基于亚像素边缘检测的液位测量系统研究

针对化工、医药等领域中透明试剂的液位测量存在精度低、智能化水平达不到要求的问题。文中在线阵CCD测量技术基础上提出一种非接触透射式的高精度液位检测系统,采用一维图像亚像素边缘检测算法确定液位边缘,再进行阈值比较与直线拟合分析,确定液位像素点坐标,实现液位快速高精度测量。经过多次实验验证,测量范围为5～25 mm时,误差低于10μm,分辨率优于5μm。     

基于图像处理的粗糙边缘盲孔圆度误差测量

针对粗糙边缘盲孔圆度误差检测困难的问题,提出了一种基于图像处理技术的非接触式测量方法。通过搭建基于机器视觉的测量系统,使用CCD摄像机获取被测零件图像,利用图像处理技术对获取的图像进行预处理、二值化和亚像素边缘检测,并提出采用3σ准则和自适应滤波对边缘点进行去噪处理,建立圆度误差数学模型,实现粗糙边缘盲孔的圆度误差测量。初步实验结果显示,测量的重复精度为9.6μm,为粗糙边缘盲孔圆度测量提供了一种可行的方法。     

基于图像处理的轴类零件尺寸测量技术研究

采用图像检测技术对轴类零件尺寸进行非接触检测,实现了动态测量。在获取零件图像后,采用Sobel算子完成对图像边缘的初步定位,在此基础上,通过对图像边缘的离散点作最小二乘曲线拟合,达到边缘的亚像素定位,基于精度分析,得出了误差最小时的尺寸求解方法。通过标定系数k的求解,计算出精确的零件尺寸。实验表明,该方法能有效地提高检测精度,在CCD摄像机分辨率为1392×1040,像元尺寸为4.65μm时,检测误差<±20μm。     

光学低频测振系统的伺服补偿研究

介绍了基于DVD光读取头的低频振动测量原理和方法。利用光读取头中的音圈马达,驱动物镜跟踪被测面的振动,使振动面保持在物镜焦点位置,记录音圈马达的驱动电压信号,经分析后即可获得被测振动参数。分析了音圈马达和测量系统的传递函数特性,采用最优二阶阻尼系统函数,反推出音圈马达的驱动补偿函数,以扩大测振系统的频响范围,提高动态测量性能。     

二维线性模组空间运动误差实时测量

为实时检测二维线性模组的运动误差，搭建了误差实时测量系统。该系统由四自由度运动误差测量模块、滚动角误差测量模块和线性光栅尺组成，实现单轴六自由度运动误差测量。基于齐次坐标转换矩阵（Homogeneous Transformation Matrix,HTM）原理构建二维模组的空间误差模型，对功能点的实际空间位置进行表示；完成测量系统标定实验，并基于阿贝-布莱恩原则处理实验数据完成比对实验。最终，测量系统的定位误差、直线度误差和角度误差测量精度分别达到±1.2μm，±1.3μm和±1′′，并根据空间误差模型分析二维线性模组XZ平面对角线位置的测量误差。结果表明，使用二维线性模组空间误差模型求解后，XZ平面对角线位置的测量误差由68μm降至13μm，证明采用该系统进行线性模组误差测量是有效的；此外，因为加载状态下二维线性模组各位置的运动误差会改变，为验证测量系统能够实时测量出线性模组的空间误差变化，在Z轴滑块上加装质量为2 kg的标准砝码进行对照实验。结果显示，在使用二维线性模组空间误差模型求解后，XZ平面对角线位置的测量误差由56μm降至14μm。     

基于图像处理的VCM磁钢片尺寸快速检测方法

影响我国音圈电动机(VCM)产业发展的技术瓶颈之一是VCM联合检测技术,而该技术的核心为基于摄像机(CCD)的图像处理软件.运用数字图像处理技术对VCM磁钢片图像进行去噪、边缘检测、边缘连接,以及位置校正等处理,以便获取清晰的图像边缘,运用最小二乘圆曲线拟合算法拟合图像边缘,结合系统标定值,计算出VCM磁钢片的尺寸,通过检测尺寸与设计尺寸的误差来判断零件合格与否.实验表明,该方法具有非接触、无污染、高精度、客观和快速等特点,可极大地提高检测效率,在VCM产业检测中具有现实意义.     

基于线阵 CCD传感器的道路划线自动检测系统

针对目前公路划线机手工喷涂的诸多缺点,提出采用TCD1206线阵CCD图像传感器作为标线测量器件,对已知标线进行实时测量,并反馈给寻迹系统,并与检测光路及单片机P89 V51 RD2的控制下构成标线闭环检测环节,检测偏差大小和方向,完成寻迹与纠偏工作。     

挠性接头薄筋厚度的高精度在线测量系统研究

本文使用基于机器视觉的显微测量技术对挠性接头的薄筋厚度进行高精度在线测量。测量时,挠性接头的薄筋轮廓经光源照明后,通过高放大倍率成像镜头成像在CCD上,薄筋轮廓图像经图像预处理、分割、边缘提取、参数计算等一系列图像处理后,最终得到薄筋厚度的实际尺寸。经实验证明,系统测量重复性精度为±0.4μm,不确定度优于1μm。     

基于机器视觉的车床主轴径向跳动误差测量方法研究

非接触测量是解决主轴在线测量的途径。为此研究一种机器视觉系统用于机床主轴径向跳动误差的测量。该系统由面阵CCD相机、镜头、光源、计算机和图像处理软件组成。CCD传感器记录主轴边缘点的跳动图像,经过图像数据处理得到边缘点的跳动数值。设计长像距镜头,使得物象比例接近1,结合亚像素定位算法,提高边缘实际定位精度。经过分析验证,系统测量得到的径向跳动误差达亚微米级。表明该方法可以用于检测机床径向跳动精度,适用于转速较低的加工机床主轴跳动误差在线测量。     

用于线纹显微图像的边缘检测算法

为了在简化计算的同时达到较高的定位精度,提出一种轴向邻域和差边缘检测算法,用于低信噪比、缓慢过渡的微结构显微图像的边缘检测。首先,结合显微图像采集系统的配置,分析了线纹显微图像边缘灰度轮廓特征和基于导数的边缘检测算法的不足。然后,基于方向信息测度,定义了轴向邻域和差运算,依据矩不变理论推导出轴向邻域和差边缘检测算法。实验结果表明:轴向邻域和差边缘检测算法能够适应不同分辨率的显微图像,具有较强的抗噪能力和较高的定位精度,边缘检测效果优于基于导数的算法。该算法用于显微图像时,其边缘坐标定位方差为0.57pixel,微米级线条宽度的测量结果与扫描电子显微镜的测量结果(1.35μm)相差0.17μm,基本满足了测量精度的要求。