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基于机器视觉的直齿轮齿距偏差检测

逯海滨 张丹 李长安 隋文涛 窦亚萍 张宇凡

逯海滨, 张丹, 李长安, 隋文涛, 窦亚萍, 张宇凡. 基于机器视觉的直齿轮齿距偏差检测[J]. 制造技术与机床, 2023, (1): 126-131. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.01.020
引用本文: 逯海滨, 张丹, 李长安, 隋文涛, 窦亚萍, 张宇凡. 基于机器视觉的直齿轮齿距偏差检测[J]. 制造技术与机床, 2023, (1): 126-131. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.01.020
LU Haibin, ZHANG Dan, LI Changan, SUI Wentao, DOU Yaping, ZHANG Yufan. Spur gear pitch deviation detection based on machine vision[J]. Manufacturing Technology & Machine Tool, 2023, (1): 126-131. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.01.020
Citation: LU Haibin, ZHANG Dan, LI Changan, SUI Wentao, DOU Yaping, ZHANG Yufan. Spur gear pitch deviation detection based on machine vision[J]. Manufacturing Technology & Machine Tool, 2023, (1): 126-131. doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.01.020

基于机器视觉的直齿轮齿距偏差检测

doi: 10.19287/j.mtmt.1005-2402.2023.01.020
基金项目: 山东省自然科学基金项目(ZR2021ME160);山东省研究生教育质量提升计划项目(SDYAL20127);山东省科技型中小企业创新能力提升工程项目(2022TSGC1164)
详细信息
    作者简介:

    逯海滨,男,1998年生,硕士研究生,研究方向为机器视觉。E-mail:1379050481@qq.com

    通讯作者:

    隋文涛,男,1977年生,博士研究生,教授,研究方向为机器视觉和故障诊断。 E-mail:suiwt@163.com

  • 中图分类号: TH12

Spur gear pitch deviation detection based on machine vision

  • 摘要: 针对直齿轮齿距偏差测量难度大、测量精度低的现状,文章采用机器视觉技术对直齿轮的齿距偏差进行检测。通过机器视觉系统获取齿轮图像,利用改进的 Zernike 矩亚像素边缘检测算法进行齿轮边缘检测;利用重心法求取齿轮几何中心,利用统计连通域法求取齿数,利用凸包法计算齿顶圆半径并计算获取齿根圆半径,通过齿顶圆公式计算模数,通过分度圆公式计算分度圆半径;依据测量结果给出了齿轮齿距偏差的测量方法,通过测量结果与直齿轮实际尺寸对比和分析,证明了该算法的合理性,可以实现齿距偏差的有效检测。

     

  • 图  1  机器视觉装置构成图

    图  2  测量流程图

    图  3  畸变校正流程

    图  4  图像预处理结果

    图  5  Zernike矩理想边缘模型

    图  6  凸包结构图

    图  7  掩膜处理后的连通域

    图  8  齿距偏差测量流程图

    图  9  交点顺序

    图  10  人工测量

    图  11  k个齿距累积偏差

    表  1  实际尺寸与测量尺寸结果

    齿轮参数测量方法
    本文方法人工测量标准值
    齿数z383838
    齿顶圆半径/mm60.009 73759.45060
    齿根圆半径/mm53.148 82553.59553.25
    下载: 导出CSV

    表  2  任意单个齿距偏差测量结果 μm

    齿序左齿面
    齿距偏差
    右齿面
    齿距偏差
    齿序左齿面
    齿距偏差
    右齿面
    齿距偏差
    11.14−4.8120−4.11−0.81
    2−2.582.77211.872.59
    36.91−6.9422−0.91−6.94
    40.644.5323−2.64−5.57
    5−2.035.20243.611.20
    63.17−3.3425−4.3510.6
    7−9.618.29262.64−4.35
    811.8 13.9127−7.29−8.91
    9−2.03−5.64282.736.94
    104.854.7929−2.59−4.79
    11−5.81−1.88304.016.88
    122.77−2.91315.89−6.68
    13−6.94−4.64323.70−1.64
    14−7.53−2.5233−0.57−2.83
    155.2810.14346.28−4.35
    165.60−5.3435−1.799.64
    17−6.502.8136−5.714.68
    18−1.34−1.6837−7.13−4.73
    192.667.53385.85−1.31
    下载: 导出CSV
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  • 收稿日期:  2022-07-13
  • 录用日期:  2022-11-13

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