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提出了一种高温条件下的在线光电测量系统,可直接用于浮法玻璃锡槽内玻璃成型区的玻璃厚度测量。建立了一种自动补偿玻璃板上下表面倾斜的单像机双目视觉传感器模型,变双CCD摄像机结构为单CCD摄像机结构。通过加装一组对称光学反射镜,镜像出一对虚拟摄像机,可在同一个CCD像面上采集到存在视差的2幅图像,从而消除玻璃板上下表面倾斜角引起的系统误差;同时,完成传感器在高温恶劣环境中的二维定位,保证了仪器设计基准与测量基准的统一。分析了高温气体湍流条件下激光传输光线起伏效应和光线起伏对激光测量系统性能的影响,提出利用先验法补偿系统热致光学误差;通过实验和在线实际应用证明:该系统测量精度能够满足玻璃厚度在线测量的要求。 相似文献
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图像的快速亚像素边缘检测方法 总被引:19,自引:1,他引:18
提出了一种新型的测量图像快速亚像素边缘检测方法。首先,利用标准的Sobel算子进行边缘点的粗定位,确定边缘点的像素级精度位置和边缘的方向;然后,沿边缘点的边缘方向拓展像素,得到长度为6的像素灰度值向量,将向量带人利用最小二乘曲线拟合方法得出的公式,求出边缘点的精确位置,从而能够实现亚像素边缘定位精度。实验证明:该方法的定位精度为0.1pixels,算法的运行时间为0.53s。 相似文献
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为了在数控(CNC)机床批量加工过程中对刀具破损进行检测以减少残次产品,提出一种利用机床主轴功率信息,基于Attention-LSTM的CNC生产线刀具破损在线监测方法。该方法以数控系统内置传感器作为数据源获取机床主轴功率时间序列,在数据采集环节中,需要分辨加工过程中的不同工序以及该工序所使用的刀具编号。因此,在数据采集环节中,同时对数控代码和主轴功率进行采集,使用数控代码解析方式对采集数据进行处理,完成加工过程的工序识别,再使用Attention-LSTM算法对主轴功率数据进行预测,然后利用DTW算法计算时间序列相似度。加工过程功率时间序列和标准时间序列之间的相似程度应当处于合理的阈值范围内,否则认为此次加工过程中发生刀具破损。以FANUC数控系统为平台进行实验,验证了刀具破损识别的准确率。 相似文献
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为提高PET瓶口缺陷检测精度和检测速度,提出了一种基于机器视觉的PET瓶口自模板快速缺陷检测法。首先在全局阈值分割的基础上,对ROI区域(瓶口端面)构造自模板圆环,并且确保自模板图像和阈值分割图像坐标的对应关系不变。然后在ROI区域上,将自模板图像和阈值分割图像灰度做差进行缺陷检测,避免图像定位和缺陷定位对检测带来的大量复杂计算。通过实验验证,该方法缺陷检测精度达到99.9%,检测时间在50ms以内,有效提高了PET瓶口缺陷检测精度和速度,可以满足工业生产线上对PET瓶口缺陷检测准确性和实时性的要求。 相似文献