基于机器视觉的注塑齿轮缺陷检测系统研究

在对齿轮缺陷进行人工检测的过程中,存在检测效率低、人为因素影响大等诸多问题,为此,提出了一种基于机器视觉技术的水表齿轮缺陷检测方法。首先,提出了一种水表齿轮的视觉检测系统的总体方案,并据此构建了检测系统的三维模型;其次,采用中值滤波方式对采集到的图像进行了图像平滑处理,并运用Canny算子完成了对齿轮边缘轮廓的提取;然后,采用图像金字塔与形状匹配相结合的模板匹配算法,找到了齿轮边缘轮廓和模板的位置关系,利用放射变换算法将两者重心变换重合;最后,通过计算两者的Hausdorff距离,提取了模板和待检测齿轮外轮廓间的最大误差以判别次品;并通过搭建测试平台对实际生产的齿轮进行了测试实验,结合实验结果对齿轮缺陷检测系统进行了验证。研究结果表明:该齿轮缺陷检测系统能有效检测出齿轮存在的缺陷,且其误检率低于2%,漏检率低于1%,检测时间不超过40 ms,可满足齿轮缺陷的在线检测要求。