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电子信息技术

需求背景

齿轮产品在很多领域都扮演重要角色，所以必须对产品进行严格的检测。人工检测的方法存在误差大、速度慢、检测数据不能实时存储等缺点，不适合生产过程中的实时在线检测。目前已完成硬件设备搭建，初步实现了基于图像处理的齿轮尺寸及缺陷检测，完成了部分人工智能算法。

需解决的主要技术难题

本项目核心在于完成齿轮缺陷在线检测，提取齿轮特征信息，将提取的有效信息测量出齿轮大沟槽宽度以及检测其内齿数是否符合工业制作的需要。期望能够实现图像采集与显示、图像分析及运行控制等功能，并通过单片机控制模块负责上料设备和传送带运行，利用光电开关触发高速摄像机实时采集齿轮图像；工控机对采集的图像进行处理，得到齿轮的外观质量信息；最后，工控机将测量的NG和OK信号传送到单片机，驱动外部设备实现齿轮分拣和声光报警。需要该方法具有较高的测量精度和测量效率，能够满足实际生产的需要，为齿轮在线测量提供新的途径。

期望实现的主要技术目标

本项目研发一种在线齿轮检测系统，通过图像识别在线检测齿轮质量，完成对齿轮尺寸测量，从而完成齿轮自动分拣。实现检测速度12个/min,测试精度小于***，实现定制化检测。

1.将待检测的齿轮置于双轨道环形流水线的传送带上，当齿轮在传送带上运动到暗箱中的光电传感器位置时，获取齿轮图像然后将其传入计算机内进行处理。

 2.利用机器视觉软件对获得的待检测图像执行预处理操作。把获取到的彩色齿轮图像经过灰度化转换转变成灰度图像。对灰度图像进行各项异性扩散滤波处理，该处理过程具有除去图像噪声的同时保留并锐化图像边缘的优点。

 3.齿轮检测过程中，机器视觉系统中的暗箱可以减少外界环境光照对系统的影响，所以对平滑处理后的图像采用速度最快的阈值分割算法。然后采用形态学处理和减法处理相结合的方法得到齿轮齿的个数和单个齿的面积，进而剔除不合格产品。

 4.在选取感兴趣区域后，结合Canny算子和双线性插值法检测齿轮的亚像素边缘。不同类型的齿轮识别过程中，提出了使用模板匹配与图像金字塔搜索法相结合的方法，以亚像素级别的齿轮中心孔轮廓作为形状匹配的模板，并且该模板支持各向异性缩放。模板匹配之后，为了能使匹配结果显示出来，对模板图像进行了一个仿射变换处理。实验证明，该处理过程的方法能快速准确的对不同类型的齿轮进行分类识别。 

5.获得亚像素边缘后，对亚像素边缘的轮廓应用格林定理得到齿轮的面积和中心。接着用基于Tukey的最小二乘法拟合圆形曲线，进而可以获得各个圆的半径长度。然后用一维圆弧测量法获得齿轮的齿厚、齿槽宽度以及齿距，最后经过系统标定完成测量工作。

需求解析

解析单位：重庆市永川区 解析时间：2022-12-17

赵君华

重庆理工大学

教授

综合评价

该技术需求足够清晰，本文基于炉缸铁水三维数学模型,用 ANSYS-CFX 软件,模拟了在不同孔度情况下的炉缸铁水流动情况。结果表明: (1)死料柱孔隙度增大时，炉缸内铁水环流速度有所降低，从而可以减弱因铁水对炉缸炉底的冲刷而造成的侵蚀， (2)当孔隙度较小时,环流区域的铁水较多,这对炉炉底会有一定程度的侵蚀,而当孔隙度较大时更多的铁液会通过死料柱流向出贴口,环流区域额的铁水相应的减少,铁水对炉缸炉底的冲刷程度降低(3)死料柱孔隙度一定度的增大有利于保护炉缸炉底。

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