1、logo研究意义 活塞环是内燃机众多零件中使用条件最为苛刻的零件之一，它的性能好坏对内燃机的质量有决定性的影响。其中活塞环外壁与气缸间的气密性直接决定了内燃机的工作效率。我国以活塞环与标准环规间的光密封度来间接反映气密性，其定义是：将活塞环放在气缸基本直径的环规内，其外圆面阻止光线通过的能力。目前我国对于活塞环漏光度的检测依旧依靠人工在暗室中检测，其具体方法将活塞环放在气缸基本直径的环规内，用光源从下向上照射活塞环外壁与环规接合面，手动旋转活塞环，用肉眼观察整个圆周的漏光情况并估算总的漏光弧长和分布情况。由于活塞环自身存在弹性，对于尺寸较大的活塞环而言，检测过程中安装和拆卸都有很大的劳动强度，
2、而长期对微小漏光间隙进行观察会对观察者视力造成严重损害。从检测质量的角度来看，人工检测必然引入检测者的主观因素，造成检测结果的不准确，检测效率低下。本课题的研究目的在于，运用先进的光电视觉检测技术，找到一种切实可行的活塞环漏光度自动化检测方案，为今后制造出满足生产一线使用的活塞环自动分选机提供可靠的理论和实验依据。使工人们从繁重、重复的体力劳动中解放出来，提高活塞环的检测质量，从而为我国的内燃机和汽车工业的发展做出贡献。研究目标（1）研究活塞环检测的主要参数指标及相关标准，了解漏光度的含义及目前国内外常用的检测方法；（2）研究机器视觉测量的理论与方法；（3）构建基于机器视觉的活塞环漏光度检测硬
3、件系统，编写软件实现活塞环图像预处理、图像识别及漏光度检测等任务，给出测量结果。本文利用光电检测技术，针对活塞环设计一套活塞环漏光度检测装置，验证漏光度实验的可行性。本文研究内容是设计并搭建一个活塞环漏光度检测平台，并通过预先编译好的图像处理程序以及漏光度参数检测程序对活塞环漏光度进行检测，并对检测数据进行误差分析和对测量系统的标定。研究的展开思路和框架活塞环漏光度检测 检测平台的设计图像预处理程序的编写活塞环漏光度参数检测测量系统的标定和误差分析标定方法，误差分析灰度，滤波，二值化，边缘提取弧长，宽度，面积，闭口间隙实现三自由度论文结构论文分5章第五章：第五章：总结与展望总结与展望第三章：第
4、三章：图像与处理图像与处理基于机器视基于机器视觉的活塞环觉的活塞环漏光度检测漏光度检测技术设计技术设计第四章：第四章：活塞环漏光活塞环漏光度测量度测量第一章：第一章：序论序论第二章：第二章：活塞环漏光活塞环漏光度检测系统度检测系统设计设计第一章：序论本章主要介绍活塞环漏光度检测技术，阐述了包括漏光度检测技术的发展概况，现阶段检测方案，检测原理，检测难点及漏光度检测标准。活塞环漏光度检测示意图通过调整装置，最大限度的接收漏光信息，然后将获得的图像传送到计算机里。通过图像预处理的方法，得到灰度图像并进行边缘提取，然后按照编写好的程序对预处理过的图像进行漏光度检测。1.3 活塞环漏光度检测难点分析（
5、1）弱光探测，（2）光能量非线性，（3）重复性，（4）规格多样性1.5 光密度的检测标准（1）外圆面全部研磨的活塞环光密封度应为外圆面周长的100%。（2）外圆面整个圆周，但并非整个环高具有研磨带的锥面环，其光密封度应为外圆面周长的100%。（3）外圆面有镀层经磨削而无研磨带的锥面环，光密封度不应小于外圆周长的95%。（4）其余活塞环的光密封度不应小于外圆面周长的90%。（5）除二冲程柴油机活塞环外，在开口处左右各30范围内不允许漏光第二章：活塞环漏光度检测系统设计本章对检测本课题所要做的实验方案和原理进行了介绍，并描述了硬件平台的搭建设计，并对各部分硬件的选择做了详细说明。2.1 因为在检测
6、过程中需要对被测件和相机进行对焦，调焦并且需要检测平台可以适应多种规格的活塞环漏光度检测，所以该平台需要进行X，Y，Z三个方向的移动，因此我们采用类似于铣床的结构。2.2.2光源的选择(1)对光源发光光谱特性的要求(2)对光源发光强度的要求(3)对光源稳定性的要求(4)对光源其它方面的要求。2.2.3CCD相机的选择a分辨能力强，光谱响应范围大，动态范围广。b分辨率高，图像质量好。c价格低廉。第三章：图像预处理本章着重说明了对实验得到图像进行预处理的方法和过程，并详细介绍了图像预处理程序的算法以及处理前后的图像。3.1 灰度处理图为原始图像与灰度处理图像 一般而言，单色图像的灰度有256级，1
7、28级，64级等，这里所处理的图像为256级的单色图像。所谓灰度处理是根据输入图像像素的灰度对输出图像像素的灰度进行再定义。灰度级的直方图就是反映一幅图像中的灰度级与出现这种灰度的概率之间的关系的图形。3.2 图像的局域滤波处理中值滤波法对消除噪音非常有效，在光学测量条纹图象的相位分析处理方法中有特殊作用，但在条纹中心分析方法中作用不大。中值滤波在图像处理中,常用于用来保护边缘信息,是经典的平滑噪声的方法3.3 图像二值化处理二值化图像处理是指将二值化的图像进行某种修正，使之更适合于图像测量3.4 图像的边缘提取边缘是指图像局部亮度变化最显著的部分，边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与
8、区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的基础。文中边缘提取的3种算子（1）ROBERTS算子（2）SOBEL算子（3）PREWITT算子三种边缘提取方法（1）roberts算子(2)soble算子(3)prewitt算子第四章：活塞环漏光度测量本章对漏光度各个参数的测量方法进行了介绍以及对实验测量系统的标定的阐述圆心确定：采用圆弧上任取三点然后顺势连接1、2两点，2、3两点，然后做线段12，线段23的中垂线ac、bc，他们的交点c就是圆心。4.1 活塞环轮廓曲线长度测量确定圆心后再将圆心和漏光缝隙的两边端点连接，他们之间所成的角就是圆心角如下图：就是弧所对的
9、圆心角。然后在圆弧上任取一点，与圆心C点作连线就得到半径r，所以根据公式就可得到de段的弧长，按照此方法可分别求出活塞环上每段漏光缝隙的弧长，因为考虑到漏光缝隙是一段月牙，漏光间隙外圆弧是塞规内边缘，所以漏光间隙外圆弧是一个标准圆弧，而漏光间隙内圆弧即活塞环外侧圆弧，则是一个不规则圆弧，所以采用上述方法会有一定误差。4.2 活塞环漏光间隙宽度测量程序算法是确定一段圆弧上要测量宽度的位置，然后通过圆心以确定圆弧上的一点，然后就可以通过这两点间的连线确定另一端圆弧上的点确定圆心c后，在活塞环漏光间隙弧上选取a点后，则自动确定相应点b，然后就可测量漏光间隙宽度ab间的宽度。180rnlrl4.3 活
10、塞环漏光间隙面积测量面积的测量因为活塞环漏光间隙不是标准圆弧，所以无法采用数学几何的算法去测量算得活塞环漏光间隙。因此我们采用统计像素的方法去计算活塞环漏光间隙的面积，因为经过图像预处理后的图像只有黑色和白色两种颜色，漏光间隙段是白色轮廓线，轮廓线内外都是黑色的。如下图4.5所示，中间轮廓范围内就是活塞环漏光间隙面积，我们采用统计像素的方法，具体算法是：从图片的最下方扫描，扫描到白色的点就开始计算面积，从图片的最左边开始扫描，扫描到白色的点开始计算面积，因为活塞环中间也是透光的，所以其像素显示也是白色，所以如果只是统计白色像素则会统计这一块白色区域，而这一块白色区域不是我们所需要测的漏光间隙面
11、积，所以我们必须剔除这一块白色区域的面积。以下有两种方法来取得我们所需要的漏光间隙面积：方法1：因为活塞环漏光间隙很小，其面积远小于其中间和边缘白色的像素面积，所以我们可以人为的设定一个面积，如果面积大于这个值则不去统计，这样就可以剔除不属于活塞环漏光间隙的面积。方法2：人工框选图片的一块，并对框选出来的这一块区域进行扫描，这样也可以避免不属于活塞环漏光间隙的地方被统计进去。4.4 活塞环闭口间隙测量根据上面的方法加工出来的活塞环，其在自由状态下的边缘轮廓长度、宽度与活塞环在圆状态下的边缘轮廓长度、宽度不变。图为活塞环在圆状态下的各参数关系示意图。活塞环边缘轮廓的长度为L，活塞环宽度为t，外圆
12、半径为D，内圆半径为d，其中，t=D-d圆心为0，AC平行BD，AC与BD之间的距离即为活塞环的闭口间隙。根据上面的活塞环各参数示意图，可以得到下面的式子:2sin2sin2cos)2cos(2)()(2DddDBDddDl4.5 测量系统的标定本论文所研究的活塞环测量系统主要由被测物(活塞环)、光学成像系统、CCD摄像机、图像采集卡及计算机系统组成，CCD摄像机把带有尺寸信息的光学信号变为视频信号，并输入到计算机系统进行处理。因此，直接得到的数据为是以像素为单位来表示的，如果要得到活塞环的实际尺寸，必须建立图像像素和实际尺寸的对应关系，即测量系统的标定。4.6 测量系统的精度和误差分析硬件因
13、素主要有:照明视场噪声、热电子噪声、CCD性能、镜头畸变、量化误差、帧存与CCD不同步、温度、振动、视频馈线等；软件因素主要是各种算法，包括:边缘检测、边缘曲线拟合及求活塞环参数时的算法4.6.1照明视场噪声照明视场噪声有两类:一类是随时间而变化的随机起伏噪声，它由供电电源波动以及光源本身发光的不稳定而产生；另一类则是随空间的起伏而变化，这种变化主要因为照明系统光源本身不是真正点光源，而是一个具有不同发光强度的线或面光源，以及照明光学系统的不完善(像差或调整不好)而引起的。一个好的解决方法是采用软件消除照明视场不均匀性的影响，这样可极大地降低对照明系统的要求，同时可以不降低系统的测量精度。4.
14、6.2 CCD摄像机虽然在现代传感器中，暗电流、光响应不均以及电荷转移效率低等引起的误差相对较小和不重要。但利用CCD摄像机来进行高精度测量，还是需要考虑CCD摄像机固定图像噪声和CCD象元响应非均匀性等因素。4.6.3 镜头几何畸变几何畸变讨论图像点在图像平面位置问题，由在设计、安装镜头组成摄像机光学系统中的不完善，必须考虑位置误差。这里，考虑三种畸变，第一种畸变由缺陷镜头形状引起，并且只表现为径向位置误差:第二种和第三种畸变通常由不合适镜头以及摄像机的安装所产生点位置的径向和切向误差。4.6.4 量化误差当摄取一幅图像时，一幅大场景被变换成一份小尺寸的平面，场景到一份小平面的压缩以及图像平
15、面上点的坐标值被量化，在图像测量中引起了许多不利因素。空间量化并非唯一的一种量化。由于摄像机能区分的灰度等级数的限制，图像平面内像素灰度也被量化，灰度的量化在图像测量中也是一个不利因素4.6.5 温度的影响温度的变化对CCD摄像机和图像采集卡的性能有所影响，这是因为CCD摄像机和图像采集卡由电子线路和半导体器件所构成，温度对它们均有影响。这种影响所产生的变化，可通过预热实验进行评估。另外环境温度也会对被测活塞环的几何尺寸产生影响，因此需要将活塞环测量系统放在标准环境中。4.6.6 标准活塞环的精度实现对活塞环测量系统的标定时，用到了标准活塞环，由于标准活塞环有一定的制造误差，因此会给测量系统的
16、精度带来一定的影响，标准活塞环的制造误差有制造厂家给出。要减小标准活塞环对测量系统精度的影响，必须提供更高精度的标准活塞环。4.6.7 边缘检测误差在边缘检测算法中，有三种主要误差:丢失有效的边缘；边缘定位误差；将噪声判断为边缘。4.6.8 拍摄角度误差在拍摄时因为相机角度问题会导致拍出来的图像漏光度会有不同，如表2中的数据3，因为拍摄角度问题导致同样的焦距，同一段漏光间隙，其测得的漏光度参数和其他数据有很大差别。第五章：总结与展望5.1 工作总结本文所研究探讨的活塞环漏光度光电检测方法，是现在普遍在研究采用的一种方法，本课题主要完成的任务研究活塞环检测的主要参数指标及相关标准，了解漏光度的含
17、义及目前国内外常用的检测方法，研究机器视觉测量的理论与方法；实现了对活塞环的非接触、准确测量。期间主要完成了以下一些工作：构架了测量系统；选择了合适的图像增强算法；采用了合适的图像边缘检测算法；实现了对图像亚象元的定位；拟合了图像的轮廓曲线；完成了该系统的软件设计以及进行了实验。5.2 展望由于时间及条件的限制，本课题还有许多需要改进的地方，在检测平台设计上，可以设计6自由度的检测平台，实现CCD相机的在X，Y，Z三个方向上的转动，还可以设计活塞环的自动装卸料装置，还可以对算法进行更好的改进，让其测量更加精确、快速，在硬件方面还可以选用更加先进的硬件设施，对软件界面和功能进行进一步加强，使得软件更易操作，本文的设计只能对于活塞环漏光度参数进行检测，如果能够将其功能更加丰富，将会大大提高该检测装置和方法的实用性。漏光度检测软件展示感恩的心，感谢有你！谢谢你的欣赏！文档有价，知识无价课件之家精心整理
