學(xué)院, 重慶 400056;2.貴州航天電器股份有限公司, 貴陽(yáng) 550009)

    繼電器上往往存在一種微小尺寸軸,它是繼電器的關(guān)鍵部件之一,其尺寸制造精度對(duì)整套繼電器產(chǎn)品的使用狀況和壽命起到了決定性的作用。因此,為了保證該軸的質(zhì)量,使后期工序可以精準(zhǔn)配對(duì),需要對(duì)該微小尺寸軸進(jìn)行質(zhì)檢。

    目前,國(guó)內(nèi)外普遍使用的檢測(cè)方法是傳統(tǒng)的打表法。一方面,該種方法檢測(cè)過程勞動(dòng)強(qiáng)度大,工人易疲勞,經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)檢現(xiàn)象,給后續(xù)工序帶來了潛在的安全隱患;另一方面,其檢測(cè)速度、精度難以達(dá)到要求,檢測(cè)成本也比較高[1]。CCD(charge-coupled device)攝像機(jī)具有集成度高、體積小、分辨率高、圖像畸變小等優(yōu)點(diǎn),基于CCD攝像機(jī)的機(jī)器視覺技術(shù)取代傳統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用更加廣泛[2-3]。LabVIEW軟件是一種圖形化編程語(yǔ)言,編程靈活、流程清晰,具有開發(fā)周期短、擴(kuò)展性好的優(yōu)點(diǎn),廣泛用于自動(dòng)化工程領(lǐng)域監(jiān)控、檢測(cè)系統(tǒng)開發(fā)[4-6]。其中,張平生等[7]設(shè)計(jì)的機(jī)器視覺系統(tǒng)能對(duì)管孔零件尺寸自動(dòng)測(cè)量,測(cè)量精度在0.01 mm左右;岳曉峰等[8]建立了一種基于虛擬儀器技術(shù)的工件同軸度誤差檢測(cè)系統(tǒng),精度維持在0.006 mm;高瓊等[9]采用IMAQ Vision視覺軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)圓筒形零件的直角梯形槽槽寬檢測(cè),精度維持在0.002 mm左右。

    因此,借鑒以上方法的優(yōu)點(diǎn)并結(jié)合微小尺寸軸的特征,本文設(shè)計(jì)一種基于CCD與Labview的微小尺寸軸監(jiān)測(cè)系統(tǒng),該系統(tǒng)主要由CCD機(jī)、機(jī)械結(jié)構(gòu)系統(tǒng)、運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)以及上位機(jī)組成,其實(shí)現(xiàn)了微小尺寸軸的自動(dòng)監(jiān)測(cè),減少了人為誤差,提高了測(cè)量準(zhǔn)確度和精度,提升了產(chǎn)品質(zhì)量,并提高了生產(chǎn)效率,具有良好的實(shí)用價(jià)值。

    1 系統(tǒng)描述

    如圖1所示,根據(jù)待測(cè)微小尺寸軸的檢測(cè)要求以及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),設(shè)計(jì)了微小尺寸軸的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng),其中φD1、φD2分別表示軸直徑和槽直徑。該系統(tǒng)主要由上料裝置、機(jī)械手構(gòu)成的送料裝置、CCD檢測(cè)裝置以及分選裝置組成,如圖2所示。首先將待檢測(cè)的微小尺寸軸放置于上料載盤上,接著運(yùn)用機(jī)械手將其抓取至CCD檢測(cè)位置,最后通過檢測(cè)系統(tǒng)軟件中一系列算法實(shí)現(xiàn)微小尺寸軸的檢測(cè)并將最終檢測(cè)結(jié)果分為合格品和不合格品,合格品進(jìn)入下一個(gè)工序使用,不合格品則進(jìn)行剔除。

    圖1 待測(cè)小尺寸軸示意圖

    整個(gè)系統(tǒng)中的動(dòng)作控制都是由傳感器檢測(cè)待測(cè)微小尺寸軸的位置和狀態(tài),通過PLC控制氣動(dòng)元件、主軸電機(jī)以及機(jī)械手的運(yùn)動(dòng)和停止來實(shí)現(xiàn)微小尺寸軸的監(jiān)測(cè)過程。微小尺寸軸的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是基于LabVIEW搭建的虛擬儀器軟件開發(fā)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的,主要檢測(cè)流程如圖3所示,主要包括程序初始化、相機(jī)是否正常連接、圖像采集、圖像處理、軸尺寸計(jì)算以及結(jié)果輸出和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等幾個(gè)部分。

    2 檢測(cè)原理

    2.1 CCD傳感器檢測(cè)原理

    首先CCD 相機(jī)通過連續(xù)拍照的方式采集微小尺寸軸的圖像信息并將該信息傳輸至計(jì)算機(jī),然后檢測(cè)系統(tǒng)經(jīng)過圖像預(yù)處理、查找表、圖像二值化以及邊緣特征提取等圖像處理技術(shù)對(duì)圖像信息進(jìn)行分析和處理,提取軸的邊緣特征,最后通過最小二乘法擬合軸邊緣直線并計(jì)算出軸的相關(guān)尺寸。本檢測(cè)系統(tǒng)中,相機(jī)采用的是某公司的500萬像素 CCD 工業(yè)相機(jī),鏡頭選用日本某公司生產(chǎn)的工業(yè)鏡頭。光照系統(tǒng)采用上海某科技有限公司生產(chǎn)的平行背景光源,該光源添加了平行光鍍膜,其發(fā)射光接近理想平行光。

    圖3 系統(tǒng)檢測(cè)流程框圖

    2.2 靜態(tài)工況下軸、槽直徑和同軸度檢測(cè)

    在計(jì)算微小尺寸軸的各項(xiàng)尺寸時(shí),通過最小二乘法擬合各條直線段,進(jìn)而得到相應(yīng)的尺寸。以軸直徑測(cè)試為例,設(shè)擬合的軸邊緣的2條直線方程為:

    y1=a1x1+b1

    (1)

    y2=a2x2+b2

    (2)

    按照最小二乘法原理計(jì)算出a1、b1、a2、b2:

    (3)

    (4)

    (5)

    (6)

    式中:(xi,yi),(xj,yj)分別是小尺寸軸兩邊緣上的像素坐標(biāo);m、n分別為擬合的總數(shù)。通過不斷修正參數(shù)使得2條線平行,即a1=a2=a,進(jìn)而計(jì)算出2條直線之間的距離:

    (7)

    進(jìn)一步地,通過圖像處理得到軸和槽中心線上的像素坐標(biāo)。取微小尺寸軸的中心線作為基準(zhǔn)線,并用最小二乘法擬合得到直線方程,如式(8)所示。計(jì)算槽中心上任意點(diǎn)(xk,yk)到基準(zhǔn)線的距離,并將該最大值乘以2即兩者的同軸度,如式(9)所示。

    y3=a3x3+b3

    (8)

    (9)

    3 檢測(cè)系統(tǒng)程序搭建及功能實(shí)現(xiàn)

    3.1 檢測(cè)系統(tǒng)程序搭建

    軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)是基于LabVIEW開發(fā)的人機(jī)界面,檢測(cè)系統(tǒng)主界面如圖4所示。系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計(jì)思想,根據(jù)圖3的系統(tǒng)檢測(cè)流程將軟件系統(tǒng)劃分為圖像采集、圖像處理、檢測(cè)結(jié)果實(shí)時(shí)顯示以及圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等模塊。

    圖4 檢測(cè)系統(tǒng)主界面

    不同模塊的程序框圖如圖5所示。其中,圖5(a)中主函數(shù)程序框圖采用了生產(chǎn)者消費(fèi)者框架結(jié)構(gòu),生產(chǎn)者循環(huán)主要生產(chǎn)數(shù)據(jù)指令,消費(fèi)者循環(huán)主要執(zhí)行指令并做數(shù)據(jù)處理。圖5(b)中圖像采集循環(huán)主要是通過調(diào)用IMAQdx Snap函數(shù)來實(shí)現(xiàn)[10],但是在進(jìn)行圖像采集之前還需要打開相機(jī)并正確配置相機(jī)參數(shù)。圖5(c)中圖像處理程序框圖主要是調(diào)用NI視覺助手中的不同圖像處理算法來實(shí)現(xiàn)微小尺寸軸的尺寸檢測(cè),具體算法參見下文。圖5(d) 圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)程序框圖主要是調(diào)用DB Tools Insert Data子函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ),在進(jìn)行該循環(huán)過程之前需要通過DB Tools Open Connection子函數(shù)打開數(shù)據(jù)庫(kù)連接和運(yùn)用DB Tools Create Table子函數(shù)在數(shù)據(jù)庫(kù)中建立數(shù)據(jù)表。

    圖5 Labview程序框圖

    3.2 圖像處理算法實(shí)現(xiàn)

    基于機(jī)器視覺的圖像處理過程主要包含相機(jī)標(biāo)定、圖像預(yù)處理、二值化、特征提取以及尺寸計(jì)算等,如圖6所示。其中,圖像的二值化處理主要是增強(qiáng)待測(cè)圖像中背景與可用信息點(diǎn)之間的對(duì)比度,凸顯有用信息點(diǎn),形成只有0和1的圖像的一種算法。而特征提取則是基于Hough變換是將直線上每一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)變換為參數(shù)平面中的一條直線或曲線,利用共線數(shù)據(jù)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的參數(shù)曲線相交于參數(shù)空間中一點(diǎn)的關(guān)系,使直線的提取問題轉(zhuǎn)化為計(jì)數(shù)問題的一種方法。其算法實(shí)現(xiàn)如圖7所示。

    圖6 圖像處理過程

    圖7 Labview圖像處理算法實(shí)現(xiàn)

    3.3 動(dòng)態(tài)工況下軸、槽直徑和同軸度檢測(cè)

    利用靜態(tài)工況下軸、槽直徑和同軸度檢測(cè)原理,可以采用CCD相機(jī)分別對(duì)不同角度的微小尺寸軸進(jìn)行動(dòng)態(tài)檢測(cè),即微小尺寸軸的一端用機(jī)械手夾緊,通過PLC控制機(jī)械手以一定的速度旋轉(zhuǎn),CCD相機(jī)以一定間隔時(shí)間采集圖像。按照靜態(tài)工況下的檢測(cè)方法,對(duì)采樣的軸圖像進(jìn)行處理,即可得到在動(dòng)態(tài)工況下不同角度的軸尺寸測(cè)量結(jié)果,并將該結(jié)果與人工測(cè)量的結(jié)果比較得到如表1的結(jié)果。

    從表1中可以得出:不同角度下的測(cè)量值均接近實(shí)際值,其中軸和槽直徑運(yùn)用千分尺測(cè)量,分別為0.796 mm和0.494 mm,而運(yùn)用最小二乘法擬合軸、槽邊緣直線計(jì)算得到的平均直徑分別為0.798 6 mm和0.495 7 mm,與實(shí)際測(cè)量誤差為0.002 mm和0.001 7 mm。運(yùn)用手工打表法測(cè)量的同軸度為0.013 7 mm,而用最小二乘法擬合中心線方法計(jì)算的同軸度為0.015 5 mm,誤差為0.001 8 mm。由此可見,運(yùn)用最小二乘法擬合直線計(jì)算軸、槽直徑以及同軸度與實(shí)際檢測(cè)結(jié)果相吻合,且符合實(shí)際生產(chǎn)加工的要求。

    表1 動(dòng)態(tài)工況下微小軸的尺寸測(cè)量結(jié)果 mm

    3.4 環(huán)境變化實(shí)時(shí)監(jiān)控及報(bào)警

    在實(shí)際檢測(cè)過程中,周圍環(huán)境的光照會(huì)對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)產(chǎn)生一定的影響,尤其是在進(jìn)行尺寸檢測(cè)時(shí),當(dāng)光照發(fā)生變化時(shí)會(huì)使得圖像的一些像素的灰度值發(fā)生改變,使得邊緣幾何特征缺損,最終使得測(cè)量尺寸錯(cuò)誤。為解決類似問題,本檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)置了一種報(bào)警系統(tǒng),即對(duì)該系統(tǒng)中微小尺寸軸所占的像素灰度值總數(shù)設(shè)置了一個(gè)閾值,該閥值是在正常光照條件下通過多次檢測(cè)多顆小尺寸軸所占的像素灰度值總數(shù)的平均像素灰度值。在實(shí)際檢測(cè)過程中,當(dāng)微小尺寸軸的像素灰度值總數(shù)超過了該閾值時(shí)則彈出報(bào)警界面,用戶根據(jù)實(shí)際情況清除報(bào)警后才能夠繼續(xù)對(duì)微小尺寸軸進(jìn)行檢測(cè)。

    圖8為環(huán)境光源變化時(shí)的狀態(tài)圖,此時(shí)設(shè)置的像素灰度閾值為50.82,而實(shí)際檢測(cè)到小尺寸軸所占的像素灰度值總數(shù)為89.98,明顯高于設(shè)置的閾值,因此會(huì)彈出報(bào)警界面。

    圖8 環(huán)境光照變換時(shí)的圖像

    將圖8狀態(tài)下的像素閾灰度值設(shè)置為100后,發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)不會(huì)報(bào)警,同時(shí)在對(duì)該圖像進(jìn)行邊緣特征提取時(shí),偶爾會(huì)出現(xiàn)把邊緣直邊找錯(cuò)的現(xiàn)象。因此,根據(jù)微小尺寸軸所占的像素灰度值總數(shù)設(shè)置了一個(gè)有效閾值可以有效避免類似情況發(fā)生。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    針對(duì)微小尺寸軸零件的尺寸檢測(cè),開發(fā)并實(shí)現(xiàn)了一種基于LabVIEW的微小尺寸軸監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)運(yùn)用輪廓分析方法和最小二乘法實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)工況下微小尺寸軸的軸直徑、槽直徑以及同軸度在線檢測(cè);同時(shí),該系統(tǒng)根據(jù)動(dòng)態(tài)環(huán)境中的閾值提出了一種動(dòng)態(tài)環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)控及報(bào)警的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該系統(tǒng)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、處理、顯示和存儲(chǔ)功能,而且檢測(cè)結(jié)果穩(wěn)定性強(qiáng)、檢測(cè)精度高,完全滿足實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用的要求,具有良好的實(shí)用價(jià)值,這為類似的小尺寸軸檢測(cè)提供了理論依據(jù)和檢測(cè)思路。

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