CN203203583U - 一种基于ccd的工件智能检测*** - Google Patents

一种基于ccd的工件智能检测*** Download PDF

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甘宜洋
申凌飞
莫燕玲
王瑞能
陈�田
李东昇
廖志闯
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Abstract

本实用新型公开了一种基于CCD的工件智能检测***，其包括：产生带状光束并能照射到工件表面的LED光源、用于提取工件表面粗糙度轮廓曲线表面影像信息的光切显微镜、用于采集工件表面影像信息并生成视频信号的CCD摄像机、用以将视频信号转换成数字信号的图像采集卡和基于MATLAB软件平台搭建的计算机，所述光切显微镜的输出端与CCD摄像机的输入端相连，CCD摄像机的输出端与图像采集卡的输入端相连，图像采集卡的输出端与计算机的输入端相连。本实用新型提高了测试***的智能化和工作效率，使得粗糙度测量更为精确；而且可满足当前实验教学中工件表面粗糙度参数测量要求和实际生产过程的应用需求，具有良好的扩展性。

Description

一种基于CCD的工件智能检测***
技术领域
本实用新型涉及一种基于CCD的工件智能检测***，具体说，是涉及一种智能检测机械工件表面粗糙度的检测***，属于非接触式测量技术领域。
背景技术
在航天、汽车、钢铁、半导体等制造领域对器件表面的质量要求越来越高，在生产中对机械加工表面特性进行分析和检测，便能对产品的质量进行控制。表面粗糙度是评定多种工件表面质量的一个重要公差指标，研究并测量表面粗糙度是生产加工领域的一个重要方向。
在国内外实验室的公差检测中，测量表面粗糙度的方法一般划分为接触式和非接触式两类。触针式测量方法精度高、测试稳定并且测量范围广，但由于是接触式的，仅适用于静止表面的测量，而不能对运动表面进行在线测量。非接触式具有快速、非破坏性、可在线测量工件粗糙度的特点，在实际生产过程中得到广泛应用。传统光切法测试主要采用人眼目测和手动调节的方式检测粗糙度参数，这一做法在实际实验教学过程中往往会产生随机误差，例如，通过手动调节的方式捕捉图像信号的波峰和波谷就会在操作过程中产生迂回误差；另外，传统的光切法测量表面粗糙度大多采用的是人眼目测方式，在实际操作中存在一些读数误差，精度不高，因此，设计一种可代替人眼目测，减少误差的检测***是非常必要的。
实用新型内容
针对现有技术存在的上述问题，本实用新型的目的是提供一种基于CCD的工件智能检测***，以解决现有技术中采用传统光切法测量表面粗糙度存在误差大的缺陷问题。
为实现上述目的，本实用新型采用的技术方案如下：
一种基于CCD的工件智能检测***，包括：产生带状光束并能照射到工件表面的LED光源、用于提取工件表面粗糙度轮廓曲线表面影像信息的光切显微镜、用于采集工件表面影像信息并生成视频信号的CCD摄像机、用以将视频信号转换成数字信号的图像采集卡和基于MATLAB软件平台搭建的计算机，所述光切显微镜的输出端与CCD摄像机的输入端相连，CCD摄像机的输出端与图像采集卡的输入端相连，图像采集卡的输出端与计算机的输入端相连。
作为一种优选方案，所述图像采集卡通过PCI总线与计算机相连。
本实用新型中部分组件的作用如下：
LED光源：负责产生带状光束，并以45度倾角照射到工件表面，本***选用EOTechBushnell BSA TASCO。
光切显微镜：用于提取被测工件表面截面粗糙度轮廓曲线，本***选用9J型光切法显微镜。
CCD摄像机：获取经工件表面反射得到的图像信号，并生成视频信号，本***选用TK-C9300EC/TK-C9301EC。
图像采集卡：用于把视频信号转化为数字信号，然后通过PCI总线传送到计算机内存，本***选择AVer EZCapture。
计算机：搭建***操作平台、进行数字图像各种处理、编辑、保存和输出等。
MATLAB软件：完成表面粗糙度测量信号采集，FIR数字滤波，最小二乘中线求解等。
与现有技术相比，本实用新型具有如下有益效果：
本实用新型提供的一种基于CCD的工件智能检测***，通过运用光学技术、微电子技术以及计算机技术，不仅改变了传统粗糙度测量方式，有效解决了人眼目测产生误差的问题，提高了测试***的智能化和工作效率，使得粗糙度测量更为精确；而且可满足当前实验教学中工件表面粗糙度参数测量要求和实际生产过程的应用需求，具有良好的扩展性。
附图说明
图1是本实用新型提供的一种基于CCD的工件智能检测***的组件结构示意图；
图2是本实用新型提供的一种基于CCD的工件智能检测***进行图像处理的流程图。
图中：1-LED光源；2-光切显微镜；3-CCD摄像机；4-图像采集卡；5-计算机；6、工件；7、带状光束。
具体实施方案
下面结合附图和具体实施例对本实用新型的技术方案作进一步详细说明。
如图1所示：本实用新型提供的一种基于CCD的工件智能检测***，包括：产生带状光束7并能照射到工件表面的LED光源1、用于提取工件6表面粗糙度轮廓曲线表面影像信息的光切显微镜2、用于采集工件表面影像信息并生成视频信号的CCD摄像机3、用以将视频信号转换成数字信号的图像采集卡4和基于MATLAB软件平台搭建的计算机5，所述的光切显微镜2的输出端与CCD摄像机3的输入端相连，CCD摄像机3的输出端与图像采集卡4的输入端相连，图像采集卡4的输出端与计算机5的输入端相连。
所述的LED光源可采用EOTech Bushnell BSA TASCO型号的望远镜，以产生带状光束并以45°倾角照射到工件表面。
所述的光切显微镜可选用9J型光切法显微镜。
所述的CCD摄像机采集工件表面的影像信息，可选用TK-C9300EC/TK-C9301EC型号的摄像机。
所述的图像采集卡4可选用AVer EZCapture型号的采集卡，以获取图像的数字信息；所述图像采集卡4通过PCI总线与计算机5相连。
所述的计算机5用于搭建智能***的操作平台，处理图像信息，显示测量结果；计算机5中的MATLAB软件可为MATLAB7.X；MATLAB软件可完成表面粗糙度测量信号采集、FIR数字滤波、最小二乘中线求解等。
本实用新型的实现原理如下：
1、***的硬件实现
如图1所示，本***利用CCD摄像机取代光切显微镜的目镜，然后通过图像处理即可得到被测参数。实际应用过程中，LED光源采用EOTech Bushnell BSA TASCO，用来产生带状光束，并以45度倾角照射到工件表面，CCD摄像机采用TK-C9300EC/TK-C9301EC/，获取经工件表面反射得到的图像信号，并生成视频信号，然后利用AVer EZCapture图像采集卡把模拟图像信号转换成为数字图像信号，PCI总线把数字信号传送给计算机，通过操作用户界面可实现被测参数的显示。
2、***的软件实现
如图2所示，本***在MATLAB软件的基础上，使用serial函数创建串口对象，并实现粗糙度数据的采集，然后在MATLAB中设计FIR滤波器实现滤波。为求解最小二乘中线，利用MATLAB的矩阵左乘算法进行求解。在具体的算法操作中需要对图像进行灰度处理、阈值分割、边沿检测等操作，为准确计算被测参数引进Canny算子。
3、测试***的整体实现
首先打开LED光源，使之以45度倾角照射到工件上，随后，操作用户界面获取粗糙度的实时图像和预处理图像，最后，通过调用图像处理程序获取被测参数，并显示。
综上所述，本实用新型提供的一种基于CCD的工件智能检测***，通过运用光学技术、微电子技术以及计算机技术，不仅改变了传统粗糙度测量方式，有效解决了人眼目测产生误差的问题，提高了测试***的智能化和工作效率，使得粗糙度测量更为精确；而且可满足当前实验教学中工件表面粗糙度参数测量要求和实际生产过程的应用需求，具有良好的扩展性。
最后有必要在此说明的是：上述内容只用于对本实用新型的技术方案作进一步详细说明，不能理解为对本实用新型保护范围的限制，本领域的技术人员根据本实用新型的上述内容作出的一些非本质的改进和调整均属于本实用新型的保护范围。

Claims (2)

1.一种基于CCD的工件智能检测***，其特征在于，包括：产生带状光束并能照射到工件表面的LED光源、用于提取工件表面粗糙度轮廓曲线表面影像信息的光切显微镜、用于采集工件表面影像信息并生成视频信号的CCD摄像机、用以将视频信号转换成数字信号的图像采集卡和基于MATLAB软件平台搭建的计算机，所述光切显微镜的输出端与CCD摄像机的输入端相连，CCD摄像机的输出端与图像采集卡的输入端相连，图像采集卡的输出端与计算机的输入端相连。
2.如权利要求1所述的基于CCD的工件智能检测***，其特征在于：所述图像采集卡通过PCI总线与计算机相连。
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