李 強，閆 歡，閆洪波，李 麗

（內(nèi)蒙古科技大學機械工程學院，內(nèi)蒙古包頭 014010）

自動化視覺檢測在對數(shù)螺旋錐齒輪中的應(yīng)用*

李 強，閆 歡，閆洪波，李 麗

（內(nèi)蒙古科技大學機械工程學院，內(nèi)蒙古包頭 014010）

對數(shù)螺旋錐齒輪是一種新型的螺旋錐齒輪。其最大的特點是齒向線為對數(shù)螺旋線，能夠提高傳動的平穩(wěn)性。在檢測環(huán)節(jié)采用齒形視覺檢測可以有效的避免人工操作帶來的主觀偏差。這種非接觸式的檢測運行穩(wěn)定，可以適應(yīng)各種環(huán)境，檢測精度也很高。攝像頭采集的圖像傳給計算機，能夠測定物體在三維空間的形狀、大小等信息。將三維視覺檢測用于對數(shù)螺旋錐齒輪，處理和反饋數(shù)據(jù)，提高對數(shù)螺旋錐齒輪的質(zhì)量。對今后對數(shù)螺旋錐齒輪的批量生產(chǎn)具有現(xiàn)實意義，也為云端視覺檢測技術(shù)的發(fā)展和推廣提供了保障。

對數(shù)螺旋錐齒輪；齒形；視覺檢測

0 引言

在工程領(lǐng)域，特別是以汽車、大型礦用機械為首的制造業(yè)中，對數(shù)螺旋錐齒輪具有無可比擬的優(yōu)勢［1-3］。傳動平穩(wěn)等優(yōu)點足以媲美奧利康齒制的螺旋錐齒輪，應(yīng)用領(lǐng)域廣泛。在制造過程中，生產(chǎn)線上的待檢齒輪樣品數(shù)量多、時間短，對于檢測環(huán)節(jié)來說工作量極大。傳統(tǒng)的齒形檢測不僅被現(xiàn)代化制造業(yè)所淘汰，更無法滿足對數(shù)螺旋錐齒輪這一特殊齒輪的檢測要求。開發(fā)自動化程度高，檢測效果好的系統(tǒng)就顯得極為重要。目前國內(nèi)外針對生產(chǎn)線上批量檢測所開發(fā)的系統(tǒng)中，較為先進的就是某汽車公司研發(fā)的準雙曲面齒輪齒面檢測系統(tǒng)，這套系統(tǒng)可以進行連續(xù)的檢測，從而提高檢測效率，獲取的齒面各數(shù)據(jù)都較為精確［4-5］。但是，這套檢測系統(tǒng)的自動化度較低，而且檢測適用范圍小，繼續(xù)開發(fā)和維護費用太高。

自動化視覺檢測是非接觸式的檢測方法，依托攝像物鏡、計算機等硬件和具有特殊算法的軟件，對齒輪進行三維空間的檢測，具有很好的穩(wěn)定性和靈活性，不僅適用于批量生產(chǎn)環(huán)節(jié)，而且提高生產(chǎn)線的自動化程度。檢測效率低，耗時長，工作時間受限這些人工檢測中存在的問題都一并解決。同時視覺檢測技術(shù)也適用于現(xiàn)在學術(shù)領(lǐng)域中流行的云計算、云制造的概念，可以實現(xiàn)智能的遠程自動化檢測［6］。所以該技術(shù)的發(fā)展為云制造中檢測部分提供了技術(shù)保障，具有很好的前景。

1 自動化視覺檢測工作原理

齒形視覺檢測系統(tǒng)，可以用于制造的流水線上，需要檢測的齒輪在傳送帶上按照設(shè)定好的節(jié)拍被傳送。檢測系統(tǒng)獲取每個齒輪圖像的節(jié)奏會與傳送帶的節(jié)拍吻合，這樣可以獲得齒輪的各檢測項目信息，再對圖像進行降噪、銳化等處理，提取出齒輪齒形圖像與標準版的匹配。即將兩圖像匹配比較確定相似度值，通過相似度值來判斷模板與被檢測物體是否相同或相似，同時將檢測結(jié)果及時報告或通訊給其它執(zhí)行系統(tǒng)，從而實現(xiàn)對齒輪加工質(zhì)量的正確分類。

2 圖像采集系統(tǒng)

自動化視覺檢測系統(tǒng)主要由攝像物鏡、CCD、A/D圖像采集卡和計算機四大部分組成。攝像物鏡所采集到的圖像會成像在CCD的像敏面上，與數(shù)碼相機類似該圖像會鋪滿全部像敏單元陣列。接下來線陣CCD將圖像以電信號的形式完整的傳送出去。A/D圖像采集卡的功能就是同步控制、存儲數(shù)據(jù)以及A/D轉(zhuǎn)換。A/D圖像采集卡在配套軟件及同步脈沖的觸發(fā)下，實現(xiàn)對CCD傳送出來的信號進行A/D轉(zhuǎn)換，再轉(zhuǎn)換為圖像數(shù)據(jù)并存儲，供計算機進行后續(xù)的處理［7-10］。

在軟件的設(shè)計方面，目前電腦系統(tǒng)使用最多的是windows XP，有了很高的成熟度，所以在此電腦操作系統(tǒng)上進行模塊化的二次開發(fā)，并確定Visual C++作為二次開發(fā)的語言，圖1為軟件系統(tǒng)主界面圖。模塊化設(shè)計的好處在于它具有獨立性、通用性和可擴展性。根據(jù)自動化視覺檢測系統(tǒng)的設(shè)計要求，確立了以下幾個主要模塊：運動調(diào)試模塊、圖像采集模塊、圖形處理模塊、其他輔助模塊。運動調(diào)試模塊主要是選取三軸步進電機控制器操控步進電機的移動，這就使調(diào)試控制檢測部分可以和傳送帶以相同的節(jié)拍工作，確保每拍攝一次的齒輪圖像都是完整的。目前市面上的圖像采集卡較為普遍，圖像采集模塊則無需重新開發(fā)，只需在原有基礎(chǔ)上進行適當編程修改即可。圖形處理模塊的處理能力是整個系統(tǒng)的一個重要指標，編輯、降噪、銳化、提取、保存等這些處理過程都需要在短時間內(nèi)高質(zhì)量的完成而不去拖后生產(chǎn)線的節(jié)奏。

圖1 軟件系統(tǒng)主界面圖

3 自動化視覺檢測實例

3.1 檢測過程

檢測對象為對數(shù)螺旋錐齒輪，其設(shè)計參數(shù)見表1。提供的設(shè)計參數(shù)作為與檢測結(jié)果做數(shù)據(jù)對比的依據(jù)。

表1 對數(shù)螺旋錐齒輪設(shè)計參數(shù)

（1）標定過程：圖2為8×8標準板，其中小格子尺寸為16mm×16mm，先將兩臺攝像物鏡對準標準板進行標定，可以獲取內(nèi)外參數(shù)矩陣。為了進一步提高精確度，還需將兩個攝像物鏡單獨對準標準板的不同位置進行標定。標定過程采用VC++進行編寫程序，本次實驗總共采集了六個圖像文件并將其保存下來。

（2）采集、處理與提取圖像：啟動自動化視覺檢測軟件，用攝像物鏡采集對數(shù)螺旋錐齒輪，并保存圖像文件用于后續(xù)的實驗，如圖3。針對采集的圖像需要進行降噪和銳化兩個處理過程，三維視覺檢測中使用中值濾波器幫助降噪，消除噪點的同時不模糊對數(shù)螺旋錐齒輪的圖像。經(jīng)過降噪的圖像再對其進行銳化，本實驗中采用拉普拉斯算子對整個圖像銳化。圖4為不同階段對數(shù)螺旋錐齒輪的局部圖像。經(jīng)過銳化的圖像，其輪廓線清晰分明，提取齒輪圖像中的邊緣輪廓。采用Sobel算子進行邊緣檢測。圖5為邊緣檢測效果圖。

圖2 格子標定板

圖3 對數(shù)螺旋錐齒輪

圖4 不同階段對數(shù)螺旋錐齒輪的局部圖像

圖5 邊緣檢測效果圖

（3）立體匹配與獲取三維坐標值：立體匹配是三維視覺檢測實驗中較為重要的一步，可以為計算圖像中重要點坐標值提供基礎(chǔ)，下面的基本矩陣F就是通過立體匹配獲得的。再取真實的對數(shù)螺旋錐齒輪齒槽中點為計算點，在其齒面上取點作為數(shù)據(jù)點，計算出數(shù)據(jù)點的三維坐標值。

（4）判別齒形：三維視覺檢測系統(tǒng)是通過齒面點的三維坐標判別齒形。因為對數(shù)螺旋錐齒輪與齒形線相關(guān)的方程比較復(fù)雜，所以，決定通過誤差分析來判斷。

3.2 檢測結(jié)果分析

本論文中誤差在±5%范圍內(nèi)（平均相對誤差Δσ≤10%）時，認為檢測的對數(shù)螺旋錐齒輪齒形與理想齒形一樣。

實驗過程中，在對數(shù)螺旋錐齒輪齒面上采集了10個點作為數(shù)據(jù)點。表2羅列出每一個數(shù)據(jù)點的X、Y、Z方向上的坐標，表3齒面實際三維坐標值，兩者對比進行分析。

表2 齒面10個點的三維坐標檢測結(jié)果

表3 齒面10個點的真實三維坐標

表4誤差結(jié)果

3.3 誤差產(chǎn)生原因

誤差產(chǎn)生有以下兩個方面：

（1）系統(tǒng)誤差

受攝像物鏡本身精度所限采集到的圖像精度會有一定誤差。在對準標準版進行標定時，標準版本身和標定過程都會造成誤差的產(chǎn)生。以及在處理數(shù)據(jù)過程中，各種算法都會有誤差。

實驗過程中，取測量深度z=400mm，鏡頭焦距為f=8mm，基線距離b=156mm，標定誤差Δε=1（pixel），圖像處理誤差Δδ=0.3（pixel）。其中，Δε主要由模型誤差、噪聲誤差、量化誤差造成；Δδ主要包括：投影變形誤差、非校準誤差、量化誤差。

根據(jù)系統(tǒng)誤差計算公式：

可得系統(tǒng)誤差Δz=0.355mm。

由此可見，系統(tǒng)誤差對于檢測結(jié)果的影響是比較小的，因此，誤差帶設(shè)定為±5%是可以符合工程上面的需求的。

（2）隨機誤差

圖像在成像、數(shù)字化和傳輸?shù)冗^程中難免會有各種干擾，這些干擾以噪聲的形式反應(yīng)在圖像上，形成噪聲誤差［11］。信號數(shù)字化的像素抖動、溫度等都會對結(jié)果造成影響。

4 結(jié)論

本文可以得出自動化視覺檢測系統(tǒng)的精度、可操作性等方面符合實際測量要求，能夠完成對較為復(fù)雜的齒輪的測量，解決了傳統(tǒng)的齒形檢測無法檢測復(fù)雜齒輪（如對數(shù)螺旋錐齒輪）的實際問題。在現(xiàn)有的準雙曲面齒輪齒面檢測系統(tǒng)的基礎(chǔ)之上，進一步提高檢測效率，獲取的齒面數(shù)據(jù)從二維變位三維，進而更加精確。同時具有創(chuàng)新意義的是，這套檢測系統(tǒng)真正的做到了自動化檢測，再一次降低人為因素對檢測的干擾；極大的降低了對硬件的要求，從購置到維護都不再需要大量的資金投入。接下來則需要解決，一是與云制造技術(shù)的銜接問題，這一問題通過對測量軟件的繼續(xù)開發(fā)和與云端設(shè)備的鏈接可以實現(xiàn)；二是豐富檢測項目和提高識別能力的問題，還有就是如何利用現(xiàn)有的系統(tǒng)和資源擴展檢測其它零部件的問題，這部分問題則可通過模塊化設(shè)計的思維進行后期的更新補充。但是自動化視覺檢測系統(tǒng)的總體設(shè)計還是達到了預(yù)期效果，在一定程度上解決了齒輪生產(chǎn)商采用大型綜合的齒輪測量儀進行測量所出現(xiàn)的效率低等問題。代替人工進行齒形檢測具有實用價值，能夠在工程中使用。

［1］李強.對數(shù)螺旋錐齒輪嚙合原理及加工方法研究［D］.北京：北京科技大學，2009.

［2］王國平.對數(shù)螺旋線齒錐齒輪嚙合原理研究［D］.包頭：內(nèi)蒙古科技大學，2007.

［3］居海軍.對數(shù)螺旋錐齒輪加工工藝的研究［D］.包頭：內(nèi)蒙古科技大學，2009.

［4］徐俊成，張莉彥，閻華.基于機器視覺的小模數(shù)塑料齒輪的在線檢測［J］.組合機床與自動化加工技術(shù)，2011（3）：57-60.

［5］馮美君，佟勇.基于計算機視覺的面齒輪齒面重構(gòu)技術(shù)［J］.組合機床與自動化加工技術(shù)，2012（3）：44-46.

［6］潘武，張莉彥，徐俊成.基于機器視覺的工件的在線檢測［J］.組合機床與自動化加工技術(shù)，2012（7）：75-81.

［7］周彥.基于雙目視覺的圖像三維重建［D］青島：中國海洋大學，2008.

［8］陳棣湘，羅飛路，潘孟春.立體視覺測量中的圖像匹配策略研究［J］.光學技術(shù)，2002（5）：392-394.

［9］吳立德.計算機視覺［M］.上海：復(fù)旦大學出版社，1993.

［10］仇芝.三維重建的匹配技術(shù)［D］.南京：南京理工大學，2004.

［11］范壯.機械零件尺寸視覺檢測系統(tǒng)的研究［D］.哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學，2006.

（編輯 趙蓉）

Application of Automated Visual Inspection in the Logarithmic Spiral Bevel Gear

LIQiang，YAN Huan，YAN Hong-bo，LILi
（School of Mechanical Engineering，Inner Mongolia University of Science and Technology，Baotou Inner Mongolia 014010，China）

Logarithm ic spiral bevel gear is a new gear that it has highly value for research and using.Many features make it better than Gleason tapered teeth and Aoli Kang Gleason high gear.Gear measurement is significant before using，but the precision and measurement methods have been unable to meet their needs due to the complexity of the meshing theory of logarithmic spiral bevel gear.In this thesis through the measurement and inspection of CNC gear measuring center，you can get high-precision measurement and evaluation of logarithmic spiral bevel gear，making the logarithmic spiral bevel gears to improve the quality，and design and manufacturing cycle to be shortened.A preliminary study of the gear is discussed in production to provide guarantee for the development and promotion of cloud visual inspection technology.

logarithmic spiral bevel gear；gear tooth profile；visual inspection

TH165；TG659

A

1001-2265（2015）04-0094-04 DOI：10.13462/j.cnki.mmtamt.2015.04.024

2014-07-11；

2014-08-18

內(nèi)蒙古自治區(qū)2011年自然科學基金項目（2011MS0702）

李強（1963—），男，內(nèi)蒙古包頭人，內(nèi)蒙古科技大學教授，博士，研究方向為制造業(yè)信息化、現(xiàn)代設(shè)計理論，（E-mail）nkdlq@126.com。