大型锻件尺寸测量CCD图像的去噪算法研究

大型锻件热态尺寸测量一直是技术难题,CCD测量能够实现在线远程测量,但测量过程中图像将不可避免地产生噪声。图像去噪是图像处理中的一个十分重要的问题,直接关系到最终的结果。该文利用数学形态学滤波原理,提出了一种多结构元素和中值滤波混合的去噪方法。试验表明,此方法对于大型锻件图像的噪声具有很好的滤除效果。     

大型锻件尺寸CCD测量的数学模型研究

文献[1]曾提出了一种大锻件尺寸的热态测量方法。该方法可实现大锻件尺寸的远程、在线、非接触测量,从而不仅可改善测量工作条件,而且可大幅度提高测量精度。该系统采用CCD摄像头作为主要传感元件,并需多次测量。文章给出了一种新的处理CCD图像的数学模型,可通过两次测量求解锻件椭圆断面的尺寸。     

基于CCD的大型锻件尺寸测量研究

为解决大型锻件尺寸测量的难题,研制了一种基于CCD的大型锻件尺寸测量系统,该系统可实现热态、远程非接触测量,特大直径的测量误差小于2mm,一般尺寸小于1mm.操作简单、方便,可靠性强.     

基于小波变换和Canny算子的齿轮边缘检测

齿轮表面的缺陷检测是保证齿轮使用安全的一个重要手段。本研究对象为整个缺陷检测系统中的一部分,对输入的图像进行边缘检测,得到图像的边缘信息,是缺陷检测前的准备工作。基于小波变换多尺度多分辨率的特性,提出了将小波变换和Canny算子相结合的方法,对齿轮边缘进行检测。首先采用中值滤波去除图像噪声,然后根据小波变换理论,选取Haar小波提取图像的低频系数并重构,再用Canny算法检测齿轮的边缘,并对实景拍摄图片进行检测实验。结果表明：当小波尺度为1时,与单纯的Canny算法检测相比,改进算法在检测精度上较Canny算子有所改进,能够较好地检测边缘。     

轴类锻件直径嵌入式在线测量系统研究

轴类锻件在锻造过程中需要不断地进行锻造尺寸测量,并将结果反馈给控制系统,由控制系统控制压机的实际压下量,从而实现锻件的尺寸控制。设计了一种基于ARM的轴类锻件直径在线测量系统,该系统由激光测距传感器检测锻件上下边缘,位移传感器测量上下边缘之间的距离值,工业相机自动采集上下边缘的图像信息进行尺寸精度修正,最终获得锻件的实际直径尺寸。该系统采用非接触测量方式,测量时间短,无需进行标定,实现了整个测量过程的全自动化。由实验室进行锻件的直径尺寸测量结果表明:该系统的总体测量误差在±1 mm以内。     

基于小波变换的双阈值水下焊缝图像边缘检测研究

水下焊缝图像受到水下环境、弧光、飞溅、泥沙浑浊等噪声影响,生成的焊缝图像模糊不清质量较差,采用传统的边缘检测算法提取水下焊缝边缘,结果无法满足要求。为解决此问题,利用Canny算法,提出基于多尺度小波变换的自适应双阈值边缘检测算法。该算法结合多尺度小波变换,以三次B样条为小波函数,采用双线性插值进行非极大值抑制,根据OTSU法生成自适应双阈值抑制噪声和去除伪边缘。实验结果表明：相比传统的Canny算法,此改进算法对水下焊缝图像边缘检测效果更佳,边缘检测更精确、丰富完整,且有效抑制噪声,验证了此算法的有效性。     

CO2焊熔池图像的Bubble小波零交叉边缘检测

在用CCD捕获的CO2焊熔池图像中存在大量的弧光噪声和飞溅形成的点噪声，要准确地检测熔池图像的边缘较为困难。首先采用中值滤波和乘法运算对CO2焊图像进行降噪处理。基于零交叉边缘检测方法和多孔算法，研究了熔池边缘的Bubble小波检测方法及算法实现，对比分析了不同小波尺度对边缘检测结果的影响。试验结果表明，用Bubble函数构造的小波基对提取熔池边缘效果较好，为熔深控制、焊缝跟踪等奠定了坚实的基础。     

基于机器视觉的轴承沟道曲率半径在线检测

在实际生产线上,根据不同的尺寸偏差对同一型号的轴承沟道曲率半径进行在线检测。针对该问题,设计基于机器视觉的轴承沟道曲率半径在线检测系统,以替代人工检测。运用CCD摄像机与MATLAB图像处理技术相结合的方法,对零件进行非接触式测量,并对采集到的零件图像进行预处理;通过对比各种边缘检测算法,采用Canny算法求取像素精度的轴承边缘;利用圆的Hough变换检测出带有圆弧的圆特征,计算此圆弧的圆心坐标和半径值。实验结果表明:该系统的测量精度可达到0.5μm,测量标准差小于2.5μm,符合工业检测要求。     

基于绿激光器的大型锻件外形尺寸在线测量

提出一种运用一字线绿激光标记的方法来实现大锻件热态尺寸的在线测量,能对大锻件锻造过程的热态坯料和锻件尺寸实现远距离、快速、精确测量,并通过温度补偿使得尺寸精度控制在3 mm。     

大锻件尺寸在线测量技术的研究

大锻件尺寸测量是大型锻件生产中的重要环节。大锻件在锻造过程中的精确测量对提高锻件的质量和加工效率以及材料的利用率具有十分重要的意义。传统的接触式测量技术已经满足不了现代工业化的需求,而非接触式测量技术以其快速、准确的特点得到了迅速的发展。介绍了机械式测量方法、基于激光的测量方法、基于CCD的视觉测量方法以及基于结构光的视觉测量方法,分析了各种方法的适用性和优缺点,并提出了一种基于线结构光的CCD相机扫描法。最后对高温大锻件尺寸在线测量的现状进行了总结。     

An improved image acquiring method for machine vision measurement of hot formed parts

Non-contact dimensional measurements of forgings are desirable to permit real-time process control. Machine vision technology has been widely employed as a high-speed, non-contact method in dimensional measurement. However, the extracted features of high-temperature forgings are not suitable for application because of self-emitted radiation. This paper primarily introduces a spectrum selective method for improving the image quality of hot parts. By filtering certain wavelength range light and projecting light to hot parts surface, the images of the hot parts can be obtained without interference from self-emitted radiation. Experiments were also conducted to indicate that the images of hot parts were greatly improved and the feature points could be extracted and matched using the proposed method.     

Fast dimensional measurement method and experiment of the forgings under high temperature

Non-contact dimensional measurement of hot forgings is desirable for process control and product quality. The stereo vision method has the potential to detect the dimensions of hot forgings. However, it is necessary for the stereo vision method to obtain clear image, and to extract and match rapidly feature points of hot forgings. The spectrum selective method proposed has improved the image quality of hot parts. In this paper, based on the spectrum selective method, a fast method with the projected light stripes is presented for dimensional measurement of hot forgings. Firstly, the light stripes on the hot forging are resolved from the image by the proposed modified Gaussian model. Then, a fast sub-pixel extraction algorithm of center points of the light stripes is designed, especially for the situation of small gray variation in the image of hot forgings. Finally, the endpoints of the light stripes are employed to rapidly calculate the dimensions of hot forgings. Experiments on measuring the dimensions of hot forgings in the workshop are conducted to testify the proposed method. The experimental results indicate that the measurement method is efficient. Besides, an additional experiment in the laboratory verifies the accuracy of the presented method.     

高温轴类大锻件的图像分割算法研究

采用非接触CCD图像测量技术对高温大锻件进行测量时,需要从采集的图像中分割出大锻件目标图像。对高温物体成像特性进行了研究,并对高温锻件的辐射出射度与成像灰度的关系进行了讨论;采用线扫描方法,获得了850～1000℃高温锻件倒棱滚圆过程中图像的RGB基色分布规律,发现了背景和锻件目标区域红色灰度均值和蓝色灰度均值的相关性。在此基础上,提出了一种基于动态相对阈值和动态绝对阈值的图像分割算法。实验表明,此方法能对图像中的锻件目标实现精确的分割。     

小波分析在焊缝检测图像处理中的应用

简述了子波分析在焊缝视觉跟踪过程中检测焊缝方面的应用,从实验结果可以看出,采用多尺度小波变换能够获得清晰的焊缝边缘,可以大大简化硬件设备。     

一种高温大型锻件的快速现场测量方法及实验

提出一种基于二维激光雷达的现场测量高温大型锻件的方法,系统由二维激光测距雷达、伺服电机、减速器等部件组成。先由伺服电机驱动二维激光测距雷达在不同的平面内对锻件进行扫描,得到不同坐标系下锻件表面点的坐标;之后根据坐标系间的变换矩阵,将所有坐标全部变换到统一的测量坐标系下,从而得到锻件的整体点云数据,并重构得到锻件的三维模型,进而实现尺寸测量。实验室标准件实验与锻造车间真实大型锻件实验均证明,该方法用于在线测量具有可行性和快速性,为锻造工艺在线优化奠定了基础。     

MAG焊熔池图像的超分辨率分析

由于MAG焊外部干扰大,用CCD采集的MAG焊熔池区图像不够清晰.因此,在进行进一步处理比如边缘检测之前,需要进行必要的图像增强和去噪等预处理操作,这样才能获得更加清晰的图像边缘信息.针对以上问题,采用超分辨率技术对MAG焊熔池图像进行处理和分析.在此基础上,提出了基于小波分形插值的超分辨率图像重建方法.结果表明,该方法相对于基于传统的小波双线性插值的超分辨率方法,能有效提高MAG焊图像的分辨率,获得更加清晰的焊缝位置和图像的边缘信息,为后续的焊接质量控制和焊缝跟踪工作提供了很好的基础.     

基于二维小波分析的焊缝坡口边缘检测

提出一种基于二维小波进行边缘检测的方法。基数B样条函数可以说是对于软件或硬件实现都是比较有效的具有小支撑的最简单的函数，文中采用B样条小波进行焊缝坡口边缘检测。分析了不同方向小波对同一图像处理后的不同效果及尺度对图像小波变换结果的影响。最后提取出焊缝坡口边缘信息。该方法可一次处理较大视觉范围的信息。     

铝合金精密锻件图像测量的方法

基于数字图像处理技术,开发了铝合金精密锻件尺寸测量装置,采用低角度双侧LED照明,有效避免锻件表面反光造成的图像边缘模糊。通过3×3中值滤波、固定阈值分割、8邻域边界跟踪算法,提取锻件内、外圆的边缘轮廓,采用最小二乘圆拟合算法进行尺寸参数计算。试验表明,外圆直径、内圆直径、壁厚差、圆度误差的图像测量值,较人工测量值的最大误差分别为0.05mm、0.09mm、0.07mm、0.07mm,基本满足锻件检测要求。     

基于图象分割的图象处理法在焊缝识别中的应用

提出了无须外加光源的基于图象处理的焊缝边缘识别方法和边缘特征提取过程,对采用小波滤波去噪后的焊缝图象采用符合实时性要求的焊缝图象处理方法,包括基于图象分割的焊缝图象分区法以及根据实际焊缝图象的实际性质加以分析得出的基于ＣＣＤ扫描性质的焊缝边缘识别法,这些方法既简单又适用,在实际焊缝跟踪中能得到良好的效果。通过多次实验得出：此种方法算法简单,响应速度快,适合于实际应用,能快速获得清晰的焊颖边缘,可以