本发明属于精密测量领域，具体涉及一种基于机器视觉的直齿渐开线小模数齿轮的测量方法。
背景技术：
齿轮是传递运动和动力的机械元件，是机械装备的重要基础件。随着装备制造业的需求及发展，齿轮业在汽车、轮船、飞机及军工等装备中越来越显示出其重要的地位并成为了国民经济的重要支柱产业。小模数齿轮通常指模数小于1mm的齿轮，微小模数齿轮是指模数小于0.1mm的齿轮，微小齿轮是指尺寸小于10mm的微小模数齿轮。小模数齿轮尺寸小、齿槽间隙小，影响齿轮的分析式测量；齿轮惯性小、轮齿刚性差，影响齿轮的功能性测量；若采用传统的齿轮测量技术和仪器，测头难以进入齿槽，操作困难，稍有不慎易碰撞损坏；且仪器测杆刚性差，齿轮误差难以提取，测量精度和重复性都无法保证，甚至根本无法实施测量；因而对小模数齿轮(特别是微小模数齿轮)，其测量技术的研究还远远不能够满足实际生产的需求。因此，研究能够快速实现微小齿轮的精确检测技术有着重要的理论意义和重要的实际工程价值。
小模数齿轮齿槽空间小、齿轮刚度差、易变形，中心孔径影响定位问题，在实际齿轮测量中，面临装夹困难，很难找到测量基准，在实际测量工件时，尤其是对一些不带芯轴的齿轮工件进行测量时，工件回转中心与齿轮的测量中心的回转中心往往不重合，安装偏心对齿轮误差和齿廓误差等的测量结果均带来直接的影响，其中，偏心对齿距的影响最大，安装偏心以近二倍的关系影响着齿距累计偏差。这导致了传统的测量方法已经不能满足小模数齿轮的测量要求。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种测量速度快、操作简便且尤其适合测量小模数齿轮的基于机器视觉的直齿渐开线小模数齿轮的测量方法。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：基于机器视觉的直齿渐开线小模数齿轮的测量方法，包括以下步骤：
s1、构建用于获取小模数齿轮图像的视觉测量平台，该视觉测量平台包括光源、ccd工业相机和用于放置小模数齿轮的光学板；
s2、对构建的视觉测量平台进行标定处理，获取该视觉测量平台的像素坐标与物理坐标的比例因子；
s3、通过ccd工业相机获取高精度的小模数齿轮图像，并将获取的小模数齿轮图像传送至软件测量系统；
s4、软件测量系统对获取的小模数齿轮图像依次进行预处理和形态学处理，并通过边缘处理提取算法得到小模数齿轮的轮廓边缘信息；
s5、通过重心法获得小模数齿轮的中心坐标o(x,y)，并利用最小外接圆与最大内接圆算法获取齿轮的齿顶圆半径及齿根圆半径；
s6、对图像进行分割处理得到小模数齿轮的齿数，然后通过计算获得小模数齿轮的模数；
s7、对边缘数据分类，得到小模数齿轮各个轮齿的齿廓数据坐标点集，通过最小二乘拟合圆，以圆弧代替渐开线曲线，获取分度圆与渐开线的交点，用于计算齿轮的单个齿距偏差和齿距累积偏差；
s8、利用渐开线方程，反求出齿轮的基圆半径，并计算出齿轮的分度圆压力角。
进一步的，所述视觉测量平台还包括光学支架，光源和ccd工业相机均正对光学板，光源、光学板以及ccd工业相机从下到上依次设置且三者均安装在光学支架上。
进一步的，所述软件测量系统为pc处理器，pc处理器与ccd工业相机通过千兆网接口连接。
进一步的，所述步骤s4中的预处理包括去噪处理和二值化处理。
进一步的，所述去噪处理采用的方法包括但不仅限于高斯滤波和均值滤波。
进一步的，在对所述小模数齿轮图像进行预处理后，将干扰后续处理的噪声孔洞进行填充后再进行形态学处理。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过采集到的小模数齿轮图像进行边缘提取，并利用数据分离获得各个轮齿的齿廓数据点；然后对各个齿廓数据点进行最小二乘拟合圆作为其渐开线曲线，通过拟合出的圆与分度圆的交点作为齿轮齿距偏差的测量数据点，从而可以测得齿廓误差以及齿轮中心、齿顶圆半径、齿根圆半径、齿数、模数、齿顶高系数、齿顶高变动系数、变位系数、压力角以及齿距等参数，实现了对小模数齿轮的非接触测量，不受齿轮尺寸的限制，而且测量速度快，操作简便，尤其适合测量小模数齿轮。
附图说明
图1是基于机器视觉的直齿渐开线小模数齿轮的测量方法的流程示意图；
图2是本发明中视觉测量平台的结构示意图；
图3是本发明中小模数齿轮的基圆半径测量原理图；
图4是本发明中小模数齿轮的齿距偏差测量原理图；
图中标记：1、光源，2、ccd工业相机，3、光学板，4、光学支架，5、软件测量系统。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
基于机器视觉的直齿渐开线小模数齿轮的测量方法，如图1所示，包括以下步骤：
s1、构建用于获取小模数齿轮图像的视觉测量平台，如图2所示，该视觉测量平台包括光源、ccd工业相机、用于放置小模数齿轮的光学板以及光学支架，光源和ccd工业相机均正对光学板，ccd工业相机优选为分辨率为2456×2058、像素深度为8bit、最大帧率15fps、像素尺寸3.45μm×3.45μm的工业相机。将光学支架垂直安装在固定工作台上，然后从上到下依次安装ccd工业相机、光学板与光源。通过控制光源来调节所采集图像的清晰度，然后将所采集到的图像输送至软件测量系统。
s2、对构建的视觉测量平台进行标定处理，获取该视觉测量平台的像素坐标与物理坐标的比例因子；
在图像测量过程及机器视觉应用中，为了确定空间物体的几何尺寸与其图像中像素坐标点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定)。无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。因此，做好相机标定是做好后续工作的前提。比例因子计算如下：
s3、通过ccd工业相机获取高精度的小模数齿轮图像，并将获取的小模数齿轮图像传送至软件测量系统，若采集到的为rgb图像，则需要利用算法rgb2gray将图像转化为灰度图像，若采集到的本身为灰度图像，则可省略该转化过程；软件测量系统为pc处理器，pc处理器与ccd工业相机通过千兆网接口连接，软件测量系统经过相应的软件算法计算出所需要的各项参数指标；
s4、软件测量系统对获取的小模数齿轮图像依次进行预处理和形态学处理，并通过边缘处理提取算法得到小模数齿轮的轮廓边缘信息；其中，图像预处理具体包括包括去噪处理和二值化处理，由于采集过程中会含有噪声，因此，需要对得到的灰度图像进行滤波去噪处理，去噪处理采用的方法包括但不仅限于高斯滤波和均值滤波，滤波完成后进行二值化处理。形态学处理包括但不仅限于对其它干扰后续处理的噪声孔洞进行填充，形态学处理完成后，由于被测齿轮分为有中心孔与无中心孔两种，因此需要对有中心孔的齿轮中心进行填充处理。边缘提取可分为两种，一种是像素级，即通过canny、sobel等算子进行采集边缘；另一种是亚像素级，采用zernike矩对图像进行亚像素边缘提取。两种方式都可以获得清晰的齿轮轮廓特征；
s5、通过重心法获得小模数齿轮的中心坐标o(x,y)，并利用最小外接圆与最大内接圆算法获取齿轮的齿顶圆半径ra及齿根圆半径rf；
s6、对图像进行分割处理得到小模数齿轮的齿数z，然后通过计算获得小模数齿轮的模数m；齿轮的模数m的计算方法具体如下：
其中，齿轮的齿顶高系数
齿轮的模数m为标准值，经上面的两个式子均可计算出齿轮的模数，两个式子均存在误差但误差较小，因此将接近于计算值的真实值带入进行其他参数的计算；
齿数z的计算则可利用齿顶圆与齿根圆对图像进行相应的收缩及扩张的处理，根据公式(μ*rf)2≤(xi-x)2 (yi-y)2≤(λ*ra)2；
将齿轮的图像进行腐蚀，获得只含有齿轮齿廓上的部分图像。使用findcontours算子，计算剩余的连通域，即为齿轮的齿数z；
其中，μ，λ两参数的选取要确保rf＜μ*rf＜λ*ra＜ra的要求；
s7、对边缘数据分类，得到小模数齿轮各个轮齿的齿廓数据坐标点集，提取各轮齿齿廓分度圆附近的部分数据点并通过最小二乘拟合圆，以圆弧代替渐开线曲线，获取分度圆与渐开线的交点，用于计算齿轮的单个齿距偏差和齿距累积偏差，齿轮单个齿距偏差fpt与齿距累积总偏差fp的计算过程具体如下：
通过绘制辅助分度圆，获得齿轮齿廓的拟合圆与齿轮分度圆的交点分别为(x1，y1)，(x2，y2)k(x2n，y2n)，如图4所示，取相邻齿同侧齿廓分度圆与渐开线的交点(xi-1，yi-1)，(xi 1，yi 1)。
根据齿轮中心点坐标o(x，y)与齿轮齿廓的拟合圆与齿轮分度圆的交点(xi-1，yi-1)，(xi 1，yi 1)，通过余弦定理即可计算获得相邻齿轮同侧齿廓在分度圆出所形成的夹角βi：
可算出每个轮齿上的齿距pi＝rb*βi，再与标准分度圆齿距p＝m*z作对比，即可求得各个齿轮的齿距偏差fpti，
齿距偏差的累积值为：
s8、利用渐开线方程，反求出齿轮的基圆半径，并计算出齿轮的分度圆压力角，齿轮的基圆半径的计算过程具体如下：
采用极坐标，极点为上述计算出齿轮的中心点坐标为o(x，y)，极轴为oa，ob。参数为αki，αkj，如图3所示，渐开线方程为：
设齿轮渐开线的任意两点(xi，yi)，(xj，yj)，参数为αki，αkj，对应的渐开线上的展角θki，θkj。两极点到极点的距离为：
由余弦定理得，两点到圆心的夹角
对于理论渐开线上的点，有
利用罗曼诺夫斯基准则剔除可疑数据(粗大误差)，计算出该齿面基圆半径的平均值rb，求得测量数据的标准差：
根据测量次数和选取的显著度δ，若
设剔除粗大误差剩余的数据个数为n，基圆半径rb数据为rb1，rb2，krbn。所以最终得到该齿面基圆半径为：
通过上述算法，可获得2×z齿的基圆半径值，但由于实际齿轮加工误差的原因，求出的rb也各不相同，但差距不大，所以为减小误差的影响，可取平均值作为最终基圆半径的确定值；
齿轮的分度圆压力角:
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
1.基于机器视觉的直齿渐开线小模数齿轮的测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
s1、构建用于获取小模数齿轮图像的视觉测量平台，该视觉测量平台包括光源、ccd工业相机和用于放置小模数齿轮的光学板；
s2、对构建的视觉测量平台进行标定处理，获取该视觉测量平台的像素坐标与物理坐标的比例因子；
s3、通过ccd工业相机获取高精度的小模数齿轮图像，并将获取的小模数齿轮图像传送至软件测量系统；
s4、软件测量系统对获取的小模数齿轮图像依次进行预处理和形态学处理，并通过边缘处理提取算法得到小模数齿轮的轮廓边缘信息；
s5、通过重心法获得小模数齿轮的中心坐标o(x,y)，并利用最小外接圆与最大内接圆算法获取齿轮的齿顶圆半径及齿根圆半径；
s6、对图像进行分割处理得到小模数齿轮的齿数，然后通过计算获得小模数齿轮的模数；
s7、对边缘数据分类，得到小模数齿轮各个轮齿的齿廓数据坐标点集，提取各轮齿齿廓分度圆附近的部分数据点并通过最小二乘拟合圆，以圆弧代替渐开线曲线，获取分度圆与渐开线的交点，用于计算齿轮的单个齿距偏差和齿距累积偏差；
s8、利用渐开线方程，反求出齿轮的基圆半径，并计算出齿轮的分度圆压力角。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的直齿渐开线小模数齿轮的测量方法，其特征在于：所述视觉测量平台还包括光学支架，光源和ccd工业相机均正对光学板，光源、光学板以及ccd工业相机从下到上依次设置且三者均安装在光学支架上。
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的直齿渐开线小模数齿轮的测量方法，其特征在于：所述软件测量系统为pc处理器，pc处理器与ccd工业相机通过千兆网接口连接。
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的直齿渐开线小模数齿轮的测量方法，其特征在于：所述步骤s4中的预处理包括去噪处理和二值化处理。
5.根据权利要求4所述的基于机器视觉的直齿渐开线小模数齿轮的测量方法，其特征在于：所述去噪处理采用的方法包括但不仅限于高斯滤波和均值滤波。
技术总结