基于机器视觉的机械零件自动精密测量

本文提出了一种运用机器视觉实现对机械零件长度的自动精密测量的方法.采用机器视觉技术获取试件的图像数据,利用图像处理中亚像素边缘检测方法实现对边缘的精确定位,并提出了一种相机自动标定方法,从而实现长度的自动精密测量.     

基于机器视觉的数控自动编程系统开发

基于机器视觉的数控加工技术综合运用机器视觉技术和数控加工技术,直接利用视觉图像数据实现数控加工编程。将机器视觉技术应用于数控加工编程技术中,构造出基于机器视觉的数控自动编程系统。通过机器视觉采集系统来获取工件图像,并对图像进行处理得到工件图元的边缘轮廓。进而将加工的边缘轮廓进行矢量化处理得到数控加工轨迹,并最终根据加工工艺参数的设定转化成数控加工程序,实现了工件的自动编程。     

三维机器视觉测量系统图像边缘提取算法研究

在三维机器视觉测量系统中,二维数字图像边缘提取是进行三维坐标计算的必要前提。对几种常用边缘检测算子的边缘提取效果进行了比较;提出了一种基于Priwitt算子的改进边缘提取算法;给出了三维机器视觉测量系统中激光线图像与零件特征边缘图像交点的求解方法,为三维机器视觉测量系统的三维坐标计算奠定了基础。     

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.     

基于机器视觉的圆柱滚子尺寸检测方法

以轴承圆柱滚子为研究对象,提出一种基于机器视觉的圆柱滚子尺寸检测方法,利用圆柱滚子的图像实现圆柱滚子直径与长度的同步检测。首先,对相机拍摄的圆柱滚子照片做预处理:使用灰度线性变换提高圆柱滚子与背景的对比度,再使用二值化阈值分割方法实现圆柱滚子图像的获取;然后采用Canny算子检测圆柱滚子边缘,为了获得圆柱滚子的直径与长度值,最后运用最小外接矩形拟合边缘。经过与人工检测结果对比,证明该检测方法检测结果准确。     

基于机器视觉的救援机器人自动避障技术研究

针对矿山救援机器人易受粉尘、光线昏暗等因素影响,导致其自动避障能力下降问题,研究一种基于机器视觉的救援机器人自动避障策略,可以实现在复杂环境下的有效避障。设计一种基于改进非局部均值滤波和多尺度B样条小波变换的机器视觉算法,以获得更高质量图像并精确获得障碍物边缘,确保救援机器人自主识别并避开障碍物。仿真结果表明：该算法相比传统算法在图像降噪和边缘检测上均体现出优越性。     

立体视觉三维测量系统中的数据获取技术

提出了一种快速获得物体精确三维数据的新方法。该方法把三维视觉中的主动式与被动式数字化技术相结合，以立体视觉为原理，辅助以主动式密集结构投影光，有效地解决了立体测量的对应点匹配问题。主要针对该系统中的从图像数据获取技术，结合图像后续细化即实现图像目标边缘像素层层剥离的目的，提出采用基于图像目标边缘信息的小波边缘分析自动阈值法进行图像二值化，为本测量系统由二维到三维的快速数据转化的完全实现提供了坚实的基础。     

基于机器视觉的自动对准检测系统的研究

完成了机器视觉的系统搭建;介绍了图像预处理算法和边缘提取算法;阐述了零件图像自动对准系统的原理、模糊中心与精确中心定位的实现过程以及系统二次标定技术:通过VC 编程实现了视觉检测系统的自动对准,得到了高质量的自动对中图像,并完成实验的结果分析.     

机器视觉在鞋机运动轨迹识别中的应用研究

提出了一种基于机器视觉的鞋底运动轨迹识别新方法,首先,自主开发了鞋机自动涂胶系统。引入视觉检测技术,采集鞋底图像,对采集到图像进行中值滤波及灰度增强处理。在此基础上,对遗传算法进行深入研究,研究了基于遗传算法的图像阈值分割方法。结果表明,与传统的ostu法相比,新方法能较好地去除鞋底周边的干扰,准确提取鞋底信息。最后对分割后的图像进行了数学形态学及边缘检测处理,以提取鞋底轮廓边缘,最终的图像误差为±0.03mm,为下一步鞋底涂胶轨迹的自动生成奠定基础。     

双远心视觉精密测量技术研究

传统人工测量存在主观性强、效率低、易损坏工件表面等缺点。提出了一种利用机器视觉检测的方法,采用双远心测量系统获取待测工件图像,对图像进行了预处理,并且拟合了亚像素边缘,得到了测量结果。实验结果表明,五组孔距中视觉测量的平均误差为0.004 mm,测量精度接近三坐标的测量结果;测量用时为0.78 s,远远快于三坐标测量机。双远心测量系统适用于小型工件的快速精密测量,在未来智能工厂具有广泛的应用价值。     

基于边界矩的机械零件图像轮廓特征提取技术

为实现机械零件的有效分类,针对零件具有比较明显的轮廓特征的特点,提出了基于边界矩的零件图像轮廓特征提取方法.首先采用轮廓提取算法,提取零件二值图像的轮廓,在进行水平倾斜校正后,以零件的质心为中心,将轮廓图像划分为若干个扇形子区域.利用改进的边界矩计算方法,分别计算出各子区域的边界矩,从而得出零件轮廓图像边界矩的分布特性.最后,采用K均值聚类算法对提取的零件轮廓特征进行分类,实验结果证明了该方法的有效性.     

基于傅里叶变换的数字仪表字轮定位方法

机械式数字仪表的计算机自动抄表在工业和控制领域得到了广泛应用,而仪表图像中字轮的定位是数字仪表自动抄表系统的关键技术。目前,影响机械式数字仪表的字轮定位的问题主要有:表盘图像的背景复杂、类似字轮的干扰信息较多、所采集图像带有随机角度的倾斜。针对以上问题,文中提出了一种基于傅里叶变换的字轮定位方法。该方法首先采用边缘检测和数学形态学处理方法进行有效区域筛选,再利用基于快速傅里叶变换的倾斜校正方法进行表盘倾斜校正,然后采用水平和垂直积分投影法提取字轮区域,最后根据字轮在表盘中的位置特征判断倾斜校正过程中可能出现的图像倒置现象,并进行校正。该方法定位准确、计算简单,有效缩短了系统运行时间,对机械式数字仪表自动读数系统的实时性发展有重要意义。     

机电一体化技术的现状和发展趋势

机电一体化是随着生产和技术的发展,在以机械、电子技术为主的多门技术学科相互渗透、相互结合过程中逐渐形成和发展起来的一门新兴边缘技术学科。微电子高新技术和计算机技术的迅猛发展,使工业自动化的程度大幅度提高。新的机电设备和产品将机械、电子、计算机和自动控制技术有机地结合在一起,将大幅度地提高产品的性能、质量和可靠性;提高制造技术水平,实现生产方式向柔性方向发展。目前机电一体化技术正日益得到普遍重视和广泛应用,已成为现代技术和经济发展中不可缺少的一种高新技术。由于机电一体化技术的应用而生产出来的机电一体化产品,已经渗透到了国民经济和日常生活的各个领域。主要简述机电一体化的发展背景,综合国内外现状,分析机电一体化技术的发展趋势。     

基于机器视觉的机械零件图像尺寸自动标注方法

机械零件图像二维几何尺寸自动标注是机械零件视觉检测系统的重要组成部分.对机械零件图像二维几何尺寸自动标注进行研究,提出一种在MATLAB环境下基于机器视觉的直线段、圆和圆弧尺寸自动标注方法.通过分析MATLAB中的坐标关系,进行坐标转换,再根据机械零件图像的二维几何特征,推导出对应的尺寸标注公式,并给出该方法的具体实施步骤,最后通过实验验证了该方法的可行性和有效性.     

图像法在数字式水准尺自动检测中的应用

本文介绍了一种基于图像法的数字式水准尺自动检测系统的构成与测量原理,提出了一种动态的、能够实现对数字式水准尺的图像进行采集、处理的方法,在此基础上,给出了数字式水准尺图像边缘检测的关键电路和图像细分的算法,用于边缘检测的硬件电路准确、可靠;所使用的算法精炼、运算速度快、适应性强,二者相结合在数字式水准尺图像检测中取得了较好的效果,是数字式水准尺检测中一种实用的方法。     

智能型流动分析仪的硬件设计

本文从机械部分,电路部分二个方面系统地介绍智能型流动分析仪器的硬件设计。通过机械传动部分和单片机系统可将整个流动分析过程智能化,自动化。从采样到信号处理和结果输出均自动完成。     

模式识别在机械自动化制造过程中的质量监控

为降低机械自动化制造过程中的废品率,提出模式识别在机械自动化制造过程中的质量监控方法,监控自动化制造过程中的产品质量,提高对产品质量的识别精准度。基于机械自动化制造过程中的质量检测环节,创建机械自动化制造过程中的产品质量监控流程。采用数字化测量仪采集机械自动化制造生产线质量数据,创建 SPC 控制图。基于 SPC 控制图模式识别的质量监控方法,将 k-means 算法与粒子群算法相结合,利用改进 k-means 算法获取控制图模式产品质量数据集聚类中心,结合欧氏距离,提取 SPC 控制图距离特征。将其输入多分类的支持向量机中,识别机械自动化制造过程中的产品质量控制图模式类型,诊断异常因素,并采取相应调控措施,实现机械自动化制造过程中的质量监控。实验表明:该方法可有效提高控制图的识别精准度,缩短训练与测试时间;并有效监控机械自动化制造过程中的产品质量。     

基于Web的脚本语言在机械设计中的应用

为了充分利用网络资源和计算机技术实现机械设计的自动化和智能化，在客户端／服务器的网络构架环境下，在设计中使用脚本语言进行参数化驱动，来实现机械设计的灵活性，同时在系统的服务器端，以零件的特征以及数据结构作为主要划分方式，建立一个完备的可扩充的零件类库供客户选用，并使用零件配合算法自动为用户完成零件装配。     

基于Canny边缘检测和加权最小二乘法的气泡水平仪实时检测方法

针对气泡水平仪的自动标定问题,对机器视觉领域中的边缘提取算法、最小二乘法、轮廓跟踪算法等方面进行了研究。提出了一种基于Canny边缘检测和加权最小二乘法的气泡水平仪实时自动检测方法,以提高检测气泡水平仪的准确度和效率。引入了Canny边缘提取算法对工业摄像机所拍摄的水准柱侧面图像进行处理,以得到参考线和气泡的边缘信息。引入了一种自适应选取Canny边缘提取算法的阈值的方法,以克服工业现场光照变化的影响。同时针对本应用场合,采用了加权最小二乘法对左右平行参考线进行拟合,并结合二分搜索算法对水平尺上的气泡位置进行了搜索,从而实现了气泡水平仪的高准确度实时检测。研究结果表明,该方法能够准确、快速地对气泡进行定位,能够较好地适应光照变化。     

基于边折叠的产品零件模型简化算法研究

提出了一种新的基于边折叠的产品零件模型简化方法.该方法针对机械零件的特点,在简化过程中加入零件面片及面与面之间边界的特征,在模型简化过程中既能去除次要的特征,又能保留重要的几何特征.经实例验证,该方法实现简明实用、速度快.