基于轴类零件形状误差优化评定的研究
王嘉欣+胡万利+李占飞+高凯伦+刘++涛
摘 要：本文以机器视觉技术及数字图像处理为基础，尝试了一种新轴类零件圆度误差的测量方法，设计了针对轴类零件圆度误差的非接触式测量系统。
关键词：圆度误差;视觉测量;轴类零件
0 引言
轴类零件是在机器设备中起传递动力作用最重要零件，作为整个轴系部件的基准，轴上零件绕着轴做回转运动，机器设备的使用性能直接受到轴类零件的形状精度的影响。对于做回转运动的轴类零件来说，其形状误差主要有圆度误差、圆柱度误差和直线度误差。如果误差过大，将会导致轴与其配合的零件间的配合精度下降，间隙不均匀加快轴的局部磨损，从而使轴类零件的工作寿命降低和运动精度下降。为了使轴类零件在装配过程中满足互换性要求，提高机器设备的整体质量，必须在加工轴类零件的技术要求中给定形状公差以限定零件加工中产生的形状误差。目前，以接触式测量为主的轴类零件形状误差的检测方法，在零件表面上会产生挤压、损伤、工件变形，影响测量精度，无法实现在线检测。由于现代化先进的加工技术的发展，快速、准确地测量轴类零件的形状误差具有十分重要的意义。
机器视觉是计算机科学的一个重要分支，综合了光学技术、电子技术、机械工程、模式识别技术、数字图像处理等技术，使其在各个领域都有广泛的应用。机器视觉测量技术也具有非接触、精度高、柔性强、抗干扰能力强等突出的优点，展现了在实际生产中广阔的应用前景。因此，开展对视觉测量技术的应用研究意义重大。
本项目针对轴类零件的形状误差为研究对象，建立基于机器视觉技术的非接触式测量系统，实现对轴类零件圆度误差的非接触式测量。
1 圆度误差的评定方法
所谓的圆度误差的评定方法是指按照圆度误差的定义对圆度误差测量过程中得到的数据进行处理的方法。常用的圆度误差有最小外接圆法、最大内接圆法、最小二乘法和最小区域法等4中评定方法。理想圆圆心位置与选择的评定方法不同而不同。
（1）最小外接圆法 指评定圆度误差时，选择与实际被测轮廓相接触，并且直径又是最小的外接圆作理想评定圆，此时，实际被测轮廓到该理想圆的圆心的最大径向距离、最小径向距离代数差即为圆度误差值。
（2）最大内切圆法 指评定圆度误差时，选择与实际被测轮廓相接触，并且直径又是最大的内切圆作理想评定圆，此时，实际被测轮廓到该理想圆的圆心的最大径向距离、最小径向距离代数差即为圆度误差值。
（3）最小二乘法 是指评定圆度误差时，选择最小二乘圆作为理想评定圆，此时，实际被测实际轮廓到理想圆的最大径向距离、最小径向距离代数差即为圆度误差值。
（4）最小区域法 是指评定圆度误差时，选择两同心圆包容被测实际轮廓，而且要使两同心圆之间的半径差为最小，此时，两同心圆半径差即为圆度误差值。
其中，最小区域法是严格按定义给出的评定方法，为使评定的结果更准确、更客观应尽可能采用最小区域法。虽然，最小二乘法不符合圆度误差定义，但用计算机进行测量数据处理时，易于实现，且误差较小。最小外接圆法、最大内切圆法算法简单，但结果不够精确。
2 机器视觉测量系统的构成
基于机器视觉的轴类零件圆度误差测量系统的构成主要有支撑机构、图像采集系统及数字图像处理系统。支撑机构由顶尖分度头及设备支架;数字图像采集系统由照明光源、图像传感器、光学镜头、图像采集卡等组成;数字图像处理系统由计算机、图像存储设备、图像处理软件等组成。
3 基于机器视觉的回转体零件圆度误差测量的实现
常用的圆度误差有四种评定方法，本文采用上述的测量系统来测量圆度误差，具体步骤如下：
（1）将被测轴类零件用机床的两顶尖支撑，光源与工业相机安装在零件两侧实现背光测量，工业相机放在轴类零件的正前方，利用分度头控制被测轴类零件转动角度的大小，零件每转过一个等分角，便通过工业相机采集一次轴类零件的图像，将轴旋转一周，采集所有被测零件表面的图像信息。
（2）利用计算机图像处理算法对所采集图像进行图像增强、滤波、去噪等预处理算法处理后，采用边缘检测技术及亚像素边缘定位技术精确提取轴类零件的边缘图像特征信息，编写图像处理算法对边缘信息进行处理，获得零件图像的边缘信息数据。
（3）在设定好图像分辨率和物距的基础上，以多组不同尺寸的标准量块作为标定物将其放置在工作台面上，在工作平台内不同方位进行多次图像采集。采用多次实验计算平均值的标定方法，即对标定物进行多次图像采集，并对计算的标定系数取其平均值作为标定的物面分辨率。
（4）将步骤（2）中算法计算的图像零件边缘信息与步骤（3）中确定物面分辨率进行计算得到实际回转体零件的圆度误差。
4 结论
利用机器视觉技术测量轴类零件圆度误差的方法具有简单、方便、计算快、精度高等优点，具备一定的实用价值，随着机器视觉技术的发展以及对测量方法的进一步改善，有望用于实际生产过程中的实时、在线、非接触、快速检测。
参考文献：
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基金项目：大学生创新创业项目（1242）
