采用机器视觉手段进行轴类零件识别。通过采集待识别零件样本信息,利用MATLAB软件编程实现对样本的图像处理和轮廓提取,获得特征量信息。然后通过图像标定和亚像素最小二乘法进行直线拟合获得轴的边缘轨迹,完成轴的直径和同轴度识别。进行视觉识别结果和人工测量结果比较,结果表明,采用机器视觉进行轴类零件识别,相对误差为0.001,检测精度具有一定的可靠性,且检测速度快,便于实现批量化、在线实时检测,具有广阔的应用前景。
2022-05-13 10:23:14
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轴类零件的表面由诸多基本表面组成，其中我们要加工的零件的表面由同轴线的圆柱面、圆锥面、圆弧面、退刀槽、螺纹及键槽组成，理论上可用数控车床或数控磨床来加工。但此零件各部分的粗糙度要求不一样。根据一般的外圆加工方法所能达到的精度：粗车（IT11-IT13 Ra12.5-50）、半精车（IT8-IT10 Ra3.2-6.3）、精车（IT7-IT8 Ra0.8-1.6）。
对于没有粗糙度要求的表面，只需要粗车就可以了；对于粗糙度要求为3.2的表面，要经过粗车、半精车；对于表面粗糙度为1.6的表面，需要经过粗车、半精车、精车。退刀槽可以用切槽刀来加工，螺纹可以用螺纹刀来加工。
但此零件上还有一个键槽，它的底面和侧面的表面粗糙度要求都是1.6。据资料1（P55）所示：精铣（IT11-IT13 Ra6.3-25）、精铣（IT8-IT10 Ra1.6-6.3）。可见，键槽的加工需要粗铣和精铣。
2022-05-09 12:01:51
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