齿轮表面缺陷自动检测系统设计说明书

齿轮表面缺陷自动检测系统设计说明书V1.0齿轮表面缺陷自动检测系统设计说明书版本号：V1.0‘目录一、 背景及意义 1二、 齿轮表面缺陷自动检测系统分析 22.1非功能性需求 22.2功能性需求 22.3开发环境 2三、 齿轮表面缺陷自动检测系统介绍 33.1齿轮表面缺陷识别原理 33.2图像采集流程 43.3图像预处理流程 43.4图像的二值化 53.5边缘检测与标记 5四、 齿轮参数的计算 64.1齿轮中心点的确定 64.2齿顶圆及齿根圆半径的测量 74.3齿轮齿数的确定 84.4齿轮模数的确定 94.5齿顶高系数及顶隙系数 94.6齿轮缺陷检测 9五、 齿轮表面缺陷自动检测系统实现 105.1模块实现 115.2图像预处理模块实现 125.3系统流程图 15六、软件测试设计 156.1测试目的和任务 156.2测试环境 166.3测试过程 166.4软件测试过程 176.4.1静态测试 176.4.2动态测试 18

背景及意义齿轮是机械行业的一个非常重要的零件，它的加工精度关系到机械产品的使用性能和质量。齿轮的组成结构一般有轮齿、齿槽、端面、法面、齿顶圆、齿根圆、基圆、分度圆等，齿轮的齿形包括齿廓曲线、压力角、齿高和变位，一般选择渐开线作齿廓曲线，可见其几何形状比较复杂。由于齿轮几何形状的特点，使其检测项目众多，测量过程复杂，测量设备昂贵。由于各方面的原因，传统的接触式机械测量方法仍是目前我国大部份工厂检验齿轮的常用手段，不仅测量时间长，工作量大，且不适合在生产过程中进行检测。随着计算机技术的迅速发展，基于图像处理与视觉检测的非接触检测的机器视觉方法已经广泛应用到工业生产的各个领域。视觉检测是一门新兴的检测技术，应用领域几乎涵盖所有的现代制造业．视觉检测具有非接触、速度快以及现场抗干扰能力强等优点，正在替代人工进行全自动的产品检测、工艺验证，甚至实现生产工艺的自动控制。图像测量方法具有非接触、高速度、动态范围大、信息量丰富等诸多优点。将机器视觉的方法应用到齿轮参数及尺寸检测的过程中，对提高我国机械行业的产品质量和行业竞争力，彻底改变我国齿轮行业零部件内在质量的落后状况，具有非常重要的意义。本文将介绍一种基于机器视觉的齿轮表面缺陷自动检测系统。

齿轮表面缺陷自动检测系统分析2.1非功能性需求齿轮表面缺陷自动检测系统需要满足的非功能性要求有：数据处理的准确性和及时性。易于维护与扩展可靠性、兼容性2.2功能性需求齿轮表面缺陷自动检测系统需要实现以下功能：（1）齿轮表面图像的自动采集。（2）齿轮表面图像的自动处理。（3）系统的智能控制（4）缺陷齿轮产品的自动剔除2.3开发环境计算机操作系统：WindowsXP开发工具：MicrosoftVisualStudio2005开发语言：C/C++语言

齿轮表面缺陷自动检测系统介绍3.1齿轮表面缺陷识别原理齿轮缺陷识别系统一般分为三个部分，如图3.1所示：第一部分是图像信息的获取，将目标图像经过摄像头A/D转换器等设备转变为数字信号。第二部分是对数字图像的处理，其作用就是将获得的数字图像进行加工、整理、分析，提出其中反映图像特点的本质特征，特征的提取和特征选择对整个系统识别分类的结果有很大影响。第三部分就是识别输出过程，这部分主要是根据对图像特征向量分析，运用各种算法得出识别结果并输出。识别方法主要有模板匹配识别法、统计模式识别、模糊模式识别、句法模式识别法和神经网络模式识别等。图3.1齿轮表面检测系统流程图3.2图像采集流程系统采用CCD数字摄像头采集数字图像,通过图像采集卡将采集到的数字图像传输到计算机内存,经图像处理技术进行在线检测。采集系统可供调节的参数有曝光时间、灰度值、采集范围以及采样频率。为了使采集图像时，使图像清晰、物体和背景的对比度分明，且使大小两片齿轮皆能清晰显示,系统采用LED照明光源提供高强度背光照明。CCD采集到的齿轮原始灰度图像。图3.2齿轮原始灰度图像3.3图像预处理流程在齿轮的图像获取过程，齿轮图像的噪声主要来自相机。采用中值滤波器处理脉冲干扰噪声的效果。但是对于齿轮图像而，边缘是最重要的特征之，利用中值滤波器算法会引起不必要的细节损，尤其是使得边缘变得模，这给以后操作带来很大误。本文采用改进的自适应中值滤波可达到预期的效果。选取如图3.3的3个窗口对齿轮图像进行滤，通过判断这3个窗口的灰度方，选取灰度方差最小的窗口当前点的窗，然后以窗口灰度的中值代替中心像素灰度图3.3三个特定滤波器窗口（黑点考虑点）3.4图像的二值化为了得到齿轮的轮廓，利用阈值分割的方法可以得到二值化的图像，分割的过程是根据它们的灰度不同的特点，确定一个适当的阈值T，便可以把齿轮的轮廓从背景中分离出来。从齿轮图像的直方图可知，实际图像的直方图有很多起伏，这是因为在一般情况下，直方图中的不规则可以认为是由白噪声引起的。因此，为了确定最优化的阈值以对图像进行二值化，需要对图像的直方图进行滤波，以平滑其直方图。本系统采用δ=15高斯函数对直方图进行平滑加以克服。3.5边缘检测与标记图像边缘检测的方法有很多，常用的有边缘算子检测法、边缘跟踪法和形态学法等。本系统采用形态学法中的四邻域腐蚀法，这样可以得到一个像素的边缘，其方法如下e(x,y)=g(x,y)逐行扫描图像，当g(x,y)=0，判断其四邻域，IFg(x-1,y)ORg(x+1,Y)ORg(x,y+1)=1THENe(x,y)=0ELSEe(x,y)=1。按上面的方法我们可以得到两条轮廓边缘图像，边缘标记的过程是指将连接在一起边缘的像素附上相同的标记，不同的连接边缘附上不同的标记。图像分割及轮廓提取图如下：图3.4图像分割及轮廓提取图齿轮参数的计算直齿圆柱齿轮各部分尺寸很多，但决定齿轮尺寸和齿形的基本参数只有5个，即齿轮的齿数z、模数m、压力角α、齿顶高系数hα‘及顶隙系数c*。上述参数除齿数外均已标准化，同时，为设计、制造之便，我国标准规定分度圆上齿廓的压力角α=20°。通过机器视觉测量出齿数z、齿顶圆半径r、齿根圆半径r4.1齿轮中心点的确定Hough变换是视觉检测技术中很重要的方法，是用来检测图像中已知形状的基本工具，它具有很强的抗干扰能力。由于传统的Hough变换需逐点投票、记录，故花费时间较长占用计算机存储量也较大。对于在线检测,对完成变换的速度要求较高。为减少Hough变换的运算量,本系统采用改进的圆的Hough变换检测方法，首先在前面所述的图像的平滑、阈值分割、轮廓提取和细化后,通过齿轮的参数及齿轮在图像中的位置确定出齿轮中心孔的检测区域，从而搜索到圆的轮廓点，然后从圆的边缘上某一点开始，逆时针作水平扫描和垂直扫描(即圆上一点相互垂直的两条弦)，分别作其中垂线即可求得圆心坐标。经过取足够多的点算出圆心的平均值作为圆心坐标，在提高变换速度的同时对定位精度的影响较小。4.2齿顶圆及齿根圆半径的测量在理想的情况下，将齿轮齿廓从某一点展开，它到齿轮中心的距离与其对于边缘标记的位置是一个理想的周期函数，并且齿顶和齿根上的所有点是分别在同一高度。但是，由于各种因素的影响，齿轮在加工过程中是存在误差的。图4.1为齿轮外轮廓上的点到中心的距离图（单位为像素），通过判断曲线的斜率变化的情况，提取出轮廓上所有在齿顶和齿根上的点，计算其到齿轮中心的距离，根据计算相应的算术平均值即可得出齿顶圆及齿根圆半径ra图4.1齿轮外轮廓上的点到齿轮中心的距离4.3齿轮齿数的确定在齿轮的二值图像中，以齿轮的中心孔为圆心，以分度圆为半径，做一个辅助分界圆，将分界圆内图像的灰度值全置为1，保留分界圆外的图像不变，这样便将齿轮的轮齿提取出来，如图4.2所示，通过前面边缘检测与标记算法对这些齿轮的边缘进行计数，就可以统计出齿轮的齿数z。图4.2齿轮轮齿的边缘检测与表及图像4.4齿轮模数的确定齿轮模数的确定需要根据已经测量出来的齿顶圆半径ra和齿根圆半径rm=ra+4.5齿顶高系数及顶隙系数由上面的计算得出的标准模数m，通过公式（2）得出分度圆的直径d，齿顶高ha和hf，再利用公式（3）计算出齿顶高系数和顶隙系数。由于这两个系数在我国已经标准化，因此将此两个系数与标准值比较，圆整即可得出实际的d=mzha=ha=ha4.6齿轮缺陷检测通过图像平滑、阈值分割、轮廓提取及圆心定位后，可以得到齿轮的优化齿形轮廓以及齿轮中心孔的圆心坐标，据此检测齿轮轮齿缺陷。齿轮齿形缺陷检测具体方法如下:给定齿轮的模数和齿数，就可以计算分度圆的直径，以齿轮中心孔的圆心为圆心，采用Bresenham画圆法作齿轮的分度圆，如图4.3所示。沿分度圆搜索，顺次得到分度圆与齿轮廓线的全部交点(交点标号见图4.3)。分别计算这些交点两两之间的距离，根据距离之间的比值与设定的比值来比较，确定齿形是否合格。图4.3齿轮缺陷检测原理图齿轮表面缺陷自动检测系统实现根据齿轮表面缺陷自动检测系统的功能对功能实现进行模块划分，可分为图像获取模块、图像预处理模块、图像处理模块、特征提取模块、结果计算模块和界面控制模块，如图5-1：图5.1齿轮缺陷检测模块划分图5.1模块实现图像信息获取模块它相当于对被研究对象的调查和了解,从中得到所要处理的数据和材料。将齿轮轮廓的阴影经透镜系统聚焦后成像于CCD面阵上。CCD将图像信号变为电荷信号，通过图像采集卡存入计算机内存，然后由软件对所采集到的图像进行处理、存储，并计算出齿轮的相关尺寸，最后输出到显示器上，给出相应的结果。(2)图像预处理模块图像预处理是将原始图像转换为计算机方便处理的形式，使计算机能够进行后续的操作，主要包括图像去噪、图像变换、图像增强等。在采集的齿轮图像基础上提取齿轮图像的边缘，获取齿轮的图像，对齿轮的边缘图和原图进行配准操作进行预处理。(3)图像处理模块图像处理是将图像分为具有特有性质的若干区域并提取出感兴趣目标的过程。主要包括阈值分割、边缘分割、聚类法分割、小波变换的分割方法等。定义一个相似性测度，寻求2幅图像间的几何变换关系，通过所得的几何变换，使其中一幅图像与另外一幅图像上的相似性测度达到最大。(4)图像特征提取模块每幅图像有其独特的特征，例如能被视觉感受到的亮度、轮廓、纹理或色彩等自然特征；还有的需要通过计算才能够获得，例如直方图等被叫做人为特征。图像识别系统中的特征提取，是从高维的图像数据中提取能够代表其的底维数据，去除冗余信息，方便计算，优化分类器。根据提取的特征参数，采用某种分类判别函数和判别规则，对图像信息进行辨识，得到识别的结果。(5)结果处理模块对图像识别的结果进行显示，并根据结果进行分类处理。（6）界面控制模块交互界面是人和计算机进行信息交换的通道，用户通过交互界面实现信息输入、信息配置、数据输出等，计算机则通过交互界面向用户提供信息，以供阅读、分析和判断。本系统的界面的设计主要考虑了以下几个方面：（1）简明设计功能导航，方便用户进入系统后马上可以点击相应的功能键进入相应的操作界面以及方便快速返回或进入相应的功能模块。（2）美观不同的色彩给人不同的视觉感受。用户每天要对着电脑处理大量的信息，所以眼睛容易产生疲劳。在众多的色彩当中，淡蓝色会降低人的视力疲劳，而且给人一种活力的感觉，从而降低出错的机率。5.2图像预处理模块实现采用机器视觉对齿轮进行自动检测，一次能够对多项齿轮参数进行测量并进行检校，效率非常高，可以满足自动检测的要求。但是，任何测量手段都不是十全十美的。测量结果也受到各种误差的影响，具体如下：（1）硬件系统的误差。理论上讲，数字图像识别系统的识别精度主要取决于CCD摄像设备的分辨率。使用的CCD摄像设备的像素数越高、被测目标物的尺寸越小，则测量中的一个像素所代表的实际尺寸就会越小，测量精度就越高。另外，还有系统光照不均在沿图像边缘留下阴影造成的图像边缘提取误差，CCD摄像头成像平面与被测零件表面不能完全平行产生不平行测量误差，镜头畸变不能得到完全精确的校正引起图像非线性失真误差。（2）软件计算误差。在测量算法中，齿轮中心孔圆心是各个几何参数计算的基准，而齿轮中心孔圆心是通过提取中心孔边缘点，在利用随机Hough变换提取真实圆并计算其圆心的过程中，由于计算上的考虑，数据的取舍过程会引起较大的定位误差。同时，在计算齿顶圆及齿根圆参数的过程中，由于其轮廓上的点到齿轮中心的距离图并不是理想的光滑的周期函数，在利用求导的方法判断拐点的过程中会丢失一部分数据。由实验结果可知，采用分辨率为1600×1200的面阵相机，在测量齿顶及内孔半径的过程中，与手工测量的平均误差为0.0054mm左右，齿根圆测量时造成误差比较大，这主要是因为齿轮在加工过程齿根的加工要比齿顶加工的精度差造成，从后面顶隙系数可知，视觉测量值更接近标准值，所以齿根的手工测量误差要比视觉测量的误差大。如果使用更高像素数的CCD摄像设备，或测量齿顶圆直径更小的齿轮，采用显微镜放大来测量，利用亚像素的边缘提取的方法，则测量精度也将随之提高。同时，对上述算法加以改进与完善，还可以实现对内啮合直齿圆柱齿轮以及圆弧齿轮、斜齿轮等几何尺寸参数的测量。

5.3系统流程图本软件系统的工作流程如下图所示：图5.10系统流程图六、软件测试设计6.1测试目的和任务本测试工作的目的是：通过测试，发现软件是否含有错误；验证软件是否满足软件任务书、软件需求规格说明书和软件设计所规定的技术要求；为软件产品质量的评价提供依据。测试的任务包括：代码走查静态分析单元测试确认测试（含功能测试、性能测试、安全性测试、可靠性测试等）系统联试6.2测试环境工具测试环境硬件配置CPU：Intel(R)XeonE5520@2.27GHz软件配置6.3测试过程本测试过程包括四项活动，按顺序分别是：1）测试策划确定需要测试的内容；确定测试的充分性要求；确定测试需要的技术或方法；确定测试遵循的标准和过程；确定测试终止要求；确定测试的资源需求；确定测试活动的进度；进行测试风险分析等。最终形成本测试计划。2）测试设计和实现设计测试用例；准备和验证所有的测试数据；确定测试用例的执行顺序；准备并获取测试资源，开发测试软件；建立和校核测试环境。3）测试执行按照测试计划的内容和要求执行测试，如实填写测试的原始记录，获取测试结果；分析并判定测试结果。4）测试总结对测试工作和被测试软件进行分析和评价。6.4软件测试过程测试方法包括静态测试和动态测试。静态测试是不运行程序而寻找程序代码中可能存在的错误和评估程序代码的过程。静态测试方法包括主要由人工进行的代码审查、代码走查和主要由软件工具自动进行的静态分析，以及以检查单形式进行的文档审查。动态测试是在测试数据上运行程序并全面分析输出以发现错误的过程，动态测试的方法包括：功能测试、性能测试、接口测试、人机交互界面测试、强度测试、可靠性测试、安全性测试、边界测试、安装性测试和余量测试。6.4.1静态测试静态测试主要是对软件的代码进行静态走查，包括排版、注释、标识符命名、可读性、变量、函数、过程、可测性、软件质量、宏等方面进行测试。