汽车伞齿轮多目视觉检测系统与算法

刘瑞玲; 钟德星; 韩九强

doi:10.7652/xjtuxb201404001

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汽车伞齿轮多目视觉检测系统与算法

更新时间：2025-04-29

- 汽车伞齿轮多目视觉检测系统与算法
- Bevel Gear Detection System with Multi-Camera Vision
- 西安交通大学学报 2014年48卷第4期页码：1-7
- 作者机构：
  
  西安交通大学电子与信息工程学院,西安,710049
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  : 2013-11-01。作者简介: 刘瑞玲(1977—),女,讲师;钟德星(通信作者),男,讲师。基金项目: 陕西省自然科学基金资助项目(2012JQ8042);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(xjj2013020)
- DOI：10.7652/xjtuxb201404001
  中图分类号： TP391
- 网络首发：2014-04-10，
  
  纸质出版：2014
- 稿件说明：
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刘瑞玲, 钟德星, 韩九强. 汽车伞齿轮多目视觉检测系统与算法[J]. 西安交通大学学报, 2014,48(4):1-7.

Bevel Gear Detection System with Multi-Camera Vision[J]. 2014, 48(4): 1-7.
刘瑞玲, 钟德星, 韩九强. 汽车伞齿轮多目视觉检测系统与算法[J]. 西安交通大学学报, 2014,48(4):1-7. DOI： 10.7652/xjtuxb201404001.

Bevel Gear Detection System with Multi-Camera Vision[J]. 2014, 48(4): 1-7. DOI： 10.7652/xjtuxb201404001.

摘要

针对人工检测汽车伞齿轮表面缺陷与尺寸参数存在成本高、工作量大、检测速度慢且产品一致性差等问题

利用机器视觉技术进行研究

开发了一种集缺陷检测和尺寸测量于一体的伞齿轮多目视觉检测装置。通过构建的邻域均差缺陷提取、圆逼近和快速旋转定位3种高效图像处理算法

解决了伞齿轮齿面多、外形结构复杂、缺陷种类多样等复杂条件下的齿轮缺陷与尺寸检测难题。可检测缺陷包括磕碰伤、裂纹、充填不满、划痕、凹陷与凸起、麻点、花键重复拉削等

可检测最小缺陷尺寸为0.4 mm×0.4 mm

测量精度为40～50 μm

单次检测耗时小于1.3 s

检测精度与速度均满足伞齿轮高速自动化生产线的实时在线检测需求。

Abstract

It is expensive

inefficient

slow and imprecise to detect surface defects and dimension parameters of automotive bevel gear by manual observing. A synthetic bevel gear detection system and device with multi-vision technology are developed. The system is able to detect surface defects and measure gear dimension simultaneously. Three efficient image processing algorithms named Neighborhood Mean Value Difference Defect Extraction

Circle Approximation Method and Fast Rotation and Position are proposed

and knocked holes

cracks

scratches

dints

gibbosities and repeated cuttings of spline can be rapidly detected. The detection process takes no more than 1.3 seconds. The dimensions of the detectable defects are 0.4 mm×0.4 mm and the dimension measurement precision reaches 40-50 μm.

关键词

Keywords

references

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