| 姓名 |
周菀瑩(Wan-Ying Chou)
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畢業系所 |
機械工程學系在職專班 |
| 論文名稱 |
蝸桿蝸輪-齒承影像辨識與檢測之研究
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| 檔案 |
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| 摘要(中) |
蝸桿蝸輪運用為業界常用齒輪減速與傳動的作法之一，市面上齒輪減速機所使用的嚙合試驗機檯面普遍約可安裝直徑400mm以下之蝸輪，大型工具機所使用的蝸桿蝸輪組大多尺寸超過，且工具機並非量產商品，訂做大型嚙合試驗機，實屬不符成本效益及佔據廠房空間，使其場地利用率不佳，因此僅能以檢驗治具進行傳統人工進行嚙合測試與咬印量測。於組裝時，有可能因其他零件加工失誤而導致齒輪嚙合不合乎標準。
為了避免人員量測與判斷基準的誤差，本研究用Matlab軟體對齒輪齒承影像進行外型尺寸之比例換算，再利用顏色辨識與篩選進行咬印辨識與咬印範圍辨識，最後進行計算求得齒承比與位置。
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| 摘要(英) |
The worm and worm gear is one of the commonly used methods of gear reduction and transmission in the industry. The meshing test machine table used in the gear reducer on the market generally can mount worm gears with a diameter of 400mm or less. Most of the worm and worm gear sets used in large machine tools are oversized, and the machine tools are not mass-produced. Custom-made large-scale meshing test machine is not cost-effective and occupies the space of the factory, which makes the site utilization rate poor. Therefore, it can only carry out traditional manual engagement test and bite measurement with inspection jig. When assembling, it is possible that the gear meshing is not up to standard due to processing errors of other parts.
In order to avoid the error of personnel measurement and judgment benchmark, this study used Matlab software to scale the external dimensions of the gear tooth bearing image, and then use the color identification and screening to identify the bite recognition and the bite range, and finally calculate and obtain Tooth ratio and position.
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| 關鍵字(中) |
★ 蝸桿蝸輪
★ MATLAB
★ 影像處理
★ 嚙合 |
關鍵字(英) |
★ Worm And Worm Gear
★ MATLAB
★ Image Processing
★ Meshing |
| 論文目次 |
摘要 i
Abstract ii
誌謝 iii
目錄 iv
圖目錄 vi
表目錄 viii
符號說明 ix
第一章 緒論 1
1-1 研究背景與動機 1
1-2 研究目的 2
1-3 文獻回顧 3
1-4 論文概述 4
第二章 理論說明 5
2-1 齒輪 5
2-1-1 齒輪的主要性能說明 5
2-1-2 齒輪種類 5
2-1-3 蝸桿蝸輪嚙合重要性指標 6
2-2 影像處理 11
2-2-1 數位元影像 11
2-2-2 數位元影像灰階化 12
2-2-3 二值化(Binarization) 13
2-2-4 邊緣偵測:Canny 14
2-2-5 直線偵測-Hough轉換 16
2-2-6 灰度變化- imadjust 17
2-3 實驗設備 18
2-3-1 影像擷取設備 18
2-3-2 電腦與軟體設備 18
第三章 實驗設計 20
3-1 嚙合實驗設計規劃與架設 21
3-2 程式內容與執行介面 26
3-2-1 影像處理程式規劃 26
3-2-2 MATLAB_GUI介面 32
3-3 程式執行結果 34
第四章 實驗成果 37
4-1 實驗執行目標 37
4-2 實驗程式執行 38
4-3 程式執行結果與比較 46
4-3.1 蝸輪尺寸辨識結果 46
4-3.2 齒承咬印辨識結果 48
4-3.3 合併辨識結果 50
4-4 實驗結論 53
第五章 結論及未來展望 54
5-1 結論 54
5-2 未來展望 54
參考文獻 55 |
| 參考文獻 |
[1] 方宏聲，“蝸桿蝸輪組之製造分析＂，國立交通大學 機械工程研究所博士論文 (1996)
[2] 賴朕坊，” 蝸桿蝸輪單齒腹嚙合量測系統研製”， 國立中興大學 機械工程學系所碩士論文 (2018)
[3] 陳宜華，“應用影像處理與類神經網路原理於輪胎切片尺寸量測與分級＂，國立中央大學機械工程學系碩士論文 (2018)
[4] 陳正和，黃峻彥， 2013，“運用機器視覺於鏟花加工面自動檢測系統之研究＂，2013 綠色科技工程與應用研討會(GTEA)
[5] 朱誼桓，“基於影像處理於齒輪嚙合受力區域辨識與量化分析＂，逢甲大學 自動控制工程學系碩士論文 (2016)
[6] 莊斐富，“影像處理技術於雷射字碼檢測應用＂，崑山科技大學大學 電機工程研究所 碩士論文 (2018)
[7] 李岡晏，“蝸桿蝸輪嚙合齒對間之負載與應力分佈及強度設計＂，國立中山大學 機械與機電工程學系研究所 博士論文 (1996)
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[9] Shigenori HAMADA,Tooth contact analysis and manufacturing of dual lead worm gears in ISO type I, Niigata University(2018)
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[16] 昭源企業有限公司（KHK總代理），https://www.amx.com.tw
[17] 小原敏治，齒輪入門， KHK 小原齒車工業株式會社，2006年。
[18] 小原敏治，齒輪技術資料， KHK 小原齒車工業株式會社。
[19] 小原敏治，齒輪技術實用篇， KHK 小原齒車工業株式會社。
[20] 邱垂元，齒輪精度檢測技術，PMC技術研討會，2014年07月。
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| 指導教授 |
黃衍任
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審核日期 |
2019-7-24 |
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