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1、微小零件精密涂膠一直是工藝過(guò)程中的主要成本來(lái)源,當(dāng)前微小零件精密涂膠大多采用手工完成,涂膠的位置精度、邊緣質(zhì)量、生產(chǎn)效率等難以達(dá)到現(xiàn)代企業(yè)的生產(chǎn)需求,特別是復(fù)雜的微小零件精密涂膠對(duì)質(zhì)量有著更嚴(yán)格的要求。采用智能化設(shè)備取代人工涂膠成為企業(yè)迫切需要解決的問(wèn)題。本文搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)并開展金屬表鏈涂膠視覺(jué)系統(tǒng)的研究。
設(shè)計(jì)并搭建了表鏈視覺(jué)定位系統(tǒng)。首先由表鏈涂膠的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了視覺(jué)涂膠硬件的基本構(gòu)成方案,分析并確立了表鏈涂膠中視覺(jué)定位誤差的主
2、要來(lái)源及主要誤差,并提出采用相機(jī)標(biāo)定和圖像處理來(lái)減小誤差的解決辦法,并且涂膠路徑的設(shè)計(jì)也是涂膠質(zhì)量的影響因素之一。對(duì)視覺(jué)定位系統(tǒng)的關(guān)鍵硬件進(jìn)行選型設(shè)計(jì)及較詳細(xì)的選型過(guò)程分析,包括光源、相機(jī)、鏡頭。在基于 MFC平臺(tái)上開發(fā)的人機(jī)交互界面上進(jìn)行軟件系統(tǒng)控制并在VS2013的環(huán)境中采用VC++語(yǔ)言結(jié)合Halcon軟件的算子開發(fā)了視覺(jué)定位系統(tǒng),通過(guò)人機(jī)交互界面完成圖像采取與圖像處理、運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)控制和氣壓涂膠控制,實(shí)現(xiàn)視覺(jué)精密涂膠運(yùn)動(dòng)的功能。
3、> 通過(guò)相機(jī)標(biāo)定的方法補(bǔ)償光學(xué)誤差以及相機(jī)安裝模型誤差。采用數(shù)學(xué)方法研究相機(jī)模型的坐標(biāo)系及其相互之間的關(guān)系,深入了解相機(jī)標(biāo)定原理以及內(nèi)部參數(shù)之間的關(guān)系。描述了三種不同精度等級(jí)的相機(jī)標(biāo)定方法以及各方法的特點(diǎn)。借助Halcon標(biāo)定助手選擇與Tsai兩步法相似的方法進(jìn)行本文的標(biāo)定,并且采用手眼標(biāo)定法建立了從像素坐標(biāo)系到運(yùn)動(dòng)平臺(tái)坐標(biāo)系之間的數(shù)學(xué)聯(lián)系。標(biāo)定的像素精度是3.7um,小于定位精度要求0.05mm。同時(shí)根據(jù)相機(jī)標(biāo)定精度評(píng)估的兩種常見(jiàn)方
4、法的思路提出了標(biāo)準(zhǔn)參照物評(píng)估方法。
針對(duì)表鏈涂膠所涉及到的圖像處理算法進(jìn)行了相關(guān)的理論分析與實(shí)驗(yàn)研究。通過(guò)一張圖像提取表鏈的角點(diǎn)精度較差,利用同軸光源得到的圖像與背光源圖像進(jìn)行圖像融合。闡述了圖像二值化分割的三種典型方法及其應(yīng)用特點(diǎn),圖像處理結(jié)果表明雙峰法可以有效地將表鏈圖像從背景與目標(biāo)分離開。詳細(xì)分析了二值數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的原理并經(jīng)過(guò)閉運(yùn)算處理較好的恢復(fù)表鏈縫隙實(shí)際的結(jié)構(gòu)形狀。接著用Harris方法與最小矩形擬合方法分別識(shí)別出表鏈
5、兩側(cè)關(guān)鍵點(diǎn)與內(nèi)部縫隙點(diǎn),最后使用 K-means聚類將角點(diǎn)分類并擬合表鏈各顆粒形狀與位置,圖像處理結(jié)果與實(shí)際吻合滿足精度要求。
最后文章介紹了整個(gè)表鏈涂膠的處理步驟及其對(duì)應(yīng)的圖像處理效果。采用標(biāo)準(zhǔn)參照物評(píng)估方法實(shí)驗(yàn)測(cè)試相機(jī)標(biāo)定方法精度大小,分析實(shí)驗(yàn)20組數(shù)據(jù),求出定位誤差的最大絕對(duì)誤差為4.1um,與前文標(biāo)定精度3.7um相比滿足定位誤差的要求。采用兩組方案研究區(qū)域內(nèi)涂膠的軌跡設(shè)計(jì),對(duì)比分析螺旋收縮軌跡法是較好的涂膠方法。本文
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