基于機器視覺技術發(fā)動機軸瓦分級檢測系統(tǒng)應用研究開題報告.doc

畢業(yè)設計（論文）開題報告題目名稱：報告人：專業(yè)班級：指導教師：基于機器視覺技術發(fā)動機曲軸軸瓦分級檢測系統(tǒng)應用研究自動化04411基于機器視覺技術發(fā)動機軸瓦分級檢測系統(tǒng)應用研究開題報告一、課題的目的和意義本系統(tǒng)主要用于車輛發(fā)動機曲軸軸瓦裝配的監(jiān)控和報警，有效的對生產(chǎn)和物流傳送流水線上的產(chǎn)品進行識別、分級檢測。這就需要引進一些現(xiàn)代領先技術來輔助以計算機為核心的控制，從而實現(xiàn)相應的性能要求，滿足自動化生產(chǎn)的最優(yōu)化控制，從而為我國有效減少類似交通事故提供高新技術支持，并為我國在該領域趕超世界先進水平做出積極貢獻。曲軸軸瓦裝配是發(fā)動機自動裝配的重要工藝環(huán)節(jié)。本工序中輔助物流系統(tǒng)將不同種類的曲軸軸瓦傳送至正確擺放位置，然后裝配工人根據(jù)氣缸表面的字符提示，將軸瓦裝配在正確的位置，從而保證了裝配線總體生產(chǎn)節(jié)奏。然而由于裝配線在極短時間內可能進行多種軸瓦的裝配。裝配線計算機系統(tǒng)雖然可進行快速響應，但人工方式的裝配過程中常發(fā)生軸瓦混淆現(xiàn)象，即對應于一臺發(fā)動機五個軸瓦發(fā)生錯裝。錯裝后的軸瓦在同一發(fā)動機內將造成車輛運行過程中曲軸各項性能指標下降，導致發(fā)動機整體性能下降。曲軸軸瓦裝錯現(xiàn)象雖然不常見，一旦發(fā)生，后果嚴重。傳統(tǒng)的檢測方法由人工完成，即下一道工序人工肉眼目測，這種方法由于工人長時間工作導致肉眼疲勞，無法從根本上避免安裝事故的發(fā)生。所有不正確安裝，在下一道工序缸體倒置后，將不能直觀目測，輕者造成返修，重者發(fā)生事故。這就需要在曲軸軸瓦安裝檢測過程中對曲軸型號的識別，識別的目標是氣缸表面字母。針對氣缸表面字符特征不一致，采用計算機識別技術對曲軸軸瓦的不同型號進行檢測，保證安裝準確。以一汽大眾集團為例，為了對曲軸軸瓦裝配質量進行在線監(jiān)控，專門從德國引進了專用檢測設備，但該設備僅限于幾種固定型號的曲軸軸瓦，隨著市場的發(fā)展，原有的設備越來越不能滿足制造過程柔性化的需要，針對工廠的實際問題，開展了此課題的研究工作，提出了基于計算機視覺技術的在線檢測方案。1二、文獻綜述通過查閱相關參考文獻，讓我了解到運用機器視覺系統(tǒng)能準確的對工業(yè)生產(chǎn)線上的零配件生產(chǎn)和安裝進行分級檢測、識別。改變了傳統(tǒng)上僅靠人工的檢測、安裝2工作，也避免了一些因人工失誤造成的工程錯誤，以至間接引起的安全事故。2機器視覺伴隨計算機技術、現(xiàn)場總線技術的發(fā)展，技術日臻成熟，已是現(xiàn)代加工制造業(yè)不可或缺的產(chǎn)品，廣泛應用于食品和飲料、化妝品、制藥、建材和化工、金屬加工、電子制造、包裝、汽車制造等行業(yè)。3機器視覺的引入，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工檢測方法，極大地提高了投放市場的產(chǎn)品質量，提高了生產(chǎn)效率。由于機器視覺系統(tǒng)可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，也易于同設計信息以及加工控制信息集成，因此，在現(xiàn)代自動化生產(chǎn)過程中，人們將機器視覺系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗和質量控制等領域。機器視覺系統(tǒng)的特點是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺；同時在大批量工業(yè)生產(chǎn)過程中，用人工視覺檢查產(chǎn)品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。而且機器視覺易于實現(xiàn)信息集成，是實現(xiàn)計算機集成制造的基礎技術?？傊S著機器視覺技術自身的成熟和發(fā)展，可以預計它將在現(xiàn)代和未來制造企業(yè)中得到越來越廣泛的應用。4在人的主觀感知中，視覺是獲取外界信息主要的器官。據(jù)統(tǒng)計，人所獲得外界信息80%是靠視覺得到的，由此可見，視覺的感知功能多么重要。人類視覺的模仿多半是用電視攝像機和計算機技術來實現(xiàn)的，故又稱計算機視覺。視覺傳感器的工作過程可分為檢測、分析、描繪和識別四個主要步驟。5裝配機械手的出現(xiàn)進一步改變了工廠面貌，半導體布線裝有視覺傳感器，在視覺傳感器上采用電視攝影機并利用監(jiān)控器對其瞬時攝制的圖像進行判斷和分析，同時控制定位機構和縱橫驅動機構等，使機械手能快速對軸瓦進行識別分類。6這其中最關鍵的步驟就是圖像的識別和處理。數(shù)字圖像處理的引入是從20世紀60年代以來隨著計算機技術和VLSI的發(fā)展而產(chǎn)生、發(fā)展和不斷成熟起來的一個新興技術領域，它在理論上和實際應用上都取得了巨大的成就，因此數(shù)字圖像成為諸多學者研究視覺感知的有效工具，在工業(yè)圖像處理等大型應用中也有不斷增長的需求。7在計算機控制界面和算法中，采用VisualC+編程實現(xiàn)了系統(tǒng)的界面和整體構架，由于VisualC+本身就是一個圖像的開發(fā)界面，它提供了豐富的關于位圖操作的函數(shù)，對開發(fā)圖像處理系統(tǒng)提供了極大的方便。8這對研究怎樣合理的應用3機器視覺系統(tǒng)和計算機軟硬件的控制來實現(xiàn)工程生產(chǎn)的流程，已成為當今計算機科學和生產(chǎn)過程自動化領域研究的新課題。三、研究（設計）內容和擬解決的關鍵問題本次設計主要應用了模式識別與圖像處理技術，以VC為開發(fā)平臺，設計出曲軸軸瓦自動檢測系統(tǒng)，對軸瓦的類型進行匹配，然后進行自動識別，進而完成檢測任務。我們討論的主要內容是：（1）光源照明技術：在機器視覺應用系統(tǒng)中；好的光源與照明方案往往是整個系統(tǒng)成敗的關鍵；起著非常重要的作用；它并不是簡單的照亮物體而已。光源與照明方案的配合應盡可能地突出物體特征量；在物體需要檢測的部分與那些不重要部分之間應盡可能地產(chǎn)生明顯的區(qū)別；增加對比度；同時還應保證足夠的整體亮度；物體位置的變化不應該影響成像的質量。在機器視覺應用系統(tǒng)中一般使用透射光和反射光。對于反射光情況應充分考慮光源和光學鏡頭的相對位置、物體表面的紋理；物體的幾何形狀、背景等要素。光源設備的選擇必須符合所需的幾何形狀，照明亮度、均勻度、發(fā)光的光譜特性也必須符合實際的要求，同時還要考慮光源的發(fā)光效率和使用壽命。其中LED光源憑借其諸多的優(yōu)點在現(xiàn)代機器視覺系統(tǒng)中得到越來越多的應用。9（2）閾值分割算法:此次設計運用了二維Otsu曲線閾值分割法，二維Otsu閾值分割算法充分利用了圖像象素與其鄰域的空間相關信息而具有比利利用灰度直方圖的一維閾值分割算法更強的抗噪聲能力。10對氣缸表面的圖像作閾值分割，然后二值化，方便了后期的處理。（3）特征提取:本文采用方向統(tǒng)計特征量法。這種方法提取的特征量能反映出最能包含字符特點的字形和筆劃結構特征，符合字符識別的要求。（4）字符識別:因為氣缸表面字符類型少