基于多CCD规则零件二维尺寸的测量

讨论了一种基于多CCD的规则零件二维尺寸在线测量模型及关键技术,介绍了一种基于2-CCD的薄片方形零件在线测量系统。实验表明,该系统测量精度高,速度快,可作为测量系统模型广泛应用于包装线的纸板在线宽度测量等各种大型零件精密测量中。     

卡簧零件尺寸及误差机器视觉检测方法

传统小零件检测方法多为人工法或电子检测仪逐个测量,依赖人工读数,容易造成人为误差,且检测效率不高。本文针对复杂外形零件的加工误差检测,设计一种基于机器视觉的精度检测系统。同时,将检测结果与人工测量结果对比,验证了该方法准确性。     

求解多峰颗粒尺寸分布的一种反计算方法

提出一种用于激光测粒仪求解多峰颗粒尺寸分布的反计算方法，本方法是改进的LMS算法与多峰分布模式算法的组合算法。大量的计算机模型计算和对标准颗粒的实测证实了这种算法的有效性和实用性。     

色差对机器视觉尺寸测量精度的影响研究

目的机器视觉尺寸测量系统照明光源为复色光时,色差会使图像边缘轮廓变得模糊,主要研究色差对尺寸测量精度的影响。方法以搭建的机器视觉尺寸测量系统为平台,分别采用白色(复色光)、红色、绿色、蓝色的LED背光源作为照明光源,采集标准圆柱体图像,经软件系统处理后获得测量结果。结果当照明光源为复色光时,重复性测量误差和线性度误差分别在1μm和2μm以内;当采用单色光作为光源时,重复性测量误差和线性度误差分别控制在0.5μm和1μm以内。结论色差对机器视觉尺寸测量的重复性和线性精度都有影响,可以采用单色光来避免色差,从而进一步提高测量精度。     

基于贝叶斯估计的结构固有频率不确定性分析

在结构振动测试中,由于测试环境影响、试验设备、操作人员以及模态分析过程中的简化,试验获取的结构模态参数中包含了不确定因素。为了正确的估计结构物理参数的统计特性,在贝叶斯估计方法中选择共轭先验分布,结合试验数据导出后验分布,得到了结构固有频率均值及方差的估计值。对一个4层钢筋混凝土框架结构模型进行了振动测试。试验结果表明:在不能获得大量样本信息时,充分利用先验信息,结合现场测试数据,对频率参数进行估计,能够有效地减小均值与方差的可信区间长度,具有工程实用参考价值。     

基于机器视觉的竹材尺寸测量系统设计

为适应竹材加工过程的竹材剖分自动化需求,该文提出将机器视觉技术应用到竹材图像实时处理与显示中,并设计一种新的算法来测量竹材的尺寸参数。首先,针对采集图像存在的噪声,采用选择式掩模平滑法进行去噪并保护边缘信息;然后利用Sobel算子提取竹子的内外轮廓,通过二值化分割图像的目标和背景,并按照新的算法获取竹材尺寸大小;最后通过VC++编写的软件界面显示采集和处理后的图像及测量数据,并存储在数据库里。试验结果表明:软件设计采取的数字图像处理算法能有效滤除噪声,保留感兴趣的目标,而新的测量算法能高效快速精确地计算竹材的尺寸参数,为竹材自动化剖分的实现提供有效途径。     

基于机器视觉的航空铆钉尺寸检测技术

航空铆钉的尺寸偏差会增加航空事故发生的可能性。为了实现航空铆钉尺寸检测的高精度与智能化,提出一种基于机器视觉的航空铆钉尺寸检测方法。通过边缘检测算法对铆钉进行自动识别与检测,可减少航空铆钉尺寸的误差。基于航空铆钉产品规范,分析得出各项尺寸参数要求与事件流程,使用OpenCV作为开发平台,采用阈值分割算法与分水岭算法进行图像分割;同时,通过平滑处理、形态学、轮廓提取算法完成图像处理。实测结果表明,在±0.005mm精度下,铆钉尺寸检测结果与实际值的吻合度达到90%以上。     

基于机器视觉尺寸测量装置的误差不确定度评定

针对难以利用传统测量方式完成具有特殊结构的机械构件边沿高度测量的现状,提出了一种基于机器视觉的机械构件边沿高度的尺寸测量装置,并重点对可能影响该装置测量结果不确定度的来源进行分析和评定.实验结果表明:设计的测量装置的不确定度评定结果在1μm,完全满足生产要求.     

基于机器视觉的丝网印刷样板尺寸测量方法

丝网印刷样板种类和样式多,每片样板上待测目标也较多,不宜采用一致的梯度阈值参数定位边缘实施测量;此外,传统视觉检测采用定位矩形框建立测量坐标系的方式会引入测量误差,因此,提出一种基于机器视觉的丝网印刷样板的尺寸测量方法。采用一种由粗到细的测量策略,借助每一类待测目标的模板进行信息统计,针对性地设置阈值参数,改善测量精度。在测量阶段,利用基于图像金字塔和归一化互相关函数相结合的分层匹配算法实现多个待测目标的粗糙定位,再使用由模板信息统计获取的阈值参数进行边缘精细定位,建立局部坐标系,完成测量。实验结果表明:在同等实验条件下,此方法能够有效提高测量精度,算法改进后测量结果的平均相对误差由原来的4.02%降到1.47%,并且无需用户介入调整测量参数,适用于不同种类丝网印刷样板的灵活测量。     

颗粒弥散强化复相陶瓷临界颗粒尺寸的优化设计

本文应用弹性力学和Ｇｒｉｆｆｉｔｈ微裂纹理论，对颗粒弥散强化陶瓷材料内的热应力进行了分析，导出了临界粒尺寸的计算公式，为颗粒弥散强化复相陶瓷材料的界面设计和颗粒尺寸选择提供了依据。     

对中尺寸及虚点尺寸检测方法研究

某燃机燃烧室前过渡段前套筒是美国GE能源公司产品,在其筒壁外侧,倾斜45°分布两个耳片,要求其上起安装吊挂作用的槽孔侧壁至斜中心尺寸必须严格控制,但在实际检测中由于零件中心难于确定,检测非常困难;其外形轮廓的构型虚交点尺寸的测量也不能直接进行。本文介绍了通过自制简易夹具,实现零件可靠定心,然后使用普通游标卡尺快捷简便测量的改进方法     

基于Halcon的弹芯尺寸精密检测算法研究

针对弹芯尺寸传统人工方式检测难、精度低等问题,提出了一种基于机器视觉的亚像素级尺寸检测算法.该算法以性能优越的机器视觉软件Halcon为开发平台,利用亚像素级阈值分割提取出边缘轮廓,然后选定各检测参数的感兴趣区域(Region of Interest,ROI)并进行特征提取,最后利用最小二乘法及Tukey权重函数对轮廓进行亚像素边缘拟合,根据返回的拟合轮廓的相关参数即可计算出弹芯尺寸.实验结果表明:该算法将尺寸误差控制在0.01mm以内,能够达到亚像素级的检测精度,并实现在线检测.     

贝叶斯定理在合并样本方差估计中的应用

合并估计是计量学中的一种常见情况,<测量不确定度表示指南>(简称GUM)推荐了在此情况下估计测量不确定度的常规方法,但它的不足之处在于没有运用先前的测量信息.另一种被称为频率方法则充分利用了先前的测量信息,但在实际中却难以操作.而根据贝叶斯定理推导出的贝叶斯方法克服了上述方法的缺陷和不足,可以给出更可靠的测量结果,并且具有较好的可操作性.     

视觉检测技术在曲轴锻件尺寸检测中的应用

针对当前曲轴锻件尺寸检测自动化水平不高的问题,通过对图像边界识别、CCD标定等关键问题的研究,提出了一种利用图像处理技术自动检测锻件尺寸的方法.基于CCD摄像机的检测系统实现对曲轴锻件连续成像,通过图像拼接、边界处理,得到曲轴各处的特征信息,快速准确的计算出曲轴各位置的几何尺寸与形位公差.该方法提高了曲轴锻件的检测速度和精度,极大的提高了生产效率.     

基于贝叶斯频谱估计的行波测距算法研究

本文研究了贝叶斯频谱估计的基本理论和基本方法,并在此基础上提出了一种新的高频信号行波测距算法.该算法根据行波理论,在故障电缆测试端进行数据采集,再应用贝叶斯频谱估计算法对测得的数据进行分析,得出相位差,从而计算出故障点的位置.由于分析方法上的改进,在故障点的测量精度上获得了很好的效果.     

删失下的指数分布的贝叶斯估计

本文分别在Ⅱ型删失和随机删失下,表明了共轭先验下的指数分布的刻度参数的贝叶斯估计为具有如下形式的收缩估计(?)_(BE)=a■ bEθ,此处■为依赖样本θ的一个无偏估计且Eθ表示先验分布的期望。当采用平方损失函数时,a b=1;如果用加权平方损失函数,则a b＜1。     

基于视觉识别技术的非接触螺丝尺寸的测量

介绍了一种基于机器视觉技术的非接触式螺丝尺寸的测量。该测量方案利用CCD相机采集图像,集成两套视觉测量系统,分别采集螺丝侧面和顶面图像,一次性测量三维尺寸,经过视觉技术可获得清晰的螺丝尺寸,再利用相关几何运算测量出各个螺丝几何参数,实现螺钉非接触螺丝尺寸的测量。本文重点介绍了基于视觉识别技术的非接触螺丝尺寸的测量,为螺丝的尺寸测量提供了一种解决方案。     

基于频率着色的稀疏贝叶斯宽带波达角估计方法

为了提升稀疏贝叶斯(Sparse Bayesian Learning, SBL)算法在干扰环境下对目标信号的检测能力,提出将频率着色技术(Frequency Coloring, FC)推广至SBL算法中。在SBL-FC算法中,首先将阵列接收信号通过傅里叶变换转换至各个子带,在各子带内利用SBL算法进行波达角估计,输出功率谱。不同于常规的SBL算法仅将各子带的功率谱进行简单地叠加,算法考虑干扰和目标频谱结构的差异性,对各子带进行不同的着色,使得干扰和目标轨迹在方位时间历程图上对应于不同的颜色,从而使得目标轨迹更易被提取。数值仿真和实验数据分析表明,利用目标和干扰频谱结构的差异性可有效提升SBL算法在干扰环境下对目标信号的检测能力。     

三维尺寸视觉测量系统

视觉测量技术是一种先进的非接触测量手段,具有系统组成灵活、工作空间大、精度合适、自动化程度高等特点,非常适合工业现场的在线测量与质量监控。本文分析视觉测量的原理及视觉测量系统的组成,研究了一个实际的视觉测量系统。     

基于机器视觉的圆筒形零件直角梯形槽槽宽检测研究

针对圆筒形零件直角梯形槽槽宽的工业检测速度和精度要求,采用工业相机、镜头、计算机及专业图像处理软件等,构建了一套机器视觉系统,并依据图像处理算法设计了一个针对圆筒形零件上直角梯形槽槽宽检测的方法。对比实验表明,该系统的检测精度能够达到微米级要求,明显优于人工采用专用槽宽测量工具的测量精度,且测量结果不受主观因素的影响,效率较高。