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三维机器视觉测量系统的标定模型研究 总被引:4,自引:1,他引:3
针对单幅二维数字图像计算三维坐标信息的三维机器视觉测量系统,建立了相应的摄像机标定模型和激光三角测距标定模型,为三维机器视觉系统走向实用奠定了基础。 相似文献
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三维机器视觉测量系统图像边缘提取算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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视觉测量是采用摄像机作为传感器件,借助计算机强大的数据处理能力实现对物体(物点)空间位置的测量。较大规模的视觉测量系统一般由多个视觉传感器组成,以完成大空间范围内的测量,要解决的主要问题有视觉传感器的设计、传感器的局 相似文献
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利用图像处理与机器视觉技术开发了一套安全气囊检测系统,实现了对安全气囊生产过程某一工位处关键尺寸的亚像素测量。介绍了该检测系统的总体组成和主要工作流程;分别介绍了该系统的软硬件设计;并选取实际气囊对所开发的检测系统进行了可行性、有效性的验证。通过实验表明该系统的检测结果符合实际生产的要求。 相似文献
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基于视觉测量技术,提出采用非接触式测量方式,由摄像头和图像采集卡获取工件的二维数字图像,通过计算机对数字图像进行处理分析并计算得到工件的尺寸信息,然后输入给卷板数控系统完成加工。 相似文献
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简述了激光测量和机器视觉的基本原理,以此为基础构建了一台新型激光线测量机,介绍了该测量系统的硬件、软件和功能构成,并给出了测量实例。 相似文献
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Combination of a Vision System and a Coordinate Measuring Machine for the Reverse Engineering of Freeform Surfaces 总被引:8,自引:4,他引:8
V. Carbone M. Carocci E. Savio G. Sansoni L. De Chiffre 《The International Journal of Advanced Manufacturing Technology》2001,17(4):263-271
This paper describes a novel methodology for the reverse engineering of complex, free form surfaces, based on the integration
of the measurement information from a 3D vision sensor and a coordinate measuring machine (CMM). The aim is to reconstruct
the CAD model of objects of complex geometry with high accuracy and at the same time, rapidly exploiting the advantages deriving
from the use of both the optical and the mechanical sensors, with a minimum of human intervention. The combination is performed
at the level of measurement information, within a module for the intelligent aggregation of the information from optical and
mechanical sensors. Tools are developed for digitising, filtering, grouping and surface-fitting the 3D images of the vision
sensor and the point clouds from digitisation of the CMM. In the paper, the combined system is described, and two industrial
applications are presented. 相似文献
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针对FDM-3D打印过程中存在的各类打印故障,提出了一种基于机器视觉的FDM-3D快速成型异常工况监控系统,该系统能够完成自动识别和报警等功能,实现无人值守状态下的智能监控。首先,基于视觉提取实际打印目标的轮廓;然后,基于计算机图形学获取stl文件中待打印物体的理论轮廓,并将其与实际打印目标的轮廓做对比;最后,开发一个基于网络的自动报警系统。实验结果表明,该监控系统能够对零件垮塌或打印机喷头堵塞等状况实现实时在线的评价。基于图像识别的监控方法能够与3D打印目标的造型实时匹配,该方法可以扩展到多种不同类型的打印机。 相似文献
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为了对研磨表面粗糙度进行快速在线检测,基于机器视觉技术提出了一种研磨表面粗糙度检测方法,建立了研磨表面粗糙度评定参数体系。该方法利用CCD提取粗糙度Ra在0.012~0.1um之间的研磨表面图像,运用中值滤波、图像边缘增强和图像二值化等对图像进行预处理,然后通过图像特征参数提取研磨表面粗糙度信息,包括灰度均值D和均方根差Sq。试验结果表明,在入射角一定的情况下,入射光越强,D和Sq对粗糙度的变化越敏感;在入射光强一定的情况下,入射角越大,D和Sq反映粗糙度变化的效果越好;与Sq相比,D对于入射光强和入射角的变化更不敏感,具有更强的稳定性。利用图像参数评估研磨表面粗糙程度的最佳实验条件为:入射角70°、入射光强2.0×104lux以上。 相似文献