关键词:
机器视觉
边缘提取
YOLO
齿轮分类
齿轮尺寸测量
摘要:
在机械设计与制造领域,注塑直齿圆柱齿轮因其具有轻量化、自润滑和低噪音的特点,被广泛用于航空航天、铁路交通、农业机械等多个行业。受限于齿轮的基本尺寸和齿距较小,使用传统测量方法难以高效率测量其尺寸,这无疑为尺寸测量工作带来了巨大的挑战。此外,注塑直齿圆柱齿轮的生产量巨大,而现行的生产线仅能对单一类型的齿轮进行尺寸检测,这不仅增加了检测设备的需求,也提高了生产成本。本文旨在开发一种针对多种类注塑齿轮的全自动化智能齿轮尺寸测量算法,实现单产线上对不同种类注塑齿轮的尺寸测量,解决目前生产线上注塑齿轮尺寸检测成本高的问题,提高生产线的自动化程度,实现生产流程的优化与升级。主要研究内容如下:
(1)针对在工业生产环境中,高参数量,高计算量模型导致硬件成本高的问题,对齿轮分类检测模型进行轻量化改进,包括对YOLOv8n的Backbone层进行改进:将其中的Conv模块更换为Adown模块,提高处理多尺度特征的能力和模型泛化能力;对Neck层进行改进,将其中的C2f模块更换为CSPPC模块,减少冗余计算和内存访问。通过实验验证改进后的YOLOv8n-Adown-CSPPC相比原网络更轻量化。
(2)优化注塑直齿圆柱齿轮轴向尺寸测量算法,结合像素当量转换原理,开发了注塑直齿圆柱齿轮端面尺寸测量算法。针对目前ROI方法提取单像素边缘固定化和效率低的问题,将Canny算子和水平边缘卷积算子结合,实现自动提取单像素水平边缘;在此基础上,针对最小二乘法拟合亚像素坐标受离群点影响的问题,将最小二乘法与Tukey双权重损失函数结合以拟合亚像素坐标,去除拟合水平亚像素坐标点时两端亚像素离群点的影响,得到了斜率趋于水平的直线以准确测量轴向尺寸。
(3)开发了多分类齿轮视觉测量系统,该系统包括图像采集、图像处理、齿轮分类以及齿轮尺寸测量各个模块。针对注塑齿轮视觉尺寸测量需求,搭建了硬件实验平台,确定相机与镜头及照明方式,将改进后的YOLOv8n-Adown-CSPPC网络和所开发的三类齿轮尺寸测量程序结合,实现识别分类齿轮并测量尺寸的目标;在此基础上,开发了多种类注塑齿轮尺寸测量系统,并将该系统测量的数据与三坐标测量仪和齿轮测量中心测量的数据对比,实验表明本系统可以测量长度尺寸误差要求为1级以上,齿距偏差尺寸误差要求为9级以上的注塑直齿圆柱齿轮。