基于机器视觉的数控精密磨削加工在线检测系统

针对目前数控精密磨削检测效率低的问题,构建了基于机器视觉的数控精密磨削加工在线检测系统.通过工业CCD相机在线采集被加工工件图像,经去噪、复原等预处理后,提取工件图像的轮廓曲线数据,并实时与设计轮廓曲线进行比较,得到加工轮廓误差,在此基础上,引导工作台进行自动在线补偿,实现工件轮廓精密磨削.实验结果表明,采用该系统能够有效地提高精密磨削加工检测的精度和自动化程度.     

曲线磨削无干涉的近似法向跟踪算法

针对法向跟踪曲线磨削加工中砂轮与工件的干涉问题,提出了自动避开干涉的近似法向跟踪磨削算法,并对其进行数学建模.同时,结合生产实例,在数控曲线磨床上进行了实验验证.结果表明,所提出的算法能够实现基于最佳法向跟踪角的法向跟踪曲线磨削,可以找到磨削加工中工件曲线轮廓的干涉点,并且计算出砂轮避开干涉的最佳法向跟踪角和工作台旋转角度,从而实现对任意复杂曲线轮廓的磨削加工.     

基于工件轮廓图像的砂轮磨损在线检测方法

研究一种基于机器视觉的砂轮磨损在线检测和补偿方法,介绍基于工件局部轮廓图像的砂轮磨损在线检测原理,分析了由砂轮磨损引起的轮廓误差在线补偿方法.在此基础上,在所开发的复杂轮廓磨削平台上进行了试验研究.研究结果表明:所提出的砂轮磨损检测和误差补偿方法可以有效地进行实时在线检测砂轮的磨损程度,并能补偿主要由砂轮磨损引起的轮廓加工误差,提高工件的加工精度,为砂轮磨损的在线检测以及砂轮修整预报提供了一种新的方法.     

精密数控曲线磨削中的砂轮法向跟踪建模及实验

针对传统数控曲线磨削存在的缺陷,提出了精密数控曲线磨削砂轮法向跟踪的新概念;通过保证曲线轮廓上磨削点处的法线经过砂轮的回转平面,实现了砂轮与工件之间的恒定点接触,从而提高了加工精度、实现了对任意复杂曲线轮廓的磨削加工.在分析砂轮与工件运动几何关系的基础上,建立了砂轮法向跟踪的数学模型,进而给出了法向跟踪的控制算法,并将该算法成功地应用于自行研制开发的MD9040型数字化曲线磨床.实验结果表明,砂轮法向跟踪的实现有效地提高了曲线磨削的加工精度.     

曲线磨削砂轮廓形的原位视觉检测和误差补偿

为了精确测量砂轮轮廓,分析了一种曲线磨削砂轮廓形快速原位视觉检测的工作原理,设计了砂轮廓形原位视觉检测系统,提出了砂轮廓形精度的测量和量化评定方法.基于自主研发的曲线磨削平台,通过实验验证了砂轮廓形原位视觉检测系统的测量精度.同时,为了提高工件的加工精度,进一步提出了一种砂轮廓形误差的分段量化表征和误差补偿方法,并进行了实验研究.结果表明,所提出的方法能够实时在线补偿砂轮廓形误差,有效提高零件加工轮廓的形状和尺寸精度.     

高速深切磨削氧化锆陶瓷表面粗糙度的在线监测

从放在工件夹具上的声发射(AE)传感器测得的磨削加工中的AE信号中,提取有关磨削表面粗糙度的信息,用神经网络的方法对高速深切平面磨削工程陶瓷部分稳定氧化锆的工件表面粗糙度进行了在线连续监测.结果表明,该方法基本可行,通过进一步改进,可以用于高速深切平面磨削工程陶瓷工件表面粗糙度的在线监测.     

基于DSP的磨削表面粗糙度在线检测系统开发

为了解决磨削工件在线粗糙度等级识别速度慢和准确性不高的问题,开发了基于DSP的工件表面粗糙度在线检测系统.该系统基于光散射原理,通过工业相机采集光散射图像,运用DSP芯片对采集到的图像进行图像预处理以及特征参数的提取;最后利用建立的多分类支持向量机模型,对不同表面粗糙度等级的图像进行分类.实验结果表明,在该硬件平台上整个识别过程耗时约0.5s,识别率可达96%以上,说明该系统可有效识别工件表面粗糙度等级,有效实现工件表面粗糙度的在线检测.     

端面磨削动态热力耦合效应及对表面去除过程影响

针对端面磨削加工接触表面热力学分布特征提出一种基于动态热力耦合效应的理论建模方法.首先,建立多颗磨粒运动轨迹数学模型;其次,基于磨粒运动轨迹与磨粒高度的动态分布特征对加工工件磨削力进行解析求解;根据求得的磨削力,运用有限差分法(FDM)对端面磨削工件表面动态热力耦合过程进行分析;最后,分别采用有限元法(FEM)和端面磨削实验验证理论分析的合理性.结果表明:动态热力耦合的均一化程度会引起加工工件表面轮廓高度的差异性,减小砂轮转速可改善加工工件表面轮廓.     

基于形状上下文特征和ICP的高精度轮廓视觉检测算法

为了解决任意形状工件轮廓尺寸的高精度检测问题,提出了一种基于形状上下文特征和迭代最近点的轮廓视觉检测算法.首先,在图像中采用基于局部面积的边缘提取算法提取工件的亚像素边缘,并过滤掉噪声和补齐轮廓;然后,基于从粗到精的匹配策略,先使用形状上下文特征进行粗匹配,再使用迭代最近点算法进行精匹配;最后,提出邻域法来计算出轮廓偏差.标定板实验和工件实验结果表明,该算法的检测精度达到0.5个像素,可以满足实际应用的需要;同时,该算法应用在工业检测上可大大提升误差检测的应用范围和工业生产效率.     

一种基圆差动式展成磨齿机及其数控系统设计

针对现有磨齿机存在传动链复杂、齿轮磨削加工精度低等实际问题,设计了一种新的高精度基圆差动式展成磨齿机.其核心内容是通过在工件主轴上设置一个附加旋转运动和工作台直线运动伺服驱动环节,来实现齿轮的高精度展成磨削,并利用工业控制计算机开发了该机床的数控系统及控制过程.实践证明,由此构成的数控磨齿机传动链简单、加工精度高、机床成本低,具有一定的实用价值.     

一种大型圆筒类零件轮廓误差在线测量系统

针对大尺寸工件难以采用传统圆度仪进行测量,研发了一套适合大型圆筒类零件的轮廓误差在线测量系统。本测量系统采用单片机+PC控制,以2根同步转动的托辊带动被测圆筒旋转,通过非接触式传感器获取被测工件的表面轮廓测量数据。基于轮廓定位式圆度误差算法,求出工件表面各等分点的轮廓误差值并绘制曲线图。理论分析和实验结果表明本系统能够实现大型圆筒的在线测量,具有良好的应用前景。     

基于线性CCD阵列的弹头轮廓误差测量

提出了一种运用CCD成像测量技术进行大型机械零件轮廓测量的图像测量方法，该方法利用CCD成像技术获得零件轮廓的图像，并使用Marr边缘检测算子精确确定零件轮廓的边缘位置，利用十一点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置，并对轮廓分段识别。最后采用直线和任意曲线轮廓拟合的数学模型及误差评定方法，判断所测零件的轮廓度是否满足公差要求。该方法代替了传统的模板手工测量，测量效率高，实验表明，此方法达到了理想的测量结果。     

智能加工中心的视觉系统

提出了一个智能加工中心（ＩＭＣ）的实验系统方案，计算机视觉系统作为ＩＭＣ的感官部件，利用ＣＣＤ工业摄像机摄下机床工作台上的工件毛坯图像，在零件设计信息指导下，把待加工面抽象成一条封闭的平面曲线，据此识别工件毛坯及其安装状态，进而识别工件坐标在机床坐标系中的位置．从而将视觉信息作为工艺规划的依据．     

等离子体显示中基于边缘检测的动态误差扩散方法

针对交流等离子体显示器中的常规误差扩散方法因误差扩散系数固定导致反映图像细节轮廓损失的问题，提出了一种基于边缘检测的动态误差扩散方法．该方法在对每个像素的误差扩散处理过程中，先沿误差扩散方向进行边缘检测，再根据边缘检测结果动态地选择误差扩散系数组及调整各个方向的误差扩散系数，使得误差扩散系数与轮廓特征相关，减小了误差扩散过程中造成图像细节轮廓损失的累积误差．仿真结果表明，将新方法应用于交流等离子体显示器中，不仅能够减少因较少子场引起的假轮廓，同时还可以避免由于常规误差扩散方法中固定误差扩散系数引起的轮廓细节损失．     

高阶椭圆锥齿轮齿距误差的三坐标测量方法

为验证高阶椭圆锥齿轮副设计及加工的正确性,针对高阶椭圆锥齿轮插齿包络法加工得到的齿轮实体,提出高阶椭圆锥齿轮齿距误差的三坐标测量法。根据齿轮啮合原理,建立该锥齿轮齿距误差测量评价的数学模型。采用三坐标测量法,通过对高阶椭圆锥齿轮样件的实际测量,分析处理三坐标测量机上获得的坐标点集,从而获得理想元素。经数据处理后可以分析得到非圆锥齿轮的节曲线拟合曲线、单个齿距误差以及齿距累计误差。测量分析结果与理论计算结果基本吻合,表明所建立的高阶椭圆锥齿轮齿距误差评定方法是可行的。     

基于图像处理技术的工件长度在线测量

针对轧钢厂加热钢锭传输线,提出了一种工件长度在线测量方法.利用CCD摄像机对生产线上工件的图像信息进行远距离采集.考虑到实时在线检测要求算法简单计算速度快,在对图像信息进行边缘噪声滤除的基础上,利用图像灰度的梯度算子提取工件边缘特征,并进行边缘识别,从而实现工件长度的在线测量.为补偿摄像镜头的非线性影响,进行了二次多项式拟合处理,以提高测量精度.同时,介绍了实时在线测长系统的组成和功能,并对其测量速度和精度进行了实际测试分析,结果表明,被测工件长度在400~1 200 mm之间,运行速度不高于5 m/s时,测量误差低于0.4%.     

乱序四点法直线误差分离技术

提出了一种新的时域乱序四点法直线误差分离技术，它通过对4个特定布置传感器的输出数据进行冗余组合和乱序递推，能快速精确地分离出工件的直线形状误差和工作台的直行误差运动，该方法既避免了频域三点法中必须经过正反两次Fourier变换从而使计算时间相对较长的问题，又有利于在线检测与补偿加工；同时，既克服了时域逐次三点法传感器之间的间距必须等于采样间隔的限制，又可以获得更为密集的采集数据，达到更高的分离精度。     

控制活动轮廓演化的快速图像分割方法

针对目前图像分割方法较难精确、 快速地实现图像分割的问题, 提出一种控制活动轮廓演化的快速图像分割方法. 首先用外部能量与内部能量加权和作为曲线能量函数, 用封闭曲线外部与内部能量建立活动轮廓波模型； 然后用最优路径移动更新曲线能量, 获取所需图像分割目标； 最后引入粒子群优化算法获取全部初始轮廓点的最优控制点, 根据最优控制点控制活动轮廓演化达到实现目标图像准确分割的目的. 实验结果表明, 该方法的图像分割精度明显高于目前典型的图像分割算法, 提高了图像分割的抗噪性能及图像分割速度.     

适用于地毯编织图像处理的误差扩散改进算法

常规误差扩散方法会导致图像细节轮廓损失问题,为满足地毯编织图像处理中对图像细节处理的要求,本文提出一种基于HVS模型及边缘检测的像素点误差扩散半色调算法。该算法首先对图像进行边缘检测处理,提取图像的边缘点信息,然后采用基于HVS模型误差扩散系数对图像进行误差扩散处理,处理过程中对于边缘点不进行误差叠加,以保留图像边缘信息。仿真结果表明该算法能够更好地减少图像细节损失,保留图像细节信息,进而满足地毯编织图像处理的需要。     

基于Halcon的蒸汽发生器堵板操作机器人视觉定位算法

蒸汽发生器的工作环境复杂、危险,施工人员在完成堵板螺栓紧固时存在一定的风险。介绍了一种基于图像识别的螺栓紧固方法。机器人自主作业平台主要包括机器人系统和图像采集系统两个部分,采用图像处理软件Halcon,实现基于灰度值的图像阈值分割,利用圆形曲线算法得到圆后,最终得到圆的几何中心。此外,还显示了采用扭矩和时间控制方法的紧固螺栓方法。最后通过螺栓实验和精度验证了图像识别和螺栓紧固的过程。结果表明针对堵板机器人螺栓定位问题采用的基于阈值分割的定位算法识别率为100%,定位最大误差为1.10mm,最小误差为0.92mm,满足堵板机器人螺栓自主定位的精度要求。