关键词:
机器视觉
斜齿轮
图像处理
双相机
非接触式测量
摘要:
斜齿轮作为机械传动中经常使用的零件,因其渐进式的轮齿啮合方式使其在传动性能与负载大小方面优于直齿轮,故在工业上的应用极为广泛,尤其在汽车制造领域。针对斜齿轮参数的传统的接触式测量过程中,存在容易对斜齿轮表面造成损伤、时间成本高、测量速度慢等劣势,本文提出了一种基于机器视觉的斜齿轮参数检测方法,通过使用双相机对斜齿轮端面与侧面参数同时进行检测,最终实现对斜齿轮的高精度在线测量。主要研究内容如下:(1)根据本文的实验需要,设计并搭建出合理的图像采集装置。其中,为解决端面相机对不同规格的斜齿轮的对焦的问题,设计了以步进电机为驱动的相机升降机构;为便于后续提取出清晰的齿轮中间齿的边缘轮廓,设计了一种同样采用步进电机驱动的旋转载物平台。(2)针对斜齿轮端面参数的检测,首先利用相机标定技术计算像素当量;为实现端面轮廓与背景之间的高对比度,本文采用了高光亮的正向打光方式,同时运用Gamma变换对端面图像中的暗部信息进行增强,通过对传统边缘检测算法的研究分析,最后提出了采用结合高斯滤波和Laplacian算子的LOG边缘检测方法对端面图像进行轮廓提取。检测算法包括:首先通过确定齿轮中心,提取齿顶圆、齿根圆、内孔圆轮廓上的特征点,最后采用最小二乘法算法进行圆拟合,得到斜齿轮的齿顶圆、齿根圆和内孔圆的直径,且通过齿顶圆与内孔圆的拟合圆心实现对斜齿轮的同心度误差检测;对掩膜处理后的边缘轮廓采用连通域检测分析并计数,得到齿轮齿数。(3)针对斜齿轮侧面参数的检测,首先对侧面图像进行ROI提取得到中间轮齿的图像,通过采用结合OTSU法和Canny边缘检测算法对其进行边缘轮廓提取,对两条边缘轮廓线进行直线拟合,从而判断旋向;对拟合出的两齿顶圆螺旋角求均值,同时考虑相机偏转问题,通过直线拟合出齿轮凸台的边缘轮廓,得到偏转角并对齿顶圆螺旋角进行补偿,最后根据螺旋角与齿顶圆螺旋角之间的换算关系计算出螺旋角。(4)根据上述算法,设计开发了基于机器视觉的斜齿轮测量系统,并对斜齿轮进行系统可视化测量实验。根据上述检测技术,通过多个不同规格的斜齿轮为实验对象进行了斜齿轮参数测量。实验结果表明,齿顶圆、齿根圆、内孔圆的平均测量精度均在16μm以内,螺旋角的测量的相对误差在0.4%以内,同心度误差在0.1 mm以内,本文提出的测量方法可行。