简介:利用机器视觉评定小模数齿轮精度时,在齿轮整体图像中提取的边缘特征信息不能直接描述图像中的单独目标,需要后续识别算法去适应局部的多变特征.为此提出一种基于特征图像的边缘检测效果评价方法来获取丰富的局部图像信息,用于评定小模数渐开线齿轮视觉测量系统中轮廓提取的精度.首先根据齿轮图像中渐开线齿廓边缘的函数特性建立特征图像模型;然后使用基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法获取小模数渐开线齿轮特征图像的边缘;最后结合构建特征图像的标准函数,量化特征图像的边缘检测结果与标准函数间的偏差,用以评价边缘检测的效果.实验表明,运用小模数齿轮的特征图像评价基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法,渐开线齿廓的检测精度优于0.58pixel.
简介:为了验证双光路敏感器折反部件在实际工况下是否会发生成像失真及结构损坏,采用有限元分析软件MSC.Nastran对双光路敏感器结构进行了静态分析和模态分析,得到了结构的静态特性及固有频率。根据分析图像所得数据及反射定律计算,得到折反镜实际反射光线与理论反射光线的偏移量为0.03mm,小于设计时的理论安全值0.05mm,验证了折反部件在静力学作用下变形较小,成像不会失真;动态分析得到折反部件的基频为1647.5Hz,基频较高不易产生共振,具有一定的结构稳定性,成像结果令人满意。对进一步的结构优化设计提供理论支持;此外,对提高样机的可靠性,降低风险具有指导意义。