面向装配的微小型零件视觉检测技术

针对微小型零件毛刺影响装配质量的问题,提出了面向装配的视觉检测方法。建立了轴和毛刺的简化力学模型,推导了在装配过程中由于装配力的影响毛刺自动脱落的力学条件。建立了装配过程中能够自动脱落毛刺根部尺寸和微小型轴的长度、直径之间的数学关系,提出了测量毛刺根部厚度和宽度的方法,将测量的毛刺尺寸应用到微齿轮内孔的图像测量中,剔除对装配没有影响的毛刺,用最大内接圆法拟合内孔轮廓上的剩余点,测量出了微齿轮内孔的实际装配尺寸。试验数据表明该检测方法可以有效地提高微小型零件装配质量和装配精度。     

微小型零件边缘光学特征和识别技术

分析了非相干光照明条件下微小型零件的边缘光学特征,传统的边缘检测方法没有考虑微小型零件的边缘光学特征,不能满足显微视觉测量方法的精度要求。针对微小型零件边缘检测的问题,提出一种基于最小二乘拟合的亚像素边缘检测方法。首先找出边缘区域灰度值最大和最小的点,根据灰度值最大和最小的点计算出阈值,然后将灰度值最大和最小点之间的点用直线方程回归,根据阈值的大小求出微小型零件的尺寸。试验结果表明,这种新的方法能够准确地识别出微小型零件的边缘,满足显微视觉测量精度的要求。     

一种基于单CCD与经纬仪的树木胸径测量方法

提出一种基于单CCD相机与经纬仪的树木图像的胸径测量方法,利用单CCD相机采集的树木图像信息,经过阈值分割、开运算、边缘提取等步骤提取树木胸径二维坐标;利用经纬仪采集的角度信息转换经纬仪旋转坐标系、相机光心坐标系和图像坐标系,得出胸径的三维坐标,最终计算出胸径尺寸。采集了八组树木胸径,平均绝对误差为736 mm,平均相对误差率为246%,完全满足精度要求,验证了将单CCD相机与经纬仪应用于树木胸径测量的方法是可行的。     

微零件内孔不规则边缘光学特征和识别技术

使用所研制的光学显微检测系统,对准LIGA法加工的微零件内孔不规则边缘光学特征进行研究,提出了根据灰度变化对微零件内孔中毛刺进行识别的方法。并提出了一种简单的测量毛刺厚度和高度的方法,测量精度达到5μm。根据沿微零件内孔半径方向的灰度曲线图,得出了在灰度的阈值变换函数中所需要的阈值。用拉普拉斯算子对阈值变换得到的黑白二值图像进行微分运算,准确地提取了微零件内孔的边缘。将两种常用的测量圆的方法——最小二乘拟合法和最大内接圆法进行比较,从数据和图像两方面说明了在微装配中,对微零件内孔的测量应采用最大内接圆法,归纳出用图像处理技术测量微零件内孔的方法。试验结果证明,这种方法对微零件内孔的测量能够满足微装配的要求。