基于机器视觉的衔铁组件质量检测系统设计北大核心CSCD

针对衔铁组件几何参数人工测量精度低、一致性差的问题,为进一步改善工件的品质管控,设计一种基于机器视觉的衔铁组件品质检测系统。采用2套视觉系统对工件正面、侧面分别成像用于不同尺寸参数的测量。在A尺寸测量中,通过特征定位点建立相对坐标系,从原始图像中截取包括小轴凸台和参考边感兴趣区域并对该区域图像进行预处理,在ROI区域内采用Canny算法进行凸台边缘检测以降低粉尘等带来的边缘检测干扰。针对工件厚度待测区域远超视觉系统的景深,通过在夹爪上布置参考块间接测量厚度值。采用不同批次的工件用于试验,试验结果显示品质管控准确率达100%,与图像尺寸测量仪的误差不超过5μm,可以满足工件品质管控的应用需求。