基于改进Zernike矩的轴类零件尺寸测量方法

轴类零件尺寸视觉测量当前多采用像素级边缘检测算法,难以适应工业自动化高精度测量需求。为提高轴类零件轴径尺寸测量精度,本文提出一种基于改进Zernike矩的轴类零件尺寸测量方法。首先利用Canny边缘检测算法对轴图像进行粗定位,获取像素级边缘。其次,根据图像目标与背景间灰度差异,提出基于多阈值Otsu的Zernike矩最佳判定阈值获取方法,获取亚像素级边缘。最后,提出基于边缘点搜索的改进最小二乘法拟合轴图像边缘直线,获取轴径尺寸测量值。实验结果表明,以自行车后轴轴径尺寸测量为例,本文算法相比传统Zernike矩方法稳定性更高,与人工测量值相对误差在0.011%以内,测量精度满足工业零件尺寸测量中自行车轴直径6级公差精度要求。     

基于双目立体视觉的连铸辊尺寸三维测量方法

针对连铸车间中,扇形段连铸辊尺寸人工测量效率低下的问题,提出了一种基于双目视觉系统的连铸辊尺寸测量方法。首先,对双目相机采集的图像进行预处理并采用Otsu法分割工件前后背景;接着,针对边缘检测精度不高的问题,将传统Canny边缘检测算法的梯度模板增加到8个以提取工件轮廓,结合多项式插值公式提取亚像素级别特征点;然后,在SAD与Census变换融合的立体匹配基础上引入RANSAC算法来消除错误匹配;最后,采用三角测量原理计算出零件的尺寸。实验结果表明,系统测量的平均相对误差为0.14%,测量方法具有较高的精度,其稳定性与精确性满足连铸辊的尺寸自动检测任务。     

基于改进的多项式插值亚像素法电缆护套材料厚度测量

基于图像的测量技术具有测量精度高、动态范围大、灵活性好等优点,如今已广泛被用在几何尺寸测量领域.亚像素定位是其中一项关键的技术,可实现对目标优于整像素精度的定位.针对普通多项式插值亚像素定位法丢失了边缘点的方向信息,造成计算精度下降的缺点,提出了基于改进的Sobel边缘检测插值法,并将其应用到电缆护套材料的厚度图像测量系统中,使插值算法进行亚像素定位后的边缘坐标更加符合实际边界的情况,实现了精确快速的测量.     

改进Zernike矩的亚像素圆孔类零件测量方法

为了提高圆孔类零件半径尺寸的测量精度,提出一种改进的Zernike矩亚像素圆孔类零件测量方法。首先对传统Canny算子进行改进,分别在图像输入、去噪、梯度幅值计算和阈值选取方式上进行了优化,实现圆孔中心像素级边缘坐标的粗定位;其次提取待测零件圆孔所在的目标区域边缘像素点,利用在Ghosal算法的基础上提出新的边缘判断条件和采用迭代法计算得到Zernike矩的最佳灰度阶跃阈值来判断并获取亚像素边缘点,且从灰度边缘模型的角度对误差进行了分析;最后利用最小二乘原理实现圆孔中心坐标和半径的高精度检测和测量。仿真结果表明,改进算法的圆心坐标相对误差在0.02 pixels范围内,半径的相对误差精度为0.05 pixels范围内。通过对几个不同零件的实际测量,实验结果表明,改进后的算法和原算法与人工测量值对比,改进后的算法相对误差值更低,得到的实际值更接近人工测量值,测量精度明显高于传统的Zernike矩算法,所达到的测量精度能够满足工业零件生产过程中的精度要求。     

基于图像拼接的直线轴承长度测量方法

针对远心镜头因自身特性无法调节视场大小,难以适应直线轴承测量时一次性获取零件完整图像的问题,利用HALCON图像处理软件通过图像拼接方法进行直线轴承的长度测量。综合考虑特征点提取和边缘轮廓获取效果,采用背光与正向照明相结合的方案,建立了基于组合照明的直线轴承测量系统;在图像拼接中,提出了一种在图像近似重合区域内使用图像金字塔分层搜索的方法进行特征点检测与匹配,以提高图像拼接效率;最后通过Canny算子和最小二乘法拟合进行图像边缘定位,完成长度测量。实验结果表明：组合光源能更好地兼顾图像表面特征点与边缘轮廓提取效果;提出的拼接方法检测时间在0.2S左右,相比于传统方法检测时间减少了88%;基于图像拼接的视觉测量误差小于0.1mm,测量重复性上相比于传统方法更稳定,测量最大标准差为0.005。因此,保证了视觉系统的检测效率、精度以及稳定性,在工业自动化检测方面具有一定的理论依据和实用价值。     

基于改进亚像素算法的陶瓷天线PIN 针在线精密检测

陶瓷天线PIN针作为天线中重要的零部件之一,其尺寸偏差将直接关系到天线的产品质量。为了实现PIN针的在线精密检测,设计研发了一种PIN针在线检测装置,并提出了一种基于改进亚像素算法的PIN针尺寸检测方法。首先开始采集图像并进行像素当量标定,对图像进行畸变校正、获取ROI区域、图像预处理,然后利用基于改进Sobel算子及高斯峰值位置估算的亚像素边缘检测算法提取边缘点,利用最小二乘法将边缘点拟合成一对平行直线,并计算出线间像素宽度,根据像素当量换算得到被测PIN针在ROI区域处的直径尺寸。实验结果表明,该方法的测量平均相对误差小于0.25%,在保证±0.005 mm检测精度的同时,其平均耗时相对于传统基于高斯拟合的亚像素检测算法缩短了64.32%。     

面向航空发动机叶片榫齿轮廓的尺寸测量技术

榫齿作为航空发动机叶片的重要组件之一,其轮廓尺寸的精密性决定了叶片安装的牢固性以及发动机工作的安全性。然而,当前工业生产中仍然采用传统的人工投影方式作为测量手段,存在测量效率低、精度不稳定等问题。基于机器视觉技术,提出了针对航空发动机叶片榫齿轮廓尺寸的测量方法并开发了相应测量系统。其采用工业相机实时采集榫齿轮廓图像,通过HALCON机器视觉软件对榫齿轮廓图像依次进行预处理、边缘提取、几何量特征提取、几何尺寸变换等操作,以此准确获得榫齿轮廓的尺寸信息,并联合Visual Studio 2019设计了相关信息交互的可视化图形软件。测试结果表明,所开发系统在直线和角度上的平均测量精度误差可分别控制在0.023 6 mm和0.270 1°以内,且单次测量耗时不超过2 s。相比于传统的人工投影测量方法,显著提升了测量的精度和速度,且降低了人工成本,拥有更友好的现场部署潜力。     

球面折反射成像的内螺纹螺距视觉测量系统

为了实现内螺纹参数的非接触、自动化在线测量,本文以通孔螺母和盲孔螺母为检测对象,提出了一种基于球面折反射全景成像原理的内螺纹螺距参数的机器视觉测量系统。系统采集经球面折反射得到的图像,随后分割出完整的内螺纹区域;采用对比度受限的自适应直方图均衡化算法提高图像对比度,并采用中值滤波与双边滤波的组合来保护螺纹边界信息;再使用Zernike矩边缘检测算法确定每条螺纹的亚像素边缘;最终,基于折反射成像理论计算得到内螺纹螺距尺寸。与计量用螺纹综合测量机的螺距测量值进行了对比,实验结果表明该系统的平均测量误差为0.018 5 mm,满足工业生产中内螺纹螺距精度的要求,检测效率高,可用于内螺纹在线视觉检测。本研究为圆柱形内壁尺寸测量和缺陷检测提供了一种参考方案。     

面向复杂环境的圆形标志高精度定位方法

标志定位精度影响着视觉测量的精度，针对复杂环境测量标志自动定位精度不高的问题，本文提出一种基于亚像素弧段法的圆形标志中心定位方法。该方法首先对预处理图像进行边缘检测与跟踪，提取亚像素边缘序列，再利用边缘显著点与弧段几何特性对边缘序列进行中心约束，有效剔除伪圆弧特征，然后用更高效的相对位置约束与内接三角形约束对边缘弧段进行重组，最后对弧段组进行最小二乘拟合实现标志中心精确定位。本文通过提取亚像素弧段序列与更高效的弧段重组方法，提高了定位精度的同时，减少了弧段重组的时间。实验表明，在模拟图像的定位精度达到0.007 pixel,动态位移实验中精度达到0.05 mm,在光照变化、噪声、遮挡等不良条件下均能够满足视觉测量实时定位的需求。     

基于图像亚像素处理的电缆护套厚度精确测量

基于图像亚像素定位的精密测量系统是一个很有应用前景的研究方向.文中着重分析了影响测量系统精度的几大因素:彩色图像亮度信息的完整采集、图像梯度值计算精度、多类型边缘亚像素重定位精度.然后提出了综合应用主轴分析、多尺度梯度、通用亚像素重定位等方法,设计出适合做电缆护套厚度检测的简单有效算法流程.     

基于图像处理的八角光纤尺寸检测算法设计

为解决传统的光纤端面尺寸检测方法中没有八角光纤,测量效率低的问题,采用图像处理对八角光纤尺寸检测进行算法设计,针对3个待测参数即纤芯直径、包层对边距离、包层对角距离,采用高斯滤波对图像进行降噪,提取待测光纤不同区域亚像素轮廓,对包层轮廓采用Ramer算法分割八边形光纤轮廓,提出过分割处理算法对不同长度的多段轮廓边进行处理,得到有效的八段轮廓;采用最小二乘法进行曲线拟合,纤芯轮廓拟合为圆测得其直径,包层轮廓各边拟合为直线测量对边距离;提出基于辅助线的顶点检测算法,进而测量对角距离。实验结果显示,本算法能对八角光纤纤芯直径、四组对边距离、四组对角距离进行精确快速测量,对边,对角距离重复测量精度平均达0.1μm,达到企业技术指标要求。     

基于机器视觉的线扫描弹簧表面缺陷检测系统的研究与实现

针对传统的弹簧人工检测存在效率低、检测精度不高等缺点，本文通过对几种方案的对比论证，构建了一个基于机器视觉的线扫描弹簧缺陷自动检测系统，并在Visual C＋＋2005平台下开发了系统软件，对图像进行一系列的分析和处理，最终实现了对金属表面缺陷的自动检测识别，并还能够得到精确的尺寸测量结果。通过测试，结果表明系统能够实现既定的要求和目标。     

架空导线压接对边距的图像测量方法

压接导线主要应用于架空线路建设,其对边距对线路安全运行及服役期限起到重要作用。针对传统人工测量存在的可靠性差、效率低的缺点,提出了一种基于图像处理的压接对边距测量方法。首先根据图像的累计灰度突变点自动裁剪被测区域并进行中值滤波,然后基于改进Otsu阈值法获得边缘连续的二值图像;再分别使用形态学处理和高斯曲线拟合法对边缘进行二次定位,得到亚像素级边缘点;最后采用基于随机抽样一致性（random sample consensus,RANSAC）的最小二乘拟合方法完成上下边缘点的曲线拟合,实现压接对边距的测量。通过模拟试验表明了RANSAC拟合经过10次迭代后测量算法的效果较好,测量误差小于0.1 pixels;而实际导线测量试验结果表明,改进Otsu算法对光照强度具有适应性,同时与人工测量相比,图像测量方法的最大相对偏差为1.82%,重复标准差提高60%,平均耗时仅为人工测量的1/10,能够实现压接对边距高效可靠的测量。     

改进HED网络在轴承自动测量中的应用研究

针对在工业环境中传统接触式测量轴承尺寸操作复杂且检测成本高的问题,提出一种新的加入注意力机制和结合Canny算法的改进型HED网络边缘检测算法。该方法基于HED网络,将主干网络第4、5个阶段的卷积层替换成连续空洞卷积,并设置网络的第3、4层池化步长为1,增大模型的感受野,提高输出的边缘图像精度;加入高效通道注意力机制ECA模块,有效抑制无关纹理特征和非边缘像素等影响;使用Canny算法中的非极大值抑制和双阈值处理算法,对检测的粗边缘进行细化,得到更加精确的轴承边缘;使用最小二乘圆拟合算法,获取轴承的内外环尺寸参数。实验结果表明,改进后的HED网络在ODS和OIS指标上分别达到了0.811和0.835,该方法可以有效实现轴承边缘检测并保证轴承尺寸测量精度。     

基于机器视觉的喷嘴外形关键尺寸检测系统

喷水织机中喷嘴的外形尺寸对织机的运行起到至关重要的作用,为了高效地进行织机喷嘴外形尺寸参数的高精度检测,设计了一种基于机器视觉的喷嘴外形尺寸检测系统。该系统利用步进电机控制喷嘴旋转,通过CCD相机多角度采集喷嘴图像,通过亚像素边缘检测方法得到喷嘴的外轮廓边缘,再对边缘进行直线拟合,最后计算得出喷嘴的直径、锥度和倾斜角等参数。实验结果表明,该系统直径测量相对误差小于1%,角度测量误差小于2′,采用多角度测量可以提高锥度和倾斜角的测量精度。该系统检测精度高,可以较好地满足实际生产应用的要求。     

动态剪影与LOG算子在汽车车型识别中的应用研究

本文介绍了“多品种混流机器人喷漆自动线的汽车车型认别系统”的一种识别方法。主要是利用动态剪影后的图像来确定图像中汽车车型所在的大致区域；然后利用LOG算子对静态图像在这个有效的区域进行边缘检测；根据边缘轮廓来搜索汽车车型的尺寸，从而达到识别汽车车型的目的。实验结果表明：基于LOG算子的汽车车型识别方法，提高了识别尺寸的精度，提高了车型识别率。     

齿距视觉测量的齿廓图像边缘失真修正算法

针对机器视觉测量齿距时因齿廓图像边缘失真导致偶然性测量误差的问题,提出了一种基于统计分离测量误差类型的齿廓图像边缘失真修正算法。首先,对基于Bertrand曲面模型检测齿廓亚像素边缘算法进行改进,获取亚像素齿廓边缘偏距信号;然后,采用阈值法识别包含边缘失真信号的齿廓边缘偏距信号段,利用频数分布统计的方法计算齿廓渐开线的初始相位角;最后,实现齿轮齿距测量。试验结果表明,该算法进行齿廓图像边缘失真修正测得的齿距与经过严格清洗处理后不存在齿廓图像边缘失真时测得的齿距十分接近,单个齿距偏差小于0. 75μm。齿距累计偏差测量结果与MM3525型齿轮测量中心的测量结果相近,偏差值为2. 60μm。     

微型零件中圆孔的高精度定位方法

根据微型零件中圆孔的成像特点,为了实现其高精度定位,提出了基于双三次样条插值的圆孔定位方法.首先使用Canny算子得到被测圆孔图像的单像素边缘,然后在此基础上利用双三次样条函数在边缘法线方向上对图像进行插值,对插值的结果进行差分,从而得到边缘的亚像素位置,再通过椭圆最小二乘拟合计算出亚像素精度的圆心坐标,精度优于0.025个像素.实验结果证明,此方法可以有效的提高圆孔的定位精度.     

基于机器视觉的内丝接头尺寸测量系统设计

针对实际工业检测中内丝接头的凹槽尺寸人工测量存在效率低,精度低测量不一致等问题,开发了一个基于机器视觉的内丝接头凹槽尺寸测量系统,首先利用形态学定位凹槽位置,然后用双边滤波结合Roberts算子精确寻找凹槽的边缘,最后用最小二乘法将边缘拟合为直线段,利用Halcon图像处理软件计算直线段之间的最小距离,通过C#联合Halcon库创建界面显示测量结果。实验测试结果表明,本系统测量精度为±0.01mm,测量系统的检测准确率为98.73%,漏检率为0,过检率为1.27%;在检测时间上,检测一个工件的平均时间为0.37s。该系统测量精度高、测量稳定、运行速度快,因此可以有效地取代工业检测中的人工测量。     

基于LabVIEW的汽车油罐车液位检测计量系统设计与实现

汽车油罐车容积计量检定的传统方法是采用人工丁字尺加显色液来测量液位空高,传统的人工计量检定方法效率低、安全系数低、成本高,人工读数的误差对测量精度带来很大的影响。设计了一种基于LabVIEW的高精度多通道汽车油罐车液位检测计量系统。首先通过设置系统的串口号和波特率,然后采用DRUCK PTX 1830液位传感器来对汽车油罐车的液位进行数据采集,经过滤波和复杂的算法处理,系统实时显示液位高度和液位变化曲线,从而达到高精度自动化计量检定汽车油罐车容积的目的。系统具有对汽车油罐车液位数据进行数据采集、算法处理、显示、存储、报警、上位机自动分析数据及导出Excle表格等功能。通过在实验室与现场实际测试,结果表明,该系统能有效准确的反应液位高度的变化,测量精度达到±1‰,具有一定的推广应用价值。