基于机器视觉的螺纹中径测量方法研究.pdf
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1、2024 年第 2 期仪 表 技 术 与 传 感 器Instrument Technique and Sensor基金项目:陕西省科技攻关计划(2022SF-469)收稿日期:2023-07-27基于机器视觉的螺纹中径测量方法研究林 葵1,陈曼龙1,2,余智超1,邹滨阳1,燕立志1,景 敏1,21.陕西理工大学机械工程学院;2.陕西省工业自动化重点实验室 摘要:螺纹中径是衡量螺纹制造精度的重要参数,基于机器视觉测量螺纹时获取的是螺纹牙廓,而非具体螺纹中径值。为了提高机器视觉对螺纹中径的检测效率,提出了一种扩展虚拟三针法测量螺纹中径方法。该方法以机器视觉获取的螺纹轴截面图像为数据源,对获取的轴截
2、面图像进行旋转矫正,通过计算出轴截面上各牙廓理想量针圆心坐标,利用几何关系并结合三针法原理得出中径值。以螺纹塞规 M481.5-5g6h 为对象,将扩展虚拟三针法测得的中径值与测长仪和螺纹综合测量仪测量结果进行比较。实验数据表明:该方法测得的中径标准差较测长仪降低了 51.1%,与螺纹综合测量仪相当。在测量效率上高于测长仪1.3 倍,是螺纹综合测量仪的1.4 倍,为机器视觉测量螺纹中径提供了一种高效而可靠的测量手段。关键词:扩展虚拟三针法;螺纹中径;机器视觉;旋转矫正中图分类号:TP391;TH691 文献标识码:AResearch on Measuring Method of Thread
3、Pitch DiameterBased on Machine VisionLIN Kui1,CHEN Manlong1,2,YU Zhichao1,ZOU Binyang1,YAN Lizhi1,JING Min1,21.School of Mechanical Engineering,Shaanxi University of Technology;2.Shaanxi Key Laboratory of Industrial AutomationAbstract:The thread pitch diameter is an important parameter to measure th
4、e thread manufacturing accuracy.When measur-ing the thread based on machine vision,the thread profile is obtained,not the specific thread diameter value.In order to improve the efficiency of machine vision in detecting thread pitch diameter,an extended virtual three ball thread pitch diameter measur
5、e-ment method was proposed.This method took the threaded shaft section image obtained by machine vision as the data source,rota-ted and corrected the acquired axis section image,calculated the ideal needle center coordinates of each tooth profile on the shaft section,and used the geometric relation
6、and the three ball method to obtain the center diameter value.Taking the thread plug gauge M481.5-5g6h as the object,the pitch diameter measured by the extended virtual three ball method was compared with that of the length measuring instrument and the thread comprehensive measuring instrument.The e
7、xperimental data show that the standard deviation of the pitch diameter measured by this method is 51.1%lower than that of the length measuring instrument,which is equivalent to the comprehensive thread measuring instrument.The measuring efficiency is 1.3 times higher than that of the length measuri
8、ng instrument and 1.4 times that of the comprehensive thread measuring instrument,which provides an efficient and reliable measuring method for machine vision to measure the thread pitch diameter.Keywords:extended virtual three ball method;thread pitch diameter;machine vision;rotation correction0 引言
9、在螺纹参数中,螺纹中径是保障螺纹联接质量的重要参数之一,也是反映螺纹零件能否满足配合性质以及判定螺纹零件制造精度的重要指标1。螺纹中径可分为单一中径和作用中径,螺纹连接质量取决于作用中径,传统测量方法通常测量螺纹单一轴截面得到单一中径,因此不能有效反映螺杆或螺母的实际作用尺寸,也不能全面反映螺纹零件的连接质量。螺纹中径检测主要包括接触式和非接触式测量。由于接触式测量方式是用测头或量针接触螺纹牙廓来实现测量,存在测头或量针磨损和效率低等问题。非接触式测量方式主要利用光学检测原理实现对螺纹参数的测量,该方法不存在测头磨损,不会损伤测量工件,能实现对螺纹工件的高效测量。作为非接触式测量的典型方法,基
10、于机器视觉测111 仪 表 技 术 与 传 感 器第 2 期量螺纹参数已成为国内外众多学者的研究方向。万鑫等2搭建了基于机器视觉的螺纹参数测量的硬件平台,在轴截面的牙顶点和牙底点上运用角点检测的方法,将检测螺纹的特征点与提取到的螺纹图像轮廓相结合,并运用虚拟仪器技术,完成了对螺纹中径的检测。王飞杰等3提出了基于 Visual Basic 可视化编程进行开发的方法,得出三针测量外螺纹中径所用 M值的计算程序,从而提高测量螺纹中径的精度。李明炜等4运用形态运算学找到相邻螺纹线的外接最小矩形信息,结合中径定义得到了螺纹中径值。姜籍翔等5采用边缘检测算子提取外螺纹的边缘特征点,以此来计算螺纹大径、小径
11、;通过提取的牙顶和牙底参数,并利用中径定义计算中径参数。陈盛等6提出了一套基于二维轮廓点云的螺纹中径计算方法,该方法利用样条插值获取采样数据,并采用回归滤波处理得到轮廓滤波中线,通过定义相邻两段牙侧线之间距离的均方差为最小目标函数,结合 CMSA 算法获取中径值。文献7采用广义霍夫变换对点云数据进行处理,获得了螺纹部分剖面的邻近直线段之间的交点,并在此基础上找出与螺纹剖面相切的圆,然后根据经典的 Berndt 公式求得中径。文献8采用可视化的方法获得了螺纹齿形牙廓,根据螺纹底径信息计算中径线与底径线的偏差,两者相加(内螺纹则相减)得到螺纹中径。上述文献的螺纹中径求解主要是利用螺纹几何相貌关系获
12、取,或者是直接按平均值得出中径值,而未考虑轴截面上所有牙廓是否都参与了中径求解。为此如何保证获取中径值的合理性是当下有待解决的问题。螺纹中径检测多由人工采用三针法来完成,使用的仪器包括螺纹千分尺、测长仪、工具显微镜等。参考三针法不仅只能获取螺纹法截面上的中径值,而且仅能反映所测量段截面上一对螺纹牙所表征的螺纹中径。根据 GB/T 1479120139螺纹术语可知,螺纹中径在表述中具有相关性,即测量方向与螺纹轴线平行且所测量参数的参考面定位在轴截面上,这与三针法在测量螺纹中径时定位的参考面表述不符,并且螺纹中径测量值是由相邻牙槽与其对边牙槽廓形获得,不能反映轴截面其他牙廓对中径的影响情况10。采
13、用虚拟三针法测量螺纹中径时,虽然是以轴截面进行检测,但也受限于对局部螺纹牙廓的测量,未能对其余牙廓信息做出说明。其中大部分研究者在检测或计算螺纹参数时,依据的是相邻牙槽与对边牙槽廓形所测得单项螺纹中径值11-13。由于该方法所测得的数据只反映部分牙廓信息,并未对整个轴截面上的螺距、牙型角误差以及螺纹几何形状误差等信息进行涵盖14,若要用单对或几对牙廓来包含螺纹的综合误差,以此表征整个螺纹中径的作用效果,就会使零件的配合性质难以得到保证,其联接质量也会间接影响着螺纹间的作用尺寸。目前测量螺纹中径的文献多集中在传统测量技术的修正或结合具有实际效用的包容原则为出发点来考虑15,而考虑如何测量螺纹中径
14、作用尺寸技术鲜有涉及16。综上所述,既要考虑到整个轴截面上的所有牙廓信息求解螺纹中径,也要保证对不同参数间的交互影响结果最小,因此文中结合机器视觉对螺纹轴截面上整个螺纹牙廓的几何形貌来求取螺纹中径值,可以更加全面反映螺纹各牙廓对中径的作用情况。针对上述螺纹检测过程中存在的问题,为提高机器视觉对螺纹中径的检测效率,本文提出了扩展虚拟三针法测量螺纹中径。首先建立了螺纹轴截面图像测量中径和轴线的理论计算模型,对螺纹图像进行旋转矫正,通过获取螺纹面上所有螺纹牙廓信息求取中径,并利用几何关系计算螺纹轴线点的位置,运用最小二乘法拟合螺纹特征直线,最后以泰勒原则和差值法作为衡量指标,实现机器视觉对螺纹中径的
15、测量。1 扩展虚拟三针法的测量原理扩展虚拟三针法是基于虚拟三针法17模型的基础上构建的,原理图如图 1 所示。图中螺纹上截面中C1Cn为 n 个量针圆中各圆心坐标(螺纹下截面量针圆同理);T 为螺纹上截面两量针圆最高点处公切线;T为螺纹下截面两量针圆最低点处公切线;Mmax为螺纹最大检验尺寸;p1,pi,pn为实际轴线坐标。为方便表示量针圆心中最大值和最小值坐标点的位置,设 p、q 和 i 3 点作为模型中 n 个圆心的 2 个最大值点和1 个最小值点。在此模型中螺纹上侧牙廓各边斜率分别为 kL1,kR1,kLp,kRp,kLq,kRq,kLn,kRn,其中 1pqn,下侧牙廓各边斜率分别为
16、kL1,kR1,kLi,kRi,kLn,kRn,其中 1in。根据螺纹标称直径和螺距确定最佳量针 d0,并找到理想量针与螺纹牙侧相切的圆和圆心,通过计算出对应量针之间的检测尺寸 Mmax,结合三针法原理求出螺纹中径 d2,算法流程图如 2 所示。211 第 2 期林葵等:基于机器视觉的螺纹中径测量方法研究 图 1 扩展虚拟三针法测量螺纹中径原理图图 2 扩展虚拟三针法算法流程图由于各量针直径 d0相等,利用圆心到相邻牙廓间距离相等,可以确定图中 Cp和 Cq两点为最高坐标点,Ci为最低坐标点。为规避螺纹轴线定位误差对螺纹中径测量的影响,本文选取螺纹有效牙廓区域上的几何中心线作为 x 轴的水平参
17、考线。利用整个轴截面上的所有牙廓信息与改进虚拟三针法中量针间距离的算法可求解出满足作用效果的中径值。通过标定上牙廓中量针的圆心坐标为 C1(xc1,yc1),Cp(xcp,ycp),Cq(xcq,ycq),Cn(xcn,ycn)(1pqn),螺纹下侧牙廓中量针圆心坐标为 C1(xc1,yci),Ci(xci,yci),Cn(xcn,ycn)(1in),依次求得量针中各圆心坐标如下:xci=d0(kLi2+1-kRi2+1)2(kLi-kRi)+bRi-bLikLi-kRiyci=d0(kLikRi2+1-kRikLi2+1)2(kRi-kLi)+kRibLi-kLibRikRi-kLixci=
18、d0(kLi2+1-kRi2+1)2(kLi-kRi)+bRi-bLikLi-kRiyci=d0(kLikRi2+1-kRikLi2+1)2(kRi-kLi)+kRibLi-kLibRikRi-kLi(1)式中:i 为量针圆心上 n 个随机坐标点;kLi,kRi,bLi,bRi,kLi,kRi,bLi,bRi分别为左右牙侧线的斜率和截距。为确定最高坐标点只需满足所求yci最大,为确定最低坐标点只需满足所求yci最小,即可确定所需 Cp、Cq和 Ci 3 点坐标。根据上牙廓最高点的圆心切点处可确定公切线 T 的表达式为 yci=kxci+b1。利用几何关系与量针 d0直径相等,可得到两个等式如下
19、:kxcp-ycp+b11+k2=d02kxcq-ycq+b11+k2=d02(2)根据式(2)求解出公切线的斜率 k 和螺距 b1。为求解检测尺寸 Mmax,还需求解与之对应的公切线 T方程。参考螺纹间相互配合性质,要使得实际螺纹要素上各点必须位于最大实体边界以内,只需作螺纹上截面的公切线 T 平行于螺纹下截面中最远量针的公切线 T,根据所求螺纹下牙廓面最低点坐标 Ci与上公切线 T 的斜率相等关系,即可找到 T的表达式为 yci=kxci+b2。结合公切线 T 与 T的表述,可得满足螺纹上下量针公切线间的最大距离为Mmax=b1-b21+k2(3)基于螺纹中径定义出发并根据标称直径和螺距预
20、先确定理想量针,构建了扩展虚拟三针法测量螺纹中径模型,计算在螺纹对应牙槽内理想量针坐标,依次在螺纹牙廓中选取量针最高点 Cp和 Cq以及螺纹相对轴线位置处量针最低点 Ci,在轴截面上求解得到Mmax的最大值,结合三针法原理得螺纹中径 d2为d2=b1-b21+k2-d0(1+1sin2)+P2cot2(4)311 仪 表 技 术 与 传 感 器第 2 期式中:d0为最佳量针直径,mm;/2 为牙型半角,rad;P为螺距,mm。模型中扩展虚拟三针法采用理想量针对整个轴截面上牙廓进行测量,规避了因在实际测量中使用近似直径量针带来的误差。根据所选3 点作为参考轴截面,由接触的 3 点确定的最大实体尺
21、寸牙廓面恰好包容实际牙廓,其余接触点随机分布在轴截面内的特点,使得其他位置的点受最高3 点的限制,无法接触或者可以接触但不起作用。此时获取的测得值是具有螺纹综合作用效果中径值,该数值更贴合螺纹作用中径,也更能反映螺纹作用装配效果。2 螺纹图像矫正与螺纹轴线拟合算法2.1 螺纹图像矫正基于机器视觉采集螺纹图像时,由于影像测量仪在获取螺纹轴截面图像过程中自身机构会产生位移、镜头的倾斜以及水平基准线的误差,都会使采集的螺纹图像出现一定的偏斜,从而造成螺纹参数的测量误差。为了对偏转螺纹图像进行旋转矫正,需要判断图像旋转方向和旋转角度。为了表示待测图像水平面内的任意角度偏差,通过建立参考 OXY,以获取
22、任意偏差角(0/2),如图 3 所示,规定顺时针方向为正,逆时针方向为负。图 3 图像旋转示意图图 3 中,n 为螺纹图像像素的总列数,m 为总行数,通过对偏转图像进行滤波和二值化处理,得到幅面为 nm 的像素坐标,确定其旋转中心点坐标为(n/2,m/2)。其中将螺纹轮廓中第 v 行黑色像素点的坐标记为 nv,定义该行对应的总边界点数目记为 Nv,同理,第 u 行中黑色像素数和总边界点数目分别记为nu和 Nu。选取任意牙侧面上两点作为扫描牙廓边界点的起始点和终止点,并逐行扫实际螺纹图像,得各牙廓左右边界点像素坐标,也可表述为边界点数目,即像素值与该像素同行左邻或右邻的像素数,可得 Nv和 Nu
23、为Nv=(nv1-nv1)+(nv2-nv2)+(nvi-nvi)+(nvk-nvk)Nu=(nu1-nu1)+(nu2-nu2)+(nuj-nuj)+(nuw-nuw)式中 u、v 分别为第 u 行、第 v 行的边界像素坐标点个数(1uvm/2)。第 u 行共有 w 个像素数,第 v 行共有 k 个像素数。通过计算不同位置处的边界点数目,利用图像阈值 来判断螺纹图像是否需要旋转。0Nv-Nu(5)此时阈值的取值与实际螺纹制造精度有关。当式(5)条件成立时,需要旋转图像;当式(5)条件不成立时,不需要旋转图像。满足上述关系,若 Nun/2,则图像发生了逆时针偏斜,需要以中心坐标点顺时针旋转图像
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- 基于 机器 视觉 螺纹 测量方法 研究
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