基于機(jī)器視覺(jué)的磨削表面粗糙度畢業(yè)設(shè)計(jì).doc

畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）題目：基于機(jī)器視覺(jué)的磨削表面粗糙度檢測(cè)的研究學(xué)院：專業(yè)班級(jí)：指導(dǎo)教師：職稱：講師學(xué)生姓名：學(xué)號(hào)：摘要表面粗糙度是反映零件表面上微觀幾何形狀誤差的一個(gè)重要指標(biāo)，隨著機(jī)械制造業(yè)的發(fā)展和檢測(cè)技術(shù)的提高，許多科研組織都在深入研究關(guān)于表面粗糙度測(cè)量的各種關(guān)鍵技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)表面粗糙度的快速無(wú)損檢測(cè)。本文綜合比較了目前常用的幾種表面粗糙度測(cè)量方法，針對(duì)磨削表面紋理隨機(jī)性強(qiáng)，分布方向性不足等特點(diǎn)，結(jié)合機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，通過(guò)對(duì)圖像檢測(cè)技術(shù)的研究，設(shè)計(jì)了一種新的表面粗糙度測(cè)量方法。首先對(duì)圖像檢測(cè)系統(tǒng)的光源進(jìn)行了分析優(yōu)選，最終確定LED光源為磨削表面粗糙度檢測(cè)的最佳光源。然后評(píng)定了各種濾波和圖像增強(qiáng)方式對(duì)磨削表面圖像的處理效果，利用灰度級(jí)閾值化的分割處理。采用二維離散傅里葉變換將磨削表面圖像所呈現(xiàn)的紋理特征轉(zhuǎn)換到頻域中進(jìn)一步加以分析，發(fā)現(xiàn)功率譜半徑與表面粗糙度值呈近似單調(diào)函數(shù)關(guān)系，完成了表面粗糙度值的測(cè)量，從而論證了利用機(jī)器視覺(jué)測(cè)量表面粗糙度的可行性。本文采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)，以MATLAB軟件為平臺(tái)，設(shè)計(jì)了表面粗糙度測(cè)量系統(tǒng)，開(kāi)發(fā)了相應(yīng)的磨削表面粗糙度檢測(cè)軟件。關(guān)鍵詞:表面粗糙度，圖像檢測(cè)，MATLAB，磨削表面ABSTRACTSurfaceroughnessisoneofimportantindexesreflectingmicroscopicerroringeometricalform.Astheindustryofmechanicalmanufacturinganddetectiontechnologydevelop,manygroupsaremakingintensivestudiesofvariouskeytechnologiesactivelytorealizequickandnondestructiveexaminationofsurfaceroughnessThisthesiscomparedseveralordinarymeasuringmethodsofsurfaceroughnesssynthetically.Becausethetextureofgroundsurfacedisplaysstrongrandomnessandinsufficientdirectivityofdistribution,newdetectionmethodofsurfaceroughnessWasputforward,throughcombinationofcomputervisiontechnique,Throughimagedetectiontechnologyresearchanddesignanewsurfaceroughnessmeasurement.Firstly,thisthesisanalyzedimagecharacteristicsofgroundsurfaceunderdifferentlightsourcesprofoundlyandchosecondensingLEDlinesource.Secondly,assessingtheeffectsofvariousfilteringmethodsandimageenhancementapproachesquantitativelyaccordingtoprofilecurvesofgreyvariation，thethesisdevelopedeffectiveimagepreprocessingprograms.Therefore,wecouldrecognizemasscentricpositionsofsurfacedefectsandcalculatepropertiesofthem.Thirdly,thisthesistransformedgroundsurfaceimagesintofrequencydomainadoptingtwo-dimensionalDiscreteFourierTransforminordertoimplementfurthertexturecharacteristicanalysisThenwediscoveredthatpowerspectralradiushadapproximatelymonotonerelationshipwiththevalueofroughness,sothesecharacteristicswereextractedasinputstoaccomplishmeasurementofsurfaceroughness.Inthispaper,combinedwithmachinevisiontoMATLABsoftwareasaplatform,surfaceroughnessmeasurementsystemdesignedtodevelopthecorrespondingsurfaceroughnessdetectors.Keywords:surfaceroughness；imagedetection；MATLAB；grindingsurface）目錄第1章緒論.11.1表面粗糙度概述.11.2表面粗糙度測(cè)量.21.3國(guó)內(nèi)外粗糙度檢測(cè)研究現(xiàn)狀.31.3.1接觸式測(cè)量方法.31.3.2光學(xué)測(cè)量方法.31.3.3其它測(cè)量方法.41.4論文研究的目的.41.5論文研究的主要內(nèi)容.5第2章磨削表面檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì).62.1機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng).62.1.1機(jī)器視覺(jué)技術(shù)簡(jiǎn)介.62.1.2機(jī)器視覺(jué)發(fā)展歷史.62.1.3機(jī)器視覺(jué)在制造業(yè)中的應(yīng)用.72.2機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的組成部分.72.3圖像檢測(cè)系統(tǒng)的主要設(shè)備.82.3.1光學(xué)系統(tǒng).82.3.2CCD攝像機(jī).102.3.3圖像采集卡.112.3.4計(jì)算機(jī).122.3.5照明光