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《仪表技术与传感器》2020,(5)
为了对生产线上的密封件进行尺寸检测,从而剔除不合格的产品,提出了一种基于机器视觉的自动在线检测系统。检测对象为环形圈和薄型垫片。当密封件在传送带上运动到相机正下方时,采用多传感器多工位的检测方案,反馈给相机自动采集信号,相机采集到图像后通过模板匹配截取兴趣区域、阈值分割、轮廓提取、最小二乘法拟合等图像处理技术,实现了对密封件的尺寸测量。不合格的产品通过气动装置分拣剔除。实验结果表明,环形圈的检测精度为0.1 mm,薄型垫片的检测精度为0.5 mm,检测时间小于0.75 s。该视觉检测系统达到了在线对密封件进行尺寸检测的要求。 相似文献
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车身三维尺寸视觉检测技术。车身三维尺寸视觉检测技术是近十几年发展起来的一项白车身尺寸测试技术,具有非接触、速度快、可在线等突出优点,为全面提高车身的制造精度提供了有效的检测手段。 相似文献
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介绍了工艺尺寸链树形图的建立,利用树形图进行工序尺寸计算,公差确定,余量确定及校核等整体算方法和实现技术。 相似文献
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文中研究了机械产品内部构件状态的视觉检测方法。运用机器视觉技术对产品的图像进行预处理、特征提取和匹配操作,基于模式识别的方法建立了故障诊断模型,最终实现了产品内部构件状态的自动检测。利用所述方法,对具体的机械产品进行了检测试验,结果表明该方法实用、迅速、可靠,对于自动检测复杂机械产品内部构件的状态具有普遍意义。 相似文献
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针对铝合金零件的高反光、尺寸较大导致难以检测的问题,对机器视觉系统、图像合成、图像处理等方面进行了研究,提出了基于机器视觉的铝合金零件尺寸误差的自动检测方法。采用同轴平行光源在零件上方打平行光和两轴运动平台采集局部高精度图像并拼接合成的方法,获取了高精度大尺寸零件图,提高了检测精度并可突破检测尺寸局限;利用视觉检测技术实现了图像的预处理、尺寸特征量提取等的处理,采取Canny算子结合双线性插值方法提取了零件亚像素级边缘,提高了检测精度,通过将提取的零件边缘图像与标准零件CAD图匹配、判识,完成了零件尺寸的测量分析。研究结果表明:该铝合金零件检测方法实现检测精度高于0.02 mm,可满足铝合金零件生产现场自动检测的要求。 相似文献