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零件检测平台及控制系统设计文献综述

摘要：为了解决人工检测的耗时、耗力，并且难以满足日益提高的品质要求的问题。面向工程应用，设计了零件检测平台来进行自动检测。提出了采用机器视觉技术，使用工业摄像头集的方案，使用工业摄像头采集图片，再在计算机上进行检测。检测结果的执行机构采用了气缸来剔除不合格产品。

关键词：零件检测；机器视觉技术；气缸

研究的目的及意义

在现代制造业生产过程中，零件的在线性能检测是保证产品质量的一项重要手段。根据现代质量管理理论，质量的过程控制是确保产品质量的最重要手段之一。因此，越来越多的生产厂家开始关注零件的在线性能检测。
目前在国内生产企业中，大多采用人工检侧、人工记录的方式。这种方式简单易行，但效率很低，不利于大规模生产，也不利于科学的信息统计管理。在科学技术高度发展的今天，国内外著名计量测试仪器设备制造厂商纷纷推出能显示当今制造业(尤其是计量测试行业)中，测量技术最新发展趋势的新技术、新产品。即计量测试技术面向生产线，服务加工制造现场，与加工制造过程集成融合，成为加工制造技术中不可缺少的重要组成环节的主体。
与此我们也应该看到目前国际、国内在生产加工过程中的自动控制技术已经日趋成熟，出现了多种控制系统。因此能够把现代计量测试技术和设备与自动化控制技术相结合应用于工业生产现场对于提高劳动生产效率、保证产品质量、实现“零废品制造”具有非常重要的意义。

国内外同类研究现状

吉林大学的刘庆民等人在2006年提出了基于机器视觉检测技术的滚珠丝杠副螺母的非接触测量方法。将用A102FCCD数字摄像头采集的图像经过EEE1394数字接口卡传输到计算机。 对原始数字图像实施预处理二值化轮廓提取及细化等处理后,将图像信息转变成宏观图形信息。在尺寸测量时,借助于图像处理中提取的边界,使用自编程序测量和计算螺母的螺距珠心径球面度误差圆柱度误差及滚道锥度。

河南科技大学的陈跃飞等人在2010年提出利用机器视觉技术对轴承进行在线检测,由于每一个被检轴承的位置均有所不同,因此检测算法首先要确定图像中轴承的位置。鉴于此,提出了一种简单准确的轴承定位算法:以LabV EW软件为平台,在对采集到的轴承图像进行滤波降噪和快速二值化的基础.上,以多边界点的最小二乘拟合圆作为轴承的定位基准。试验结果表明,该方法简单准确,识别效率高。