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基于KNN算法的铝合金阳极化层打磨质量检测系统研究
作者姓名:李明洋  唐国宝  李乾  刘尔彬  高永卓
作者单位:哈尔滨工业大学机器人系统与技术国家重点实验室;广州瑞松智能科技股份有限公司
摘    要:结合航空航天行业对铝合金焊接的要求,提出了一种基于KNN算法的铝合金工件阳极化层打磨质量视觉检测系统。系统利用SCARA机器人及固定在其上的图像获取装置,多角度、多方位、多视场地对传送设备上的工件进行拍摄,并通过图像处理技术得出工件的打磨质量检测结论。结合铝合金特点,利用打磨前后工件颜色不同,采用KNN分类算法对工件打磨区域进行分类,得到工件被打磨区域宽度的测量值以及工件打磨的质量,并与采用传统动态阈值分割、边缘提取等图像处理方法进行了对比。最终完成铝合金工件阳极化层打磨质量检测实验,结果表明,系统可以有效地对打磨质量进行检测,并且与其他方法相比有较高的稳定性。

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