【摘 要】
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大型锻件锻造是使用冲击力或使用压力锻造零件的一种加工方法,工艺灵活自由、设备通用、工具简单,适合于单间、小批量生产,是生产大锻件的重要手段。目前国内大型锻件的锻造主要是靠人工操作来控制工件的形状和尺寸的,而生产过程中的存在高温、锻件过大的体积、不规则的形状、复杂的环境等因素,都会导致锻造过程中工件的各部位尺寸数据不便测量和难以精确测量。而对工件尺寸和形状的快速、精准测量不仅有助于提高系统质量和降低
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大型锻件锻造是使用冲击力或使用压力锻造零件的一种加工方法,工艺灵活自由、设备通用、工具简单,适合于单间、小批量生产,是生产大锻件的重要手段。目前国内大型锻件的锻造主要是靠人工操作来控制工件的形状和尺寸的,而生产过程中的存在高温、锻件过大的体积、不规则的形状、复杂的环境等因素,都会导致锻造过程中工件的各部位尺寸数据不便测量和难以精确测量。而对工件尺寸和形状的快速、精准测量不仅有助于提高系统质量和降低废品率,更能有效节约原材料,很大程度上降低成本。多目视觉测量具有非接触,效率高,可获取全域信息等特点,在测量大型锻件是优势明显,对其进行深入研究很有必要。本文用镜头加上红外滤光片的四目矩阵相机通过特征点匹配出锻件的三维点云数据,再利用机器学习技术识别锻件,然后通过一些降噪手段,将三维点云数据降维处理,生成合适的格式,再通过机器学习相关技术,对长轴类锻件识别和实时测量,最终显示在QT(跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架)开发的界面。主要完成以下工作:1、自动测量轴段直径,用时5s,精度为5mm,让观察员可以快速、准确的了解到锻件的尺寸信息;2、利用算法拟合出轴件中心线,让车间操作员和观察员能够快速、直观的了解到锻件的形状信息;3、跟踪识别法兰部分,直观、准确的展示出法兰平面与左右两个轴段中心线的关系。本文利用四目相机阵列和机器视觉原理,实现了快速、非接触、多参数和高精度地动态跟踪工件、提取有效信息,并在这之后测量其关键尺寸和形状偏差。系统在实验室进行精度验证,直径测量误差在5mm,通过现场进行可行性验证,完成现场长轴类锻件的识别和直径实时测量。实验验证了本文测量方法的精度和有效性。图[53]表[19]参[74]
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