基于图像处理的刀具角度测量系统

针对加工过程中刀具磨损会影响零件加工精度的问题,利用图像处理技术实现了刀具角度的测量,以达到对刀具磨损情况进行动态跟踪的目的。以Matlab软件作为图像处理平台,通过图像灰度转换、二值化、边缘提取等技术手段,获得了刀具边缘轮廓,进一步用最小二乘法将轮廓拟合,最终求出了刀具角度。实验结果表明,该方法能较好地测量刀具角度,也可用于刀具几何参数的测试。     

基于MATLAB的刀具角度测量北大核心

采用MATLAB图像处理技术,通过图像二值化、中值滤波、边缘检测等方法获得刀具轮廓,并应用曲线拟合方法对轮廓边界进行拟合,通过分析拟合直线刃的斜率,计算得出刀具角度值。实验结果表明,利用MATLAB检测刀具角度,不仅测量误差小,检测效率高,而且适应性广泛,可实现对高精度和微小刀具几何参数的测量。     

基于机器视觉的刀具几何参数测量技术

在金属零件加工过程中,加工刀具不可避免的产生磨损.如不能及时采取描施,将产生很大的加工误差.把基于计算机图像处理的机器视觉技术引入到刀具参数测量中,提出利用计算机视觉代替人艰对刀具参数进行自动测量的方法,并在Delphi平台上开发了一种专用测量软件系统,利用图像预处理和边缘检测等处理技术,实现了刀具几何参教测量的自动化.应用结果表明,基于机器视觉的刀具几何参数测量系统克服了人工测量所造成的各种误差,重复测量精度达到2μm,大大提高了测量精度和效率.     

基于机器视觉的刀具几何参数测量技术

为了适应金属切削刀具理论研究和生产实践对于刀具几何参数快速、准确在线测量的要求 ,在Lab VIEW平台上开发了基于机器视觉的刀具测量系统 ,利用边缘检测、亚像素精度等图像处理技术 ,实现对车刀各参考平面内的主要几何参数的非接触测量。测量结果表明 ,测量精度可靠     

基于图像处理的直线刃刀具角度测量

介绍了利用图像处理技术测量直线刃刀具角度的方法。首先采用判别分析法将图像二值化,再对图像进行开、闭运算,用八邻域算法来提取边缘轮廓。利用Hough变换得到轮廓角点的位置,进一步用最小二乘法将轮廓拟和,最终求出所需刀具角度。     

图像式刀调仪的视觉检测技术研究

图像式刀调仪是一种专门测量刀具预调整位置的精密设备,设备使用简单、便捷、非触控。文中构建了高分辨率数字摄像机的刀调仪视觉系统,深入探讨了视觉检测中有关图像处理的技术,编写了图像预处理、边缘检测、轮廓跟踪、刀具类型识别和图像几何参数计算的相关程序,并通过实验的方法找到了最佳的图像处理算法。改善了刀具预调整测量的准确性以及效率,进而改善了数控设备以及加工中心的精密性和效率。     

刀具磨损检测中的图像处理技术研究现状及展望

针对刀具磨损检测在图像处理技术中的发展现状总结,并对刀具磨损检测在图像处理技术应用趋势下做出展望。首先,对刀具的磨损检测系统简单的介绍和总结;其次,对检测后的图像预处理、磨损区域提取及边缘检测、磨损状态识别技术的相关内容进行详细讨论。最后,结合目前计算机视觉、人工智能等新形势下对刀具磨损检测在图像处理技术中做出展望。     

基于亚像素边缘检测的刀具几何参数测量

为了提高刀具几何参数图像测量精度,基于矩法理论,提出了一种亚像素边缘检测算法。该方法的基本思想是采用灰度空间矩,将图像边缘特征离散为亚像素级特征点,并用Matlab实现图像的处理。实验证明,基于亚像素特征点提取检测的刀具几何参数具有较高测量精度,且计算量小,具有很好的抗噪性能。     

刀调仪的亚像素边缘检测技术研究

边缘检测技术是刀具预调仪的刀具图像处理的核心技术。文中利用基于阈值进行边缘提取的思想,实现了亚像素级别的边缘检测,可以将边缘检测的精度提高10倍以上,为进一步提取刀具参数奠定了基础。     

基于数字图像处理技术的螺纹检测

介绍了基于数字图像处理技术的螺纹非接触式测量方法，数字图像处理包括图像的平滑、边缘检测、二值化及轮廓提取，通过对螺纹轮廓的分析、测量得出螺纹的几何参数。探讨了利用数字图像处理技术对螺纹进行几何参数测量的方法，并给出了测量后的尺寸结果。从理论上和实践上证明了该方法的可行性和正确性。     

基于视觉图像的二次曲线特征参数精密测量方法

为了满足视觉检测中对二次曲线参数(圆或椭圆)高精度测量要求,提出了一种基于视觉图像的二次曲线特征参数精密测量方法.该方法利用变结构元广义形态学边缘检测算法对图像中的二次曲线进行初始边缘定位,充分提取图像边缘细节信息的同时抑制图像噪声的影响.在亚像素图像处理中,基于Zernike矩边缘检测算法计算出的边缘参数,提出了对二次曲线特征进行亚像素边缘定位的边缘检测算法,建立了曲线边缘点与边缘参数之间的映射关系.利用检测出的二次曲线亚像素边缘点数据,通过定义的数据点分布优化的参数拟合算法,可以计算出二次曲线的特征参数.实验结果表明:该方法稳定性好且实时性强,定位不确定度优于0.03像素,可实现二次曲线特征参数的精密测量.     

基于Canny理论的自适应阈值彩色图像边缘检测

传统的Canny边缘检测算法基于灰度图像,不能充分利用彩色图像的全部信息,且阈值需要人为设定,自动化程度不高.论文提出一种新的算法,基于彩色图像多通道融合技术,根据图像梯度直方图信息,对图像进行自适应阈值处理.将Canny灰度边缘检测算子扩展到彩色边缘检测,利用彩色图像各个通道自身的梯度直方图和梯度方差作为局部阈值,有效解决彩色图像各个通道之间的差别.实验结果表明,其能充分利用图像的颜色和梯度信息,提高边缘检测的准确性.     

基于图像处理的微小孔光学特征识别技术研究

对微小孔的成型结构特点和边缘光学特征进行了研究,提出了一种有效检测微小孔质量的方法。通过中值滤波、灰度阈值变化等图像处理技术,准确地提取了微小孔的边缘,并将最小二乘圆拟合算法、新圆度判定算法和锥度检测算法综合应用于微小孔的几何结构识别过程中。实验结果证明,本方法具有检测结果准确、检测精度高等特点,能够满足微小孔质量检测的要求。     

基于图像识别的齿轮尺寸测量研究

为解决传统工业测量中,齿轮参数尺寸测量方法过于繁琐的问题,利用数字图像处理技术对其进行检测,提出了一种基于圆投影分割的齿轮参数尺寸检测方法。该方法首先通过图像预处理得到细化的齿轮轮廓,使用改进随机采样算法找到齿轮中心;然后利用轮廓点和图像中心点连线与所建立的图像坐标系正向X轴所成角度和两点距离的映射关系,建立新的极坐标系,并对齿轮进行圆分割,记录新坐标系中峰值点个数和峰值点纵坐标,这2个参数分别对应齿轮齿数和齿顶圆半径;最后利用齿顶圆半径与齿数、模数之间的关系式,求出模数,从而求出齿轮其他尺寸。实验结果表明,用该方法检测齿轮参数尺寸,检测速度快、精确度高,具有较高的实用价值。     

OpenCV在焊缝实时检测系统中的应用

机器视觉系统是集机械、光电、控制、计算机和数字图像处理等技术于一体的高度自动化系统,广泛应用于工业当中。焊缝实时检测系统主要针对焊接自动跟踪技术中的在线检测焊缝并进行相关处理的系统。该文在VC++6.0开发环境中设计了一种采用Gauss小波检测边缘,基于OpenCV的焊缝实时检测与处理算法,实验结果表明该算法实时性高、效果好、检测正确快速。     

自适应量子遗传算法的遥感图像自动增强

针对传统基于归一化非完全Beta函数(Normalized Incomplete Beta Function,NIBF)的图像增强方法难以有效地自动获取最优参数且其增强效果受图像动态范围限制的问题,提出一种基于自适应量子遗传算法的NIBF遥感图像自动增强方法。首先,由图像色深,对待增强图像引入最大和最小光谱测度级,扩大其动态范围。其次,利用量子比特将NIBF参数编码为量子染色体,并设置若干量子染色体构成初始参数种群;对该参数种群进行测量和解码,以解码值作为NIBF的参数输入,对图像进行光谱测度变换,得到对应的增强图像种群。然后,利用八方向边缘检测模板提取增强图像种群中每个个体的边缘图像,由边缘强度、边缘数以及熵测度定义刻画参数种群中个体品质的适应度函数,并以此评价参数种群中的每个参数个体,保留和记录最优参数个体。在提出的进化策略中,利用量子旋转门实现量子染色体向最大适应度方向进化,并根据每代适应度的差异和进化代数自适应地调整量子旋转角的大小;以最终演化的参数种群中适应度最大的参数个体作为NIBF的最优参数,生成相应的光谱测度变换曲线,从而确定输入和输出光谱测度之间的映射关系,实现图像最优自动增强。对5幅图像的平均实验结果表明:盲/无参考图像空域质量评价指标提升了122.2%;自然图像质量评价指标提升了71.8%;运行时间为10.758s。满足了遥感图像增强处理中的自动化、鲁棒性和高效率的要求。     

基于ARM的复杂零件几何量检测仪的研制

随着现代机械制造业的不断发展以及零件加工质量要求的不断提高,对检测仪器的功能和检测精度提出了更高的要求,自动化、智能化、高精度已成为检测仪器发展的主要趋势。基于ARM的复杂零件几何量检测仪采用了非接触式检测技术,能对复杂零件的几何量误差自动进行数据采集、分析处理和显示结果,具有检测速度快、精度高、抗干扰能力强、成本低廉等特点,使其能在行业中得到很好的推广和应用。