文献类型：期刊文章

作　　者：张爱云[1,2] 王吉华[2] 高崴[2] 张美娟[1]

ZHANG Ai-yun;WANG Ji-hua;GAO Wei;ZHANG Mei-juan(School of Automobile and Transportation,Wuxi Institute of Technology,Wuxi 214121,China;Wuxi Fuel Injection Equipment Institute,China First Automobile Co.,Ltd.,Wuxi 214063,China)

机构地区：[1]无锡职业技术学院汽车与交通学院,江苏无锡214121 [2]中国第一汽车股份有限公司无锡油泵油嘴研究所,江苏无锡214063

出　　处：《工程设计学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61773182)。

年　　份：2021

卷　　号：28

期　　号：6

起止页码：776-784

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、DOAJ、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对目前工业生产线上的VVT(variable valve timing,可变气门正时)发动机转子存在尺寸误差和外观缺陷等问题,大多数工厂采用人工方式来测量尺寸和检测缺陷,但人工测量和检测的精度易受外部环境和主观意识的影响,从而产生过检和漏检。为此,设计了一种基于机器视觉的VVT发动机转子缺陷检测系统。首先,针对VVT发动机转子凸台外边缘磕碰点对外径测量的干扰,提出一种基于梯度特征和位置序列的磕碰点检测算法,先通过分析轮廓点的距离-位置序列、梯度-位置序列曲线来筛选并去除凸台外边缘的磕碰点,再采用最小二乘法对筛选后的轮廓点进行圆弧拟合以实现外径测量。然后,针对VVT发动机转子端面上的划痕、划伤等缺陷,提出一种基于改进HOG(histogram of oriented gradient,方向梯度直方图)特征的SVM(support vector machines,支持向量机)分类算法,先采用连通域分析方法得到待检测的目标区域,再提取目标区域的改进HOG特征,并利用SVM进行分类,以实现端面缺陷的检测。实验结果表明,所设计的缺陷检测系统在测量VVT发动机转子外径时的绝对精度可达到0.01 mm,且能够准确地筛选出凸台外边缘的磕碰点;因改进的HOG特征优于传统的HOG特征,所设计的缺陷检测系统在检测转子端面缺陷时具有较低的过检率和漏检率。综上可知,基于机器视觉的VVT发动机转子缺陷检测系统可实现外径的精确测量和外观缺陷的有效检测,基本满足工业检测要求,具有较高的实用价值。

关 键 词：VVT发动机转子  机器视觉 最小二乘法 外径测量  缺陷检测  

分 类 号：TP23]