基于图像处理的零件尺寸测量研究

提出了一种基于图像处理的机器视觉的非接触测量方案,力求把非接触测量手段与零件尺寸测量问题更有效地结合起来。采用了超分辩率重构技术消除噪声以及由有限检测尺寸和光学元件产生的模糊,从图像中获得更多的细节和信息。利用最小二乘回归亚像素边缘检测技术进行边缘定位及角点提取。基于CCD摄像机采用线性回归法进行摄像机的标定。最后,实...     

应用机器视觉精确检测工件尺寸的研究

本文在介绍机器视觉检测系统的组成和工件尺寸检测原理的基础上,以高精度尺寸的标准块为例,详细介绍了工件图像滤波,边缘检测和亚像素边缘提取,并对亚像素边缘特性和规律进行了简单的分析.实验检测结果表明,对不超过40mm的工件,尺寸检测误差不超过0.1mm;改进系统测量方法后,检测误差不超过0.01mm.     

基于机器视觉的铣刀几何参数测量

为了提高pcb铣刀鱼尾槽切削的精度和效率,设计了一套影像检测系统并研究铣刀刃面的图像处理算法,根据铣刀刃面的特征,设计了专门的照明系统来获取清晰的,变形小的铣刀刃面图像,采用边缘检测算法对图像进行边缘提取,并对所提取的边缘采用基于空间矩的亚像素算法进行图像边缘的亚像素定位,然后采用直线拟合等一系列算法对铣刀刃面图像进行尺寸计算和缺陷检测。     

基于机器视觉薄零件高精度测量技术的研究

为快速准确检测薄零件几何量精度,提出了一种基于机器视觉的检测方法。根据具体的视场和精度要求,完成电荷耦合元件(CCD)传感器、镜头、光源等选型与硬件系统设计。开发了软件系统,采用双三次插值法细分图像后提取亚像素边缘,变权重最小二乘法拟合出零件轮廓的圆弧和直线,自动计算零件的圆度误差,中心距尺寸误差,并判断其是否合格。通过齿轮泵中间体零件的检测结果表明,本系统能快速准确检测中高精度(IT7级)薄零件的几何量精度,满足实际应用的需求。     

基于机器视觉的多圆弧对称零件测量方法研究

在实际工业生产中,对具有多圆弧对称特性零件的尺寸测量需求越来越多。而传统接触式测量方法大多存在测量精度不稳定、容易损伤零件和效率低等缺点。因此,本文基于机器视觉的非接触式测量原理,首先搭建一套双远心机器视觉测量系统,采集有效的零件图像。然后,利用亚像素边缘检测算法提取图像的亚像素边缘,并结合最小二乘法及多圆弧拟合内切圆的自定义Halcon算子,最终实现多圆弧对称零件的精密测量。为了验证所设计系统的有效性,本文对某球笼联轴器内套进行了稳定性和重复性测量实验。实验结果表明:该系统测量精度可达到001mm,且测量过程快速、稳定。     

基于机器视觉的零件图像采集及识别的研究

先进制造系统中。机器视觉用于工件位姿的检测。结合先进的图像采集系统，以VC＋＋．NET为开发平台，实现了对工件位姿的自动识别，同时提出了一种基于机器视觉的工件轮廓图像采集与识别的方法。主要分析了识别过程中灰度变换、二值图像和边缘检测几个难点，对检测结果进行了分析和比较。结果表明灰度变换和二值化能很大地提高对灰度图像的识别精度，在边缘检测过程中，Roberts算子检测水平和垂直的效果好于斜向边缘，定位精度高，但对噪声敏感，Sobel边缘检测算子则对灰度渐变和噪声较多的图像处理得较好。     

基于机器视觉技术的螺纹识别系统

螺纹牙型角识别是区分螺纹种类的常用手段,传统检测手段效率低、量规易磨损、成本高,已不能满足现代工业高效发展的需求。利用CCD获取螺纹基本图像,并通过图像的平滑、边缘检测、二值化处理及轮廓提取,对螺纹轮廓进行分析,从中测量出螺纹的牙型角参数并进行识别。探讨了利用机器视觉对螺纹牙型角参数进行测量的方法,并设计出一套以机器视觉识别技术为核心的视觉传感和图像处理系统为一体的螺纹识别系统。从理论和实践上证实了该方法的可行性和准确性。     

基于OpenCV的高精度零件角点距离测量研究

提出了一种基于OpenCV的非接触式的测量方案,为提高零件角点的测量精度提出了新的应用方案.首先使用摄像机标定方法来矫正透镜畸变,采用了中值滤波消除噪声,从图像中获得更多的细节和信息,利用哈里斯角点检测和亚像素检测方法实现角点提取.最后,实验分析和比较了基于OpenCV的高精度零件角点测量的应用效果.     

基于LabVIEW的机器视觉图像定位信息提取

以虚拟仪器开发平台LabVIEW 8.6和图像处理软件IMAQ Vision为工具,利用计算机视觉技术,进行激光切割机中图像的定位。通过软件实现了图像模板匹配、阈值处理、图像几何操作和边缘检测等图像处理过程。从边缘检测处理结果来看,基本达到了定位要求。研究表明,虚拟仪器计算机技术应用于图像处理是可行的,具有广阔的应用前景。     

基于机器视觉的洗涤清洁度判识

主要阐述了机器视觉在洗涤污水图像处理的应用.首先介绍了使用的机器视觉的基本原理,实验中如何用CCD采集洗涤污水图像,图像边缘的检测及算法,用拟合直线的边缘点及拟合直线的好坏来确定边缘检测的质量及其阈值;根据边缘点坐标截取图像,给出了两种洗涤污水清洁度的确定方法,得出了实验结论.     

基于机器视觉的洗涤清洁度判识

主要阐述了机器视觉在洗涤污水图像处理的应用。首先介绍了使用的机器视觉的基本原理,实验中如何用CCD采集洗涤污水图像,图像边缘的检测及算法,用拟合直线的边缘点及拟合直线的好坏来确定边缘检测的质量及其阈值;根据边缘点坐标截取图像,给出了两种洗涤污水清洁度的确定方法,得出了实验结论。     

基于IMAQ Vision的零件尺寸视觉测量系统

针对常规方法测量衔铁小轴零件尺寸效率低、精确差的不足,提出一种基于机器视觉的零件尺寸测量系统。以500万CCD相机、远心镜头、LED背光源进行系统搭建,基于LabVIEW开发平台,利用IMAQ Vision视觉工具包进行软件开发。在该系统中,依据小轴轮廓开发自动截取感兴趣区域(ROI)模块;利用IMAQ Vision视觉函数实现二值化、形态学去噪以及边缘轮廓提取,最终实现几何参数测量。通过稳定性和重复性测试,结果表明:基于IMAQ Vision的视觉测量系统测量精度可达0.005 mm,系统测量稳定、抗干扰能力强。     

基于CCD视觉的螺纹参数自动检测技术研究

为实时准确地对螺纹的牙型角(牙型半角)、螺距、导程、螺纹高度、大径、小径、中径、螺纹升角等参数进行测量,并提高测量精度,设计并实现了基于面阵CCD的螺纹参数非接触测量系统.着重研究了该系统的光学成像、螺纹图像预处理、边缘检测、亚像素提取以及摄像机标定等内容,研制了相应的测试分析软件,进行了相应的实验研究.研究结果表明,该系统测量速度快、测试精度高、重复性好.     

基于机器视觉的三维重建技术研究

研究了基于机器视觉的三维重建技术。利用普通的数码摄像机拍摄图片,通过摄像机定标、特征点检测和匹配、基础矩阵和本质矩阵计算来实现图像的三维重建。采用张正友标定方法的相机标定工具箱实现了相机的标定,利用尺度不变特征变换(SIFT)特征点的检测和匹配方法进行了图像特征点的检测和匹配,采用RANSAC算法计算基础矩阵,最后利用相机内参数和由基础矩阵获得的本质矩阵重建物体的特征点,并进行纹理贴图。实验结果表明利用这些图像可以进行物体重建,并且能够很好地反映出物体的三维特征。     

基于机器视觉的人运动检测

以机器视觉技术研究了序列图像中人运动的分割和检测.运动检测过程采用了目标图像和背景图像相减的方法,对差分图像采用了最大熵的指数形式确定二值化的阈值,实验证明获得了良好的检测效果.     

基于机器视觉的自由曲面轮廓度检测系统

针对自由曲面轮廓度较难准确测量和评定的问题,开发了一种完整的非接触式曲面轮廓度在线检测系统。系统采用机器视觉对采集到的零件端面图像边缘特征进行识别和处理,将提取出的边缘特征与标准轮廓模板进行匹配。匹配过程中采用分段迭代匹配的思想,提高算法效率和匹配速度。该视觉检测系统已应用于冲压流水线上工件端面的面轮廓度检测。实际应行表明,检测系统的检测精度为1 μm,检测时间少于3 s,可满足工业检测对检测精度和实时性的要求。