基于机器视觉的中小模数齿轮快速检测装置及检测方法
【专利摘要】本发明基于机器视觉的中小模数齿轮快速检测装置及检测方法，属于高精度检测技术领域，能够快速非接触检测高精度中小模数齿轮的误差。本发明包括大理石平台，大理石平台上设置视觉测量系统；视觉测量系统包括工业相机、远心镜头、平行光源，工业相机与远心镜头相连；大理石平台上还包括有物距调节机构、立柱、水平调节机构、双顶尖齿轮定位机构，立柱垂直设在水平调节机构上，物距调节机构设在立柱上的一侧；工业相机安装在物距调节机构上，平行光源设在水平调节机构上，平行光源与远心镜头相对放置；双顶尖齿轮定位机构设在水平调节机构上平行光源的一侧，双顶尖齿轮定位机构与水平调节机构在同一直线上且对正放置；工业相机的输出端连接计算机。
【专利说明】
基于机器视觉的中小模数齿轮快速检测装置及检测方法
技术领域
[0001] 本发明属于高精度检测技术领域，具体地是涉及一种基于机器视觉的中小模数齿 轮快速检测装置及检测方法，用来快速非接触检测高精度中小模数齿轮的误差。
【背景技术】
[0002] 在工业领域，齿轮应用广泛;齿轮精度直接影响整台设备的性能和寿命，因此齿轮 的检测方法与检测装置技术越来越重要。现有技术中也有很多用于检测齿轮的方法及其装 置，例如：中国专利申请号CN103292673A，名称为"渐开线直齿大型齿轮齿面磨损检测方法 及其装置"，该发明公开了一种渐开线直齿大型齿轮齿面磨损检测方法及其装置，高效检测 大型齿轮的磨损程度;该发明应用于大型齿轮的检测，解决了许多精密齿轮检测仪不能检 测大型齿轮的难题，该发明用于大型齿轮的检测，不适用于高精度(GB 5级）中小齿轮的检 测。
[0003] 中国专利申请号:CN102914234A，名称为"齿轮检测装置"，以待测齿轮同标准齿轮 的转动同步性来评价其轮齿和齿距精度，并将这种同步性转化为带铅垂的线圈沿从动轴轴 向的位移;该专利检测齿轮操作简单，但需要众多高一级精度的标准齿轮，也同样不适用于 高精度(GB 5级）中小齿轮的检测。
[0004] 中国专利申请号：CN2211602Y，名称为"便捷式齿轮检测仪"，由座体，滑块，量表 座，螺杆，量表，检测座，标准齿轮，搭配齿轮等组成，以一滑块的移动量感应一组标准齿轮， 以一量表对滑块移动量的检测，作为检测值基准，来对新加工出的齿轮进行检测，判断工件 的合格度，提高齿轮检测的管理水平。该专利检测齿轮检测方便，但精度相对较低，且需要 众多高一级精度的标准齿轮，也同样不适用于高精度(GB 5级）中小齿轮的快速检测。
[0005] 中国专利申请号:CN103292993A，名称为"一种齿轮检测装置"，是一种用于对齿轮 的质量进行检测及自动分类的装置。对生产线上的齿轮通过传输机构依次送到检测台，再 由检测主轴带动齿轮旋转，由照相机对齿轮拍照，该装置的计算机对拍摄数据分析处理，将 此判断结果通过控制器驱动相关的分选推板，最后由各相关的分选推板将检测后的齿轮按 是否合格，以及质量好坏的程度进行分类。该专利是一种基于机器视觉的齿轮检测装置，侧 重于分拣机构，齿轮检测精度不够。
[0006] 中国专利申请号:CN102183528A，名称为"一种双联齿轮的缺陷检测装置及检测方 法"，涉及一种双联齿轮的缺陷检测装置及方法，该检测装置包括两个摄像头，分别用于拍 摄被测双联齿轮中上、下层轮齿边缘轮廓为清晰的两幅图像，将图像采集卡采集的两幅图 像进行滤波、融合处理，得到一幅上、下层轮齿边缘轮廓均清晰的被测双联齿轮实际图像， 然后将该被测双联齿轮实际图像与标准双联齿轮的图像进行比对。该专利是一种基于机器 视觉的双联齿轮的缺陷检测装置及检测方法，也同样不适用于高精度(GB 5级）中小齿轮的 检测。
[0007]综上所述，现有的用于检测齿轮各方面性能的方法及其装置均存在共同的不足之 处，即都是在齿轮的高精度检测方面存在不足。
【发明内容】
[0008] 本发明就是针对上述问题，弥补现有技术的不足，提供一种基于机器视觉的中小 模数齿轮快速检测装置及检测方法;本发明能够快速非接触检测高精度中小模数齿轮的误 差。
[0009] 为实现上述目的，本发明采用如下技术方案。
[0010] 本发明一种基于机器视觉的中小模数齿轮快速检测装置，其结构要点是:包括大 理石平台，所述大理石平台上设置有视觉测量系统;所述视觉测量系统包括工业相机、远心 镜头、平行光源，所述工业相机与远心镜头相连;所述大理石平台上还包括有物距调节机 构、立柱、水平调节机构、双顶尖齿轮定位机构，所述立柱垂直设在水平调节机构上，所述物 距调节机构设在立柱上的一侧;所述工业相机安装在物距调节机构上，所述平行光源设置 在水平调节机构上，所述平行光源与远心镜头相对放置;所述双顶尖齿轮定位机构设置在 水平调节机构上放置平行光源的一侧，所述双顶尖齿轮定位机构与水平调节机构在同一直 线上且对正放置;所述工业相机的输出端连接计算机。
[0011] 作为本发明的一种优选方案，所述工业相机采用的是工业CCD相机，所述工业CCD 相机的分辨率是2448 X 2050。
[0012] 作为本发明的另一种优选方案，所述远心镜头采用的是TC2348远心镜头，所述 TC2348远心镜头的视场为56mm X 48mm、畸变率为〈0.08%。
[0013] 作为本发明的另一种优选方案，所述视场56mmX 48mm的范围由500万个（2448 X 2050)像素来表示，每个(2448X2050)像素对应实际尺寸为19.4650μπι。
[0014] 作为本发明的另一种优选方案，所述平行光源为LED蓝光平行光源。
[0015] 本发明还提供了一种基于机器视觉的中小模数齿轮快速检测方法;包括以下步 骤： 步骤一、被检测齿轮的高质量背光数字图像的获取:首先，如果所要检测的齿轮是中等 模数外齿轮，则使用双顶尖齿轮定位机构快速准确定位齿轮;如果所要检测的齿轮是小模 数外齿轮或内齿轮，则直接放置在平行光源上;然后通过水平调节机构，将被测齿轮调节到 视野中心位置，通过物距调节机构调节远心镜头与被测齿轮之间的距离，使图像清晰;平行 光源发出蓝色平行光，通过远心镜头被工业相机记录；即通过工业相机完成获取被测齿轮 的高质量背光数字图像，然后将数字图像输入到计算机中，并存储为数组。
[00?6]步骤二、图像预处理:对步骤一中所获取的全图像进行高斯滤波，Canny算法初找 像素级边缘，运用Ramer算法对初边缘进行分段;拟合轮廓为三次样条曲线，并计算法向方 向/3 〇
[0017] 步骤三、过渡带法截线高斯拟合法进行亚像素定位:计算包含整个过渡带的初边 缘等距线，用贝塞尔曲面插值计算初边缘等距线上各点的灰度，用过渡带离散点的坐标和 灰度信息拟合符合高斯积分模型的边缘法平面截线，准确定位齿轮亚像素边缘，存储为二 维数组，误差为0.2像素，即4μηι。
[0018] 步骤四、数据后处理：齿轮亚像素边缘存储为二维数组，分段采用最小二乘法拟 合;用齿轮渐开线方程式生成理论标准齿轮轮廓，与理论齿轮进行对比，计算被测齿轮的齿 距累计总偏差、单个齿距偏差、齿廊总偏差等各种误差。
[0019] 作为本发明的一种优选方案，对于上述步骤二中所提取的齿轮边缘数据，首先进 行最小二乘法圆拟合，得到拟合圆心和拟合半径，此时的拟合圆心不是齿轮中心;将齿轮边 缘数据再进行一次直线拟合，齿轮的理论中心一定通过拟合圆心与直线的垂线上，沿该方 向逼近实际齿轮中心，得到新的逼近中心，计算齿轮边缘坐标点到逼近中心的距离，理论上 距离最大点所对应的坐标点就是齿轮齿顶，但是由于加工误差等原因，齿顶有可能凸起或 下凹，因此将距离最大值和略小于距离最大值所对应的边缘坐标点都保留，重复进行最小 二乘法圆拟合和直线拟合;在这个过程中，保留的边缘坐标点范围逐渐缩小，拟合半径逐渐 逼近理论齿顶圆半径，当拟合半径与理论齿顶圆半径的误差在一定范围内时，拟合圆心即 为实际齿轮中心。
[0020] 进一步地，本发明所述实际齿轮中心确定后，从中心点开始搜索，找到距离中心点 最远的点和最近的点，距离最远的点的集合构成齿顶，距离最近的点的集合构成齿根，并且 齿顶和齿根上的所有点分别分布在同一高度;将齿轮外轮廓的齿顶和齿根保留一定范围， 实现对齿轮外轮廓的齿顶、齿廓和齿根的分段。
[0021] 作为本发明的另一种优选方案，所述步骤四中的齿轮渐开线方程式为： X = r& * cos(<2；；) -r π ^ * a /1 i0 ^ sli(o:) j? = rh * sin( a) -f π * rb * ^ / I SO * €〇s：(a·} 式中：一基圆半径、泛一相位角。
[0022] 与现有技术相比，本发明有益效果是:本发明所公开的一种基于机器视觉的中小 模数齿轮快速检测装置及检测方法，利用机器视觉和数字图像处理技术，获取被测齿轮的 高质量背光数字图像，输入到计算机中，进行降噪滤波、边缘提取、畸变补偿等一系列图像 处理，得到齿轮亚像素边缘，计算被测齿轮各种误差。
[0023] 本发明具备以下优点：（1)现有齿轮检测装置大多需要各种型号的更高精度的标 准齿轮，而本发明使用计算机软件生成理论标准齿轮；（2)测量精度高达5μπι，满足5级精度 (GB/T 10095-2008)工业齿轮的测量；（3)快速非接触测量中小模数齿轮的齿距累计总偏 差、单个齿距偏差、齿廓总偏差等各种误差，测量一个齿轮平均仅需90秒；（4)操作简单、界 面友好，通过计算机自动显示齿轮各项误差，判断该齿轮是否满足精度等级。
【附图说明】
[0024] 为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合 附图及【具体实施方式】，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方 式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0025] 图1是本发明一种基于机器视觉的中小模数齿轮快速检测装置的结构图。
[0026] 图2是本发明被检测齿轮的高质量背光数字图像。
[0027] 图3是本发明一种基于机器视觉的中小模数齿轮快速检测方法的流程图。
[0028] 图中标记：1为工业相机、2为物距调节机构、3为远心镜头、4为立柱、5为双顶尖齿 轮定位装置、6为平行光源、7为水平调节机构、8为大理石平台。
【具体实施方式】
[0029] 结合附图1所示，本发明一种基于机器视觉的中小模数齿轮快速检测装置，其结构 要点是:包括大理石平台8,所述大理石平台8上设置有视觉测量系统;所述视觉测量系统包 括工业相机1、远心镜头3、平行光源6,所述工业相机1与远心镜头3相连;所述大理石平台8 上还包括有物距调节机构2、立柱4、水平调节机构7、双顶尖齿轮定位机构5,所述立柱4垂直 设在水平调节机构7上，所述物距调节机构2设在立柱4上的一侧;所述工业相机1安装在物 距调节机构2上，所述平行光源6设置在水平调节机构7上，所述平行光源6与远心镜头3相对 放置;所述双顶尖齿轮定位机构5设置在水平调节机构7上放置平行光源6的一侧，所述双顶 尖齿轮定位机构5与水平调节机构7在同一直线上且对正放置;所述工业相机1的输出端连 接计算机。
[0030] 本发明所述工业相机1采用的是工业CCD相机，所述工业CCD相机的分辨率是2448 X2050。
[0031] 本发明所述远心镜头3采用的是TC2348远心镜头，所述TC2348远心镜头的视场为 56mm X 48mm、畸变率为〈0 · 08%。
[0032] 本发明所述视场56mm X 48mm的范围由500万个（2448 X 2050)像素来表示，每个 (2448X2050)像素对应实际尺寸为19.4650μπι。
[0033] 本发明所述平行光源6为LED蓝光平行光源。
[0034] 另外，本发明所述的视觉测量系统的重要参数为像素当量，针对数字图像(如图2 所示）中存在的镜头径向畸变、透视畸变和光强偏差等各种误差，需要对像素当量进行标 定;根据点阵标定板圆心距的物理尺寸和像素尺寸，确定视觉测量系统的像素当量，在物距 一定的情况下，标定板的位姿对像素当量没有影响;根据点阵标定板圆心位置，建立出二元 三次误差补偿模型，有效提高视觉测量系统的测量精度;经过上述的标定和畸变校正后，每 个像素对应实际尺寸小于20μπι。由于平行光源强度对视觉测量系统测量精度的影响，计算 出不同光源强度的边缘补偿量，所得边缘补偿量与光源强度等级基本成线性关系。
[0035] 本发明一种基于机器视觉的中小模数齿轮快速检测方法;包括以下步骤： 步骤一、被检测齿轮的高质量背光数字图像的获取:首先，如果所要检测的齿轮是中等 模数外齿轮，则使用双顶尖齿轮定位机构5快速准确定位齿轮;如果所要检测的齿轮是小模 数外齿轮或内齿轮，则直接放置在平行光源6上;然后通过水平调节机构7,将被测齿轮调节 到视野中心位置，通过物距调节机构2调节远心镜头3与被测齿轮之间的距离，使图像清晰； 平行光源6发出蓝色平行光，通过远心镜头3被工业相机1记录；即通过工业相机1完成获取 被测齿轮的高质量背光数字图像，然后将数字图像输入到计算机中，并存储为数组。
[0036]步骤二、图像预处理:对步骤一中所获取的全图像进行高斯滤波，Canny算法初找 像素级边缘，运用Ramer算法对初边缘进行分段;拟合轮廓为三次样条曲线，并计算法向方 向/3 〇
[0037]步骤三、过渡带法截线高斯拟合法进行亚像素定位:计算包含整个过渡带的初边 缘等距线，用贝塞尔曲面插值计算初边缘等距线上各点的灰度，用过渡带离散点的坐标和 灰度信息拟合符合高斯积分模型的边缘法平面截线，准确定位齿轮亚像素边缘，存储为二 维数组，误差为0.2像素，即4μηι。
[0038]步骤四、数据后处理：齿轮亚像素边缘存储为二维数组，分段采用最小二乘法拟 合;用齿轮渐开线方程式生成理论标准齿轮轮廓，与理论齿轮进行对比，计算被测齿轮的齿 距累计总偏差、单个齿距偏差、齿廊总偏差等各种误差。
[0039] 对于上述步骤二中所提取的齿轮边缘数据，首先进行最小二乘法圆拟合，得到拟 合圆心和拟合半径，此时的拟合圆心不是齿轮中心;将齿轮边缘数据再进行一次直线拟合， 齿轮的理论中心一定通过拟合圆心与直线的垂线上，沿该方向逼近实际齿轮中心，得到新 的逼近中心，计算齿轮边缘坐标点到逼近中心的距离，理论上距离最大点所对应的坐标点 就是齿轮齿顶，但是由于加工误差等原因，齿顶有可能凸起或下凹，因此将距离最大值和略 小于距离最大值所对应的边缘坐标点都保留，重复进行最小二乘法圆拟合和直线拟合;在 这个过程中，保留的边缘坐标点范围逐渐缩小，拟合半径逐渐逼近理论齿顶圆半径，当拟合 半径与理论齿顶圆半径的误差在一定范围内时，拟合圆心即为实际齿轮中心。
[0040] 进一步地，本发明所述实际齿轮中心确定后，从中心点开始搜索，找到距离中心点 最远的点和最近的点，距离最远的点的集合构成齿顶，距离最近的点的集合构成齿根，并且 齿顶和齿根上的所有点分别分布在同一高度;将齿轮外轮廓的齿顶和齿根保留一定范围， 实现对齿轮外轮廓的齿顶、齿廓和齿根的分段。
[0041] 对于上述步骤三中用贝塞尔曲面拟合图像，实质上对图像起到了低通滤波的作 用，减少了噪声的影响;沿边缘等距线对灰度值进行高斯滤波，对这些离散点拟合高斯积分 法截线，计算7?值，确定边缘亚像素位置。
[0042]本发明所述步骤四中的齿轮渐开线方程式为： X = 4 * e〇s:_ + ?Γ * 4 * O： /1 * sl〇(￡2：》 y = rh * sis( s：} φ * a /1 SO * 式中：4一基圆半径、这一相位角。
[0043]可以理解的是，以上关于本发明的具体描述，仅用于说明本发明而并非受限于本 发明实施例所描述的技术方案，本领域的普通技术人员应当理解，仍然可以对本发明进行 修改或等同替换，以达到相同的技术效果；只要满足使用需要，都在本发明的保护范围之 内。
【主权项】
1. 基于机器视觉的中小模数齿轮快速检测装置，其特征在于:包括大理石平台（8)，所 述大理石平台（8)上设置有视觉系统;所述视觉系统包括工业相机（1)、远心镜头(3)、平行 光源(6)，所述工业相机（1)与远心镜头(3)相连;所述大理石平台（8)上还包括有物距调节 机构(2)、立柱(4)、水平调节机构(7)、双顶尖齿轮定位机构(5)，所述立柱(4)垂直设在水平 调节机构(7)上，所述物距调节机构(2)设在立柱(4)上的一侧;所述工业相机（1)安装在物 距调节机构（2)上，所述平行光源(6)设置在水平调节机构（7)上，所述平行光源(6)与远心 镜头(3)相对放置;所述双顶尖齿轮定位机构(5)设置在水平调节机构（7)上放置平行光源 (6)的一侧，所述双顶尖齿轮定位机构(5)与水平调节机构(7)在同一直线上且对正放置;所 述工业相机(1)的输出端连接计算机。2. 根据权利要求1所述的基于机器视觉的中小模数齿轮快速检测装置，其特征在于:所 述工业相机(1)采用的是工业C⑶相机，所述工业C⑶相机的分辨率是2448 X 2050。3. 根据权利要求1所述的基于机器视觉的中小模数齿轮快速检测装置，其特征在于:所 述远心镜头(3)采用的是TC2348远心镜头，所述TC2348远心镜头的视场为56mmX48mm、畸变 率为〈0.08%。4. 根据权利要求3所述的基于机器视觉的中小模数齿轮快速检测装置，其特征在于:所 述视场56mmX 48mm的范围由500万个(2448 X 2050)像素来表示，每个（2448 X 2050)像素对 应实际尺寸为19.4650μπι。5. 根据权利要求1所述的基于机器视觉的中小模数齿轮快速检测装置，其特征在于:所 述平行光源(6)为LED蓝光平行光源。6. 基于机器视觉的中小模数齿轮快速的检测方法，其特征在于:包括以下步骤： 步骤一、被检测齿轮的高质量背光数字图像的获取:首先，如果被检测的齿轮是中等模 数外齿轮，则使用双顶尖齿轮定位机构(5)快速准确定位齿轮;如果被检测的齿轮是小模数 外齿轮或内齿轮，则直接放置在平行光源(6)上;然后通过水平调节机构(7)，将被测齿轮调 节到视野中心位置，通过物距调节机构(2)调节远心镜头(3)与被测齿轮之间的距离，使图 像清晰；平行光源(6)发出蓝色平行光，通过远心镜头（3)被工业相机（1)记录；即通过工业 相机(1)完成获取被检测齿轮的高质量背光数字图像，然后将数字图像输入到计算机中，并 存储为数组； 步骤二、图像预处理:对步骤一中所获取的全图像进行高斯滤波，Canny算法初找像素级 边缘，运用Ramer算法对初边缘进行分段;拟合轮廓为三次样条曲线，并计算法向方向/3 ; 步骤三、过渡带法截线高斯拟合法进行亚像素定位:计算包含整个过渡带的初边缘等 距线，用贝塞尔曲面插值计算初边缘等距线的灰度，用过渡带离散点的坐标和灰度信息拟 合符合高斯积分模型的边缘法平面截线，准确定位齿轮亚像素边缘，存储为二维数组，误差 为0.2像素，即4μηι ; 步骤四、数据后处理：齿轮亚像素边缘存储为二维数组，分段采用最小二乘法拟合；用 齿轮渐开线方程式生成理论标准齿轮轮廓，与理论齿轮进行对比，计算被测齿轮的齿距累 计总偏差、单个齿距偏差、齿廓总偏差等各种误差。7. 根据权利要求6所述的基于机器视觉的中小模数齿轮快速的检测方法，其特征在于： 对于上述步骤二中所提取的齿轮边缘数据，首先进行最小二乘法圆拟合，得到拟合圆心和 拟合半径，此时的拟合圆心不是齿轮中心;将齿轮边缘数据再进行一次直线拟合，齿轮的理 论中心一定通过拟合圆心与直线的垂线上，沿该方向逼近实际齿轮中心，得到新的逼近中 心，计算齿轮边缘坐标点到逼近中心的距离，理论上距离最大点所对应的坐标点就是齿轮 齿顶，但是由于加工误差等原因，齿顶有可能凸起或下凹，因此将距离最大值和略小于距离 最大值所对应的边缘坐标点都保留，重复进行最小二乘法圆拟合和直线拟合;在这个过程 中，保留的边缘坐标点范围逐渐缩小，拟合半径逐渐逼近理论齿顶圆半径，当拟合半径与理 论齿顶圆半径的误差在一定范围内时，拟合圆心即为实际齿轮中心。8. 根据权利要求7所述的基于机器视觉的中小模数齿轮快速的检测方法，其特征在于： 所述实际齿轮中心确定后，从中心点开始搜索，找到距离中心点最远的点和最近的点，距离 最远的点的集合构成齿顶，距离最近的点的集合构成齿根，并且齿顶和齿根上的所有点分 别分布在同一高度;将齿轮外轮廓的齿顶和齿根保留一定范围，实现对齿轮外轮廓的齿顶、 齿廓和齿根的分段。9. 根据权利要求6所述的基于机器视觉的中小模数齿轮快速的检测方法，其特征在于： 所述步骤四中的齿轮渐开线方程式为式 中：一基圆半径、汉一相位角。
【文档编号】G06T7/60GK106017350SQ201610520019
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2016年7月5日
【发明人】赵文辉, 段振云, 赵文珍, 孙禾, 王宁, 支珊
【申请人】沈阳工业大学