摩托车链板的机器视觉检测

针对摩托车用滚子链外链板的几何尺寸及圆度误差提出了一种基于机器视觉的检测方法。用数字摄像头采集数字图像,通过IEEE1394数字接口卡将采集到的图像传输到计算机。对原始图像进行图像预处理及图像分割。在测量尺寸时,依据图像分割所提取的轮廓,使用自编程序利用最小区域法对圆度误差进行评定,并计算、测量链板的孔径和节距。在同一系统中实现了尺寸及形状误差的非接触测量,分析了测量误差的原因。分析及试验表明,用该方法对摩托车滚子链的几何尺寸及圆度误差进行测量及分析评定是可行的,并具有高效性和实用性。     

基于误差转换及图像域的圆度评定方法

针对工程应用中圆度误差评定方法存在理论深奥、计算复杂、检测效率低且不适用于大容量采样点的问题,提出了一种基于误差转换及图像域的圆度误差评定方法。该方法首先将图像域测量得到的原始圆度误差进行转换,使其满足误差评定的要求;然后以最小二乘圆为起始圆,寻求半径或半径差的“极大中的极小”,通过对最小二乘圆进行小尺度平移,并用遗传算法得到该平移规划坐标,从而获得平移后的理想圆并求得圆度误差值;最后对某型号零件进行试验,试验结果与用三坐标测量得到的结果相吻合,表明该方法可以有效、正确地进行圆度误差的评定。     

基于计算机视觉的轴套零件尺寸测量北大核心

针对轴套零件的几何尺寸测量提出了一种基于机器视觉的检测方法。阐述了在Visual C++平台下,采用数字图像处理技术非接触测量轴套几何参数的方法,包括图像的预处理、边缘检测、轮廓提取以及圆度误差检测技术等。通过实验得到测量数据,分析了测量误差的原因。分析及试验表明,用该方法对轴套的几何尺寸及圆度误差进行测量及分析评定在实际应用中是可行的,并具有高效性和实用性。     

柔软棒材端面几何形状精密图像检测技术研究

研究了柔软棒材几何形状的测量原理,提出一种基于亚像素图像测量技术的香烟滤棒圆周长和圆度误差精密检测方法。该方法采用小波变换进行图像去噪处理,用Sobel算子提取图像边缘,用改进的随机Hough变换提取单像素圆边界,用Zernike矩进行边缘亚像素校正。最后给出了圆周长和圆度误差的评定方法与检测结果。     

基于小波变换方法的非接触圆度误差检测

针对圆度误差非接触检测过程中噪声对原始信号产生干扰的问题,提出采用小波变换进行信号降噪处理;讨论了小波理论中的快速变换算法及阈值降噪法的基本原理和处理实测信号的具体步骤;分析了基于小波变换的最小二乘圆法评定圆度误差的算法,并推导了其理论模型;运用Matlab小波工具箱通过实验说明了小波分析处理圆度误差的方法和效果。     

小波变换技术在圆度误差检测中的应用

针对圆度误差非接触检测过程中原始信号包含多频率成分的特点,提出采用小波变换进行信号的滤波处理。介绍了小波理论及快速变换算法的基本原理,讨论了运用小波变换分析处理实测信号的具体步骤。推导了基于小波变换的最小二乘圆法评定圆度误差的理论模型。并通过实验说明了小波变换处理圆度误差的方法和效果。     

AutoCAD在圆度误差评定中的应用研究

在圆度误差测量中,圆度误差的数据处理和评定一般都是采用绘制简图及用同心模板逼近的方法完成,但这种方法处理效率及准确度偏低。应用AutoCAD软件的绘图和标注功能对圆度误差进行评定的方法,能够很好的弥补传统方法的不足。     

基于图像处理的粗糙边缘盲孔圆度误差测量

针对粗糙边缘盲孔圆度误差检测困难的问题,提出了一种基于图像处理技术的非接触式测量方法。通过搭建基于机器视觉的测量系统,使用CCD摄像机获取被测零件图像,利用图像处理技术对获取的图像进行预处理、二值化和亚像素边缘检测,并提出采用3σ准则和自适应滤波对边缘点进行去噪处理,建立圆度误差数学模型,实现粗糙边缘盲孔的圆度误差测量。初步实验结果显示,测量的重复精度为9.6μm,为粗糙边缘盲孔圆度测量提供了一种可行的方法。     

工件圆度误差测量不确定度评定

为了实现工件圆度误差的不确定度评定,对基于三坐标测量机的工件圆度轮廓数据的采样策略、圆度评定方法及不确定度评定方法进行研究。首先,根据工件圆度轮廓特征进行实验测量,获取不同工件的多个样本。接着,基于最小二乘法和微分进化优化算法对样本的圆度误差进行了误差评定。然后,在分析比较误差大小的基础上,说明了采用的采样策略和微分进化评定算法。最后,基于圆度误差评定结果运用了测量不确定度表示指南(GUM)和蒙特卡洛方法(MCM)进行不确定度评定。实验结果表明:微分进化算法与最小二乘法相比均值差最大达到1.1μm, MCM方法比GUM方法得到的标准不确定度均值小0.02μm。合理的采样点数、微分进化算法及MCM不确定度评定方法可以得到更稳定可靠、精度高的评定结果。     

基于蒙特卡罗方法的圆度测量不确定度评定

利用蒙特卡罗方法对圆度测量的不确定度进行评定。首先,根据最小二乘法得到圆度的误差模型;然后采用蒙特卡罗仿真方法对测量值进行模拟仿真,从而得到圆度误差的不确定度;最后将评定结果与传统评定方法的结果进行比较。结果表明该方法是可行的,且计算更为简便。