零件检测的论文

建议可从以下几个方面提高零件尺十检测的精度：最大限度发挥测量机本身的精度， 正确的测量策略和评价方法实际测量时，由于工件表面存在着形状、位置等几何误差，以及波纹度、粗糙度、缺陷等结构误差，仅仅测量最少测点数是不够的，理论上说，测量几何特征时测点越多越好，但受限于实际测量条件、测量时间及经济性等因素，很难对所有的被测几何特征做全面的测量，实际上也没有必要。因此在实际测量中会根据尺寸要求和被测特征的精度，选择合适的测点分布方法和测量点数。检测完成数据采集后，再对所得数据进行处理，如：误差评价、测量报告输出及测量数据的统计分析，从而判定产品是否合格，在进行尺寸评价时必须选择正确的评价标准和评价方法，才能保证测量结果的正确性。

基于图像处理的轴类零件尺寸检测技术研究及其精度分析黄杰贤 【摘要】： 据不完全统计,我国年产轴类零件的总量在10亿件左右,需要测量尺寸的约占70%。就目前国内许多制造业对零件的尺寸检测而言,其检测工作还停留在单纯人工视觉或人工视觉与机械量具、光学仪器相结合对产品进行人工抽检的阶段[1]。人工检测往往存在:效率低、可靠性差、检测精度不高、成本高、容易出错等弊端。它已经不适合现代工业企业发展的要求。采用基于图像检测的尺寸检测方法,不仅可以避免人工检测的缺点,而且能实现对加工零件在线、快速、准确和非接触的自动化检测,而目前基于CCD对轴类零件检测的研究工作中,还存在着检测精度不高。检测数据不够稳定等问题。 本研究课题结合学科发展趋势和实际应用需求,在参考大量文献和剖析工业领域的CCD数据采集系统的基础上,着眼于研究基于图象处理的轴类零件尺寸高精度检测技术,本文主要进行以下几个方面的工作: (1)采用Prewitt算子完成对图像边缘初步定位,在此基础上,通过对图像边缘灰度变化的离散值作最小二乘曲线拟合,并对该拟合曲线求极值,得到边缘的精确位置 (2)为了减少干扰对测量值的影响,采用误差数据处理方法筛选出有一定精度的检测数据,然后对这些检测数据求平均值,获得稳定的检测数据。 (3)针对线阵CCD在高精度检测的过程中,因镜头畸变等原因产生误差的问题,提出了用已知的多尺寸轴类零件为参照物,建立误差畸变校正模型,对检测值进行畸变校正,实现高精度检测 【关键词】：线阵CCD 图像处理 最小二乘曲线拟合 误差理论 畸变校正 【学位授予单位】：广东工业大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2008【分类号】：【DOI】：CNKI:CDMD:【目录】： 摘要4-5Abstract5-6目录6-9Content9-12第一章 绪论 课题研究的意义 测量技术的重要性 国内测量技术的现状及其弊端 本课题研究的意义 基于图像处理的轴类零件尺寸检测技术的研究现状及其发展趋势 国内情况 国外情况 国内外基于CCD尺寸检测技术发展的趋势 论文的主要研究内容 本章小结15-16第二章 图像测量系统硬件设计 系统组成 精密机械位移扫描控制系统 线阵CCD摄像机 光学照明系统 图像采集系统 装夹工作台的设计 计算机及处理软件 本章小结21-22第三章 基于图象处理的轴类零件边缘的精确定位 图像处理原理 数字图像处理的目的 数字图像处理主要研究的内容 数字图像处理的优点 轴类零件边缘的边缘检测 零件边缘的精确定位 最小二乘曲线拟合的概念 用多项式进行最小二乘曲线拟合 基于曲线拟合的边缘精确定位 本章小节33-34第四章 误差数据处理 一维正态分布 偶然误差的规律性 偶然误差 偶然误差的分析 边缘检测数据误差处理 本章小结41-42第五章 畸变校正 畸变的产生 畸变校正的基本原理 畸变校正的具体方法 检测参照物图像的边缘 畸变补偿函数的建立 检验畸变校正函数 检验实验结果 本章小节48-49第六章 软件设计 软件设计 界面设计与功能说明 本章小结51-52第七章 尺寸检测实验结果与数据分析 多阶梯轴测量结果 测量数据 测量结果分析 误差与精度分析 本章小结55-56总结与展望56-58参考文献58-61攻读学位期间发表的论文61-62致谢62 下载全文 更多同类文献 CAJ格式全文 (如何获取全文？ 欢迎：购买知网卡、在线咨询) CAJViewer阅读器支持CAJ,PDF文件格式

可以用高精密精度千分尺测量