基于机器视觉技术的水表在线检定系统研究

设计了一套基于机器视觉技术的水表在线检定系统。使用模板匹配技术定位梅花针,分别对基准表和各待检表梅花针转过的齿数同时计数,当基准表计数到达设定值时同时停止计数,计算待检表误差,判断是否合格。现场试验表明,该方法比现有的激光反射计数法检定精度更高,解决了激光反射计数法无法检定梅花针上有气泡的湿式水表的问题。     

应用于水表检定的机器视觉技术研究

为解决目前水表检定存在效率低、人为因素影响大等诸多问题,提出了应用机器视觉技术的水表检定系统,并重点研究实现梅花针快速定位的模板匹配算法和消除湿式水表表盘气泡的图像形态学算法。使用Harris算法预先提取梅花针模板角点,并实时提取现场图像的角点。采用部分Hausdorff距离法,实现梅花针的快速定位;利用图像形态学算法实时消除气泡影响,并完成对梅花针转动齿数的计数。实验表明,该系统在保证检定准确性的同时,可缩短检定时间,提高水表检定效率,解决了湿式水表表盘气泡对检定的不良影响,适用于各类水表的检定。     

基于机器视觉算法的轴承套端面缺陷检测研究

针对目前人工检测轴承套端面缺陷存在的效率低、人为因素影响大等诸多问题,提出了一种应用机器视觉技术实现轴承套端面缺陷检测的方法。首先,对采集到的图像进行了平滑处理,并运用自适应阈值的Canny算子完成了边缘检测;其次,利用最小二乘法拟合了轮廓圆,从而提取出了轴承端面的圆环区域;然后,通过Otsu算法计算出了圆环区域的最佳阈值,实现了阈值分割;最后,通过提取各连通域的特征来检测和判别缺陷。实验结果表明:该方法能有效地检测出轴承套端面存在的缺陷,且误检率低于3%,漏检率低于1%,检测时间不超过50 ms,可满足在线检测要求。