[发明专利]基于机器视觉的大长径比轴类零件直线度误差检测方法无效

专利信息
申请号: 201110419626.2 申请日: 2011-12-15
公开(公告)号: CN102519400A 公开(公告)日: 2012-06-27
发明(设计)人: 郝飞;史金飞;朱松青;张志胜;陈茹雯;韩延祥 申请(专利权)人: 东南大学;南京工程学院
主分类号: G01B11/27 分类号: G01B11/27
代理公司: 南京知识律师事务所 32207 代理人: 蒋海军
地址: 210096 江苏省*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 机器 视觉 长径 零件 直线 误差 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种基于机器视觉的大长径比轴类零件直线度误差检测方法,其步骤为:

(1)标准件安装:

标准件等高安装多组,所有标准件的对应边相互平行,两标准件的几何尺寸以及标准件之间的位置关系采用常规的高精度检测工具测量获得;

(2)相机安装:

确保成像平面与标准件的上表面平行,并且相机能沿被测轴的轴线方向和垂直于工作台面方向移动;

(3)工件安装:

将被测轴置于视场内,调整位置,使被测轴的轴线与标准件边平行或垂直;

(4)图像采集:

当相机处于第i个采样点处,调整相机位置,使得相机到被测轴的距离为D1,采集1幅图像,记为image1i,调整相机位置,使得相机到被测轴距离为D2,再采集1幅图像,记为image2i;沿被测轴轴线方向移动相机到下一个采样点i+1处,调整相机位置,使得相机到被测轴的距离为D1,采集1幅图像,记为image1i+1,调整相机位置,使得相机到被测轴距离为D2,再采集1幅图像,记为image2i+1,如此沿轴线方向移动相机,直至到最后一个采样点,完成整个轴线方向上图像序列的采集,其中,D1和D2是两个未知的变量,但是D1和D2之间的差值是已知量;

(5)图像处理:

image1序列图像中第i幅图像处理,采用Harris角点提取算法提取两标准件的8个角点,用Canny边缘提取算法提取轴的轮廓边缘;image2序列图像中第i幅图像处理,采用Harris角点提取算法提取两标准件的8个角点,用Canny边缘提取算法提取轴的轮廓边缘;

(6)建立坐标系统:

image1图像序列中标准件上最左下角的角点为坐标原点,x轴平行于轴线,y轴垂直于轴线,z轴垂直于工作台面;

(7)计算圆心位置坐标:

在序列图像image1i的被测轴轮廓上取2个点,保证2个点在垂直于轴线方向上图像坐标相同,在序列图像image2i的被测轴轮廓上取2个与image1i中的点相对应的点;根据小孔成像原理、上述所取的4个点共圆、光心与轮廓点所确定的直线和轮廓点与圆心所确定的直线垂直、相机移动的距离|D1-D2|4个条件,计算得出圆心位置坐标;

(8)统一坐标:

根据标准件之间的安装尺寸关系,将上述计算得到的坐标统一到同一个坐标系下;

(9)根据截面的圆心坐标,利用直线度评定方法,计算直线度。

2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的大长径比轴类零件直线度误差检测方法,其特征在于:步骤(7)中计算圆心位置坐标时建立系统数学模型,当相机处于1#位置处时,被测轴轮廓上的对称点p9和p11成像;当相机处于2#位置处时,被测轴轮廓上的对称点p8和p10成像,标准件上坐标原点及pi(i=1,2,3,…,7)的8个角点间的距离是已知的参数,再根据小孔成像原理、pi(i=8,9,10,11)4点共圆、Ocp8⊥p8o、Ocp9⊥p9o、相机从1#位置到2#位置移动的距离,已知这些条件建立系统数学模型如下:

Ow-XwYwZw为世界坐标系,Oc-XcYcZc为相机坐标系,1#、2#为相机所处两个位置,o为轴某处截面圆的圆心,pi(i=1,2,3,…,11)坐标分别为:p1(x1,0,0),p2(x1,y2,0),p3(0,y2,0);p4(x4,y4,0),p5(x5,y4,0),p6(x4,y6,0),p7(x5,y6,0);p8(x8,y,z8),p9(x9,y,z9),p10(x10,y,z10),p11(x11,y,z11);

当相机处于1#位置时,相机光心Oc到圆心o距离为D1,当相机处于2#位置时,相机光心Oc到圆心o距离为D2,并假设圆心在世界坐标系下坐标为o(x,y,z),则有:

x9+x11=2x                             (1.1)

z9=z11                                (1.2)

a1(x9-x,0,z9-z+D1)·b1(x9-x,0,z9-z)=0---(1.3)]]>

fdx·(x9-x)/(z9-z+D1)-fdx·(x11-x)/(z11-z+D1)=C1---(1.4)]]>

βx1=fdx·1-z+D1---(1.5)]]>

βy1=fdy·1-z+D1---(1.6)]]>

x8+x10=2x                             (1.7)

z8=z10                                (1.8)

a2(x8-x,0,z8-z+D2)·b2(x8-x,0,z8-z)=0---(1.9)]]>

fdx·(x8-x)/(z8-z+D2)-fdx·(x10-x)/(z10-z+D2)=C2---(1.10)]]>

(x8-x)2+(z8-z)2=(x9-x)2+(z9-z)2                        (1.11)

D1-D2=C                                                (1.12)

βx2=fdx·1-z+D2---(1.13)]]>

βy2=fdy·1-z+D2---(1.14)]]>

其中,为直线Ocp9方向,为直线p9o方向,为直线Ocp8方向,为直线p8o方向;C1为p9点的像到p11点像之间的距离;C2为p8点的像到p10点像之间的距离;为当相机处于1#位置处时,沿Xc轴方向测量比,由两标准件平行于Xc轴的4条边的长度与其对应像的长度的比值所确定,为当相机处于1#位置处时,沿Yc轴方向测量比,由两标准件平行于Yc轴的4条边的长度与其对应像的长度的比值所确定,为当相机处于2#位置处时,沿Xc轴方向测量比,由两标准件平行于Xc轴的4条边的长度与其对应像的长度的比值所确定,为当相机处于2#位置处时,沿Yc轴方向测量比,由两标准件平行于Yc轴的4条边的长度与其对应像的长度的比值所确定;C为相机从1#位置到2#位置所移动过的距离;f为相机的焦距;dx是像素在X方向上的尺寸,dy是像素在Y方向上的尺寸;

联立式(1.1)~式(1.14),即为本测量系统的数学模型,根据该测量系统的数学模型,计算得出圆心位置坐标。

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