轴类零件尺寸的视觉检测研究

摘 要：轴类零件尺寸的测量是轴类零件制造业的重要环节，随着制造技术的不断发展，传统的测量方法已经不能满足生产的需要。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抽检的阶段。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。随着科技的不断进步，使利用机器视觉对轴类零件尺寸进行高精度测量成为可能。通过对采集的零件图像进行处理，进而实现其尺寸检测，不仅可以提高检测的效率、精度和可靠性，降低成本和出错率，还利于用户通过对测量数据的分析，改进零件生产环节，从而提高生

产质量和效率。

关键词：视觉检测；轴类零件

前言：

轴类零件是机械工业中极为常见的零件之一，其几何尺寸与精度不仅直接影响机械的运动性能、使用寿命，且对减少能源消耗和环境污染等有重要影响。在我国大多数机械加工企业的加工现场，产品尺寸的测量仍然采用 V 型块加百分表或千分表、千分尺等落后的传统量具。这种传统的手工测量方法对操作人员的依赖性强，操作者劳动强度大，效率低，产品质量得不到有效保障，还可能产生很多人为误差，这样就难以满足大批量、高效率、高精度的产品检测要求。因此，研究低成本、高精度、高效率的轴类零件尺寸自动检测系统，对提高我国机械装备制造业的技术水平具有重大意义。目前，视觉检测技术是精密测试技术领域内最具有发展潜力的新技术，它综合运用了电子学、光电探测、图像处理和计算机技术 。将机器视觉引入工业检测中，实现对物体( 产品或零件) 尺寸或相对位置的快速测量，可以做到实时在线、非接触和高精度，省时省力并可以避免测量过程中人为产生的错误，同时也能实现生产的连续性和提高生产的自动化程度 。

正文：

1机器视觉技术的发展

机器视觉是研究用计算机来模拟生物视觉的科学技术，机器视觉系统的首要目标是用图像创建或恢复现实世界模型，然后认识现实世界。机器视觉是一个相当新且发展十分迅速的研究领域，并已成为计算机科学的重要研究领域之一。机器视觉是在-(世纪J(年代从统计模式开始的，当时的工作主要集中在二维图像分析和识别上。20世纪50年代 ，Roberts （1965年）通过计算机程序从数字图像中提取诸如立方体、菱柱体等各方面的三维结构，并对物体形状及物体的空间关系进行描述。到了20世纪70年代，已经出现了一些视觉应用系统。1977年，以 David Marr教授为代表，提出了不同于“积木世界”分析方法的计算视觉理论，该理论在20世纪80年代成为机器视觉研究领域中的一个十分重要的理论框架。可以说，对机器视觉的全球性研究热潮是从20世纪80年代开始的，到80年代中期，机器视觉获得蓬勃的发展。20世纪90年代，随着光电自动化和计算机技术的高速发展，利用机器视觉的快速性、可重复性、智能化和可现场性的特点，机器视觉在汽车零配件批量加工的尺寸检查和自动装配的完整性检查、电子装配线的元件定位、PQ 上的字符识别、印刷电路板的检验等应用场合得到了具体的应用^【1】。