检索结果-南通市图书馆

作者：李克斌南京航空航天大学

学位级别：硕士

为了提升汽车的燃油效率,节省能源并降低碳排放,各国汽车制造企业纷纷采用发动机涡轮增压技术。涡轮壳作为涡轮增压器的关键零部件,其表面质量直接影响零件的装配和使用性能。目前,涡轮壳零件表面质量检测以人工目测为主。由于检测人员... 详细信息

为了提升汽车的燃油效率,节省能源并降低碳排放,各国汽车制造企业纷纷采用发动机涡轮增压技术。涡轮壳作为涡轮增压器的关键零部件,其表面质量直接影响零件的装配和使用性能。目前,涡轮壳零件表面质量检测以人工目测为主。由于检测人员长时间用眼疲劳以及判别标准主观不一致等原因,导致检测正确性差、效率低,且人工成本高。近年来,机器视觉技术发展迅猛,凭借其检测精度及效率高、实时性好等优点,在产品检测和工业自动化领域应用越来越广泛。涡轮壳零件机加工表面分为密封区和非密封区,不同区域的表面质量要求不同,并且由于加工过程中的冷却液在零件表面留下斑纹,给涡轮壳零件表面缺陷检测增加了难度。本文将机器视觉技术应用于涡轮壳零件机械加工表面的缺陷检测,在分析零件表面缺陷特点及检测技术需求的基础上,制定了检测系统总体方案,构建了包括图像采集、零件装夹与抓取、检测运动机构等在内的硬件单元,开发了视觉检测、运动控制等软件模块,实现了零件表面划痕和凹坑等缺陷检测。视觉检测模块是整个系统的核心,本文研究了光照补偿原理,分别采用高低角度打光方式相结合,增强表面划痕和凹坑类缺陷在图像中的信噪比。在划痕检测算法方面,本文通过形态学中值滤波获取感兴趣区域内仅包含斑纹特征的背景图像,再通过背景差分得到划痕分割图像。接下来根据划痕的形态特点,采用基于方向梯度的区域生长算法将断开的划痕连接起来。最后通过对各形态学单一特征的置信度分析获得权重,采用多特征融合的方法识别出划痕。针对凹坑缺陷检测,本文首先采用基于椭圆拟合的精确边界提取算法得到感兴趣区域,再通过凹坑区域内的图像分割提取形态学特征。将其中的部分特征作为支持向量机的输入向量,采用机器学习的方法识别凹坑缺陷。根据对尼桑GP12及长城1.5涡轮壳零件的检测结果表明,本文研制的基于机器视觉的涡轮壳零件表面缺陷检测系统能够实现单一尺度0.3mm以上的划痕及凹坑缺陷检测,漏检率低于2%,单一平面检测时间少于2秒,能够满足工业现场的在线检测要求。

关键词：涡轮壳零件表面缺陷视觉检测形态学特征多特征融合支持向量机

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汽车增压器涡轮壳零件表面缺陷检测技术研究

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汽车测试报告 2024年第12期 143-145页

作者：张铁创洛阳职业技术学院河南洛阳471000

当前,汽车增压器涡轮壳零件的表面质量评估主要依赖于人工视觉检查,然而,长时间的视觉检查不仅容易导致视觉疲劳,还可能因不同人员之间判别标准的差异使检测结果的准确性受到影响。该文提出一种汽车增压器涡轮壳零件表面缺陷检测技术,... 详细信息

当前,汽车增压器涡轮壳零件的表面质量评估主要依赖于人工视觉检查,然而,长时间的视觉检查不仅容易导致视觉疲劳,还可能因不同人员之间判别标准的差异使检测结果的准确性受到影响。该文提出一种汽车增压器涡轮壳零件表面缺陷检测技术,对增压器涡轮壳零件表面图像进行预处理,显著提升划痕特征的对比度,利用低角度光照补偿灰度阈值,实现涡轮壳零件表面划痕分割,将图像中的划痕目标从背景中区分并提取出来,融合涡轮壳零件表面划痕缺陷周长、面积、长宽比例等多种特征,通过置信度判断实现汽车增压器涡轮壳零件表面划痕类缺陷检测。试验结果表明,所提出的技术能够准确并快速地进行涡轮壳零件表面缺陷检测,可满足现代制造业对高效率、高精度检测的需求。

关键词：汽车增压器涡轮壳零件表面缺陷缺陷检测

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汽车涡轮壳零件表面质量视觉检测

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自动化仪表 2020年第11期41卷 6-10页

作者：余厚云张辉南京航空航天大学机电学院江苏南京210016 南京航空航天大学无锡研究院江苏无锡214187

为了解决复杂外形结构的汽车涡轮壳零件表面质量检测难题,研究了基于机器视觉的表面缺陷检测方法。首先,分别采用高角度和低角度打光方式,获取凹坑类和划痕类表面缺陷图像,并通过图像滤波和图像增强提高图像的信噪比。然后,采用基于连... 详细信息

为了解决复杂外形结构的汽车涡轮壳零件表面质量检测难题,研究了基于机器视觉的表面缺陷检测方法。首先,分别采用高角度和低角度打光方式,获取凹坑类和划痕类表面缺陷图像,并通过图像滤波和图像增强提高图像的信噪比。然后,采用基于连通域的轮廓提取算法,确定感兴趣区域。最后,在感兴趣区域内利用灰度分割、形态学处理和断点连接等算法分割出缺陷特征,从而得到零件表面缺陷检测结果。选取60个涡轮壳缺陷件进行了测试。测试结果表明,该方法能够检测出直径0.5 mm以上的凹坑类和划痕类缺陷,漏检率低于1%,单工位检测时间小于2 s。基于机器视觉的表面缺陷检测方法能够替代人工完成复杂结构零件的表面质量检测任务,并有效提高了检测精度和检测效率。实际应用中,该方法配合机械臂还可进一步提高检测系统的柔性。

关键词：表面质量缺陷检测涡轮壳零件机器视觉感兴趣区域断点连接

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基于机械臂的零件表面质量视觉检测系统研究

基于机械臂的零件表面质量视觉检测系统研究

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作者：张辉南京航空航天大学

学位级别：硕士

随着制造业技术水平的迅速提高,用户不仅对产品功能上提出严格要求,而且对产品的表面质量要求也越来越高。目前,机械零件表面质量检测仍以人工目视为主,受视觉疲劳等主观因素影响,不可避免地会存在误检、虚检等现象,严重影响到产品质量... 详细信息

随着制造业技术水平的迅速提高,用户不仅对产品功能上提出严格要求,而且对产品的表面质量要求也越来越高。目前,机械零件表面质量检测仍以人工目视为主,受视觉疲劳等主观因素影响,不可避免地会存在误检、虚检等现象,严重影响到产品质量和企业信誉。针对目前存在的零件表面质量检测精度和效率低、劳动强度大等问题,本文以汽车涡轮壳零件作为检测对象,在统计分析零件表面缺陷类型的基础上,将机器视觉技术与机器人技术相结合,设计开发了一套完整的适用于复杂结构零件的表面质量视觉检测系统。该系统通过机械臂带动机器视觉模块运动到各检测工位,并根据图像处理结果自动控制机械臂位姿调整,使相机有效采集零件不同位置上的表面图像,最后识别出零件表面缺陷。论文首先通过相机标定和手眼标定算法计算出相机坐标系和机械臂末端坐标系之间的转换关系。然后根据零件表面感兴趣区域内的灰度分布情况,计算出灰度分布的轴线位置和灰度差值,引导机械臂进行位姿调整。最后根据图像清晰度评价函数,控制机械臂沿零件被测表面法线方向运动到相机的正焦位置。接下来,根据涡轮壳零件表面缺陷类型设计了表面质量视觉检测模块。首先对采集到的图像进行图像滤波和图像增强处理以提高图像质量,然后对图像表面缺陷进行缺陷分割和特征提取。其中,凹坑类缺陷是通过基于连通域的轮廓提取算法定位出ROI区域,在ROI区域内将缺陷分割出来,并统计缺陷的几何参数。对于划痕类缺陷,则通过边缘提取和轮廓追踪算法,配合连通区域的轮廓提取定位ROI区域,并通过形态学处理和断点连接准确地分割出划痕缺陷。通过对霍尼韦尔、尼桑和长城1.5三种类型涡轮壳零件的测试表明,本文研制的基于机械臂的零件表面质量视觉检测系统能够实现复杂外形零件的表面质量检测功能,系统误检率低于5%,单工位检测时间低于2.5s,能够满足工业现场的在线检测要求。

关键词：零件表面质量缺陷检测位姿调整机器视觉机械臂涡轮壳零件

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