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。

面向生产现场的注塑齿轮快速分选检测系统

注塑齿轮生产效率高、批量大,而传统的人工检测效率低、精度差,为确保产品质量和生产效率,研发了一种面向生产现场的注塑齿轮快速分选检测系统。该系统耦合在生产线上,利用传送带上料、玻璃转盘传送、气动装置分选;利用工业相机采集被测齿轮图像,采用机器视觉的方法测量齿顶圆直径、中孔直径、同心度等基本参数,并与其公差范围进行对比,判断产品质量;通过图像分割、边缘提取、特征提取、缺陷判别等方法,对缺齿、黑点、披锋等表面缺陷进行检测;最后,该系统根据检测结果进行良次品分选,具有快速、在线、自动化、非接触等特点。试验结果表明,该系统测量重复性≤0.005 mm,检测速度大于150个/min,缺陷判别及分选功能准确无误,且长时间运行稳定。该系统可以满足注塑齿轮生产现场大批量、高效率、高可靠的分选检测需求。

窑用大齿圈缺陷的原因分析及其修复和改进实践

水泥用回转窑的大齿圈是回转窑的关键部件,也是生产制造控制中的重点、难点部件。结合10多条2500～6000t/d项目回转窑大齿圈制造、应用实践经验与教训,重点就大齿圈裂缝缺陷和凸台组织疏松、气孔缺陷的修复进行了详细介绍;同时对大齿圈的结构设计和制造工艺改进进行分析介绍。

齿轮视觉检测仪器与技术研究进展

相对于接触式测量,机器视觉检测这种非接触式测量具有效率高、信息全、稳定性好、可识别缺陷等优点,在齿轮检测领域得到越来越广泛的应用。近十年来出现了影像仪、闪测仪、CVGM仪器、在线检测设备等多种基于机器视觉技术的齿轮检测仪器,它们既可以实现齿轮综合式测量,又可以实现齿轮分析式测量。回顾了齿轮视觉检测仪器的发展历程和特点,分析了齿轮视觉检测中边缘检测、亚像素定位、特征提取和模式识别等算法的研究和应用进展,总结了机器视觉在齿轮精度测量和齿轮缺陷检测两个方面的技术发展,并指明了齿轮视觉检测仪器与技术的发展前景。