图像检测螺纹的系统设计

基于视觉的图像处理技术逐渐成熟,将图像处理应用在工件检测中也被广泛认同;利用图像检测螺纹的技术和装置也不断被改进和完善;针对螺纹图像检测中连续性较低、精度不高的问题,设计了一种连续自动螺纹检测系统;在圆盘上均匀分配4个工位,由电机和分割器带动,实现螺纹检测过程的放置提取、工件判断、表面除杂以及图像采集4个过程;高精度工业相机获取的螺纹图像,应用LabVIEW中Vision assistant模块,实现图像的几何畸变矫正、边缘检测、目标分割、图像标定、参数计算和检测;经过实验证明,该系统实现了螺纹检测的自动化,并且提高了螺纹检测的精度.     

基于点激光和视觉引导的瓶口螺纹测量系统

人工测量医药罐体瓶口螺纹尺寸的精度与重复性较差，使用三坐标机虽能提高精度但检测速度慢，针对以上缺点，本文设计了基于点激光和视觉引导的瓶口螺纹测量系统。该系统能实现罐体的夹取、视觉引导定位以及瓶口螺纹的高精度测量。首先，针对上料位置的动态变化，使用机器视觉算法完成罐体的精确定位；其次，针对螺纹尺寸测量的高精度要求，使用激光测距传感器完成螺纹轮廓的数据采集；最后，针对螺纹的复杂外形，使用最小二乘法拟合螺纹轮廓，分别计算螺纹相关尺寸。试验结果表明，该系统能够准确地测量出不同规格的瓶口螺纹尺寸，绝对精度、重复精度分别能够达到0.01mm和0.003mm，基本满足医药罐体瓶口螺纹的测量要求，在实际生产中具有良好的可行性。     

基于机器视觉的螺纹参数综合测量系统的设计

传统的螺纹检测技术工序复杂、效率低、成本高,已不能满足现代工业高效发展的需求,因此要建立一套以机器视觉识别技术为核心的视觉传感和图像处理系统,利用CCD 获取螺纹基本图像,并通过图像的平滑、边缘检测、二值化处理及轮廓提取,对螺纹轮廓进行分析,从中测量出螺纹的几何参数。探讨了利用机器视觉对螺纹牙形角参数进行测量的方法,并给出最后的测量结果。从理论和实践上证明了该方法的可行性和正确性。     

八角光纤端面几何参数测量算法设计

针对传统的八角光纤端面的几何参数测量效率低下且精度不高的问题,设计了一种基于机器视觉的八角光纤端面几何参数测量算法。使用数字图像处理技术,利用亚像素轮廓检测算法对八角光纤包层端面进行边缘提取与分割,设计有效轮廓筛选算法,设定相关筛选参数以去除无效边缘,提出辅助线参数测量法,完成八角光纤端面几何参数测量。为验证算法重复性,针对多组图像进行几何参数测量实验,测量结果显示几何参数的重复性平均值约为0.015μm;实验结果表明：该算法易于操作且达到企业技术指标要求。     

基于机器视觉的雷达测角精度评估系统

利用光学成像原理,设计了基于机器视觉的雷达测角精度评估系统,主要包括光学部分(CCD相机)、图像采集部分和图像处理与目标角度信息提取部分等;机器视觉的定位成像和高精度测角,保证了该系统能在紧缩场中对雷达系统进行自动化、高精度、实时的角度测量校准和测量精度评估试验;理论分析和仿真结果表明,补偿由于雷达系统和机器视觉系统安装位置不同引起的角度测量偏差后,在正常的实验测量误差条件下,基于机器视觉的角度测量校准和评估系统能达到O.005°的校准和评估精度。     

基于视觉的刀具参数高精度测量

为满足现代制造业对刀具几何参数快速、高精度的测量要求,用高速CCD摄像机、远心镜头及可调的LED光源搭建刀具图像的采集系统,且在VS2010平台上用简单高效的C#语言开发基于机器视觉的具有可视化快速调焦功能的刀具几何测量系统。采用亚像素边缘提取法精准定位刀具边缘,设计一个快速调焦提示法。实验结果表明,该测量系统重复测量精度不超过2μm,速度快,鲁棒性好,极大提高了需要预知刀具参数来控制刀具运动轨迹的数控机床和加工中心的工作效率和加工质量。     

基于机器视觉的大黄鱼形态参数快速检测方法

大黄鱼形态参数测量对大黄鱼养殖遗传选育和品质改良等具有重要意义。文章结合机器视觉和称重传感器技术,设计开发了一种大黄鱼体重、体长和体宽等外部形态多参数同步自动检测系统。该系统通过机器视觉自动检测鱼体外部形态参数,通过称重传感器自动获取鱼重量参数。实验结果表明,系统的尺寸测量平均误差为0.28%,鱼重测量平均误差为0.74%,可以满足大黄鱼形态参数测量精度要求,为鱼类形态参数自动检测提供了一种有效的新途径。     

一种汽车锁扣铆点的视觉检测方法

汽车锁扣是保证汽车安全运行的重要部件,针对传统方法测量锁扣铆点不稳定、精度低的缺点,提出了一种基于机器视觉的检测方法;首先进行相机标定,通过预处理消除拍摄影响,接着提取锁扣的几何特征以建立测量坐标系,并对其进行仿射变换以消除图像几何失真;然后标定铆点所在区域,设置ROI(regions of interest)使铆点从检测背景中分离出来成为一个独立的图像单元,对其进行梯度锐化以增强图像边缘,并依据ROI自身特点对传统锐化方法进行了改进;最后,采用随机Hough变换分别提取改进前后图像铆点的轮廓,测量铆点直径并进行对比;实验表明,改进后图像铆点直径的测量值更加准确,精度达到0.035 mm,满足检测要求。该方法适用于铆点在线高精度检测,具有重要的应用价值。     

用于视觉传感器标定的鲁棒性靶标定位算法

为了满足高精度机器视觉传感器的标定,提出了一种新的靶标识别定位算法。算法的实现包括靶标模式的检测和匹配两部分,其中,基于矩的靶标模式检测方法使得检测精度与模式形状无关,克服了摄影变换后圆形靶标模式的非圆性缺点,保证了亚像素级的检测精度;提出的种子扩散算法能根据靶标邻域信息自动调整扩散方向和度量信息,对于任意位姿的靶标图像都能保证与三维靶标实现稳定、准确、自动的匹配。对新设计的靶标进行了识别定位实验,结果表明：算法具有高精度、高正确定位重复率、全自动和快速性等优点。     

单目立体视觉传感器的优化设计及精度分析

设计采用一台CCD摄像机和两组对称反射镜组合实现双目视觉功能的单目立体视觉传感器系统,建立了透视成像数学模型,详细分析了传感器的几何结构参数,例如组内两个反射镜之间的夹角、两组反射镜之间的夹角、反射镜间的距离、反射镜与摄像机的距离等对系统性能的影响并进行了精度计算,为立体视觉传感器的优化设计提供了理论依据.传感器结构紧凑、调节方便,适合近距离高精度测量,目前已成功地应用于正在开发的气液两相三维PIV测量系统中.