柔软棒材端面几何形状精密图像检测技术研究

研究了柔软棒材几何形状的测量原理,提出一种基于亚像素图像测量技术的香烟滤棒圆周长和圆度误差精密检测方法。该方法采用小波变换进行图像去噪处理,用Sobel算子提取图像边缘,用改进的随机Hough变换提取单像素圆边界,用Zernike矩进行边缘亚像素校正。最后给出了圆周长和圆度误差的评定方法与检测结果。     

图像处理技术检测微型冠状保持架形位误差

基于图像处理原理,提出了检测微型轴承冠状保持架多段冠状体圆度误差和同心度的方法。将显微视觉获取的保持架图像进行处理和边缘识别,对于识别得到的冠状体边缘点,运用最小二乘法得到拟合圆和圆心,从而计算出边缘点所形成的最大半径和最小半径,两者差值即为保持架冠状体的圆度误差;对于保持架各段冠状体圆弧,分别拟合出各自的圆心,进而求出保持架冠状体的同心度误差。     

基于计算机视觉的轴套零件尺寸测量北大核心

针对轴套零件的几何尺寸测量提出了一种基于机器视觉的检测方法。阐述了在Visual C++平台下,采用数字图像处理技术非接触测量轴套几何参数的方法,包括图像的预处理、边缘检测、轮廓提取以及圆度误差检测技术等。通过实验得到测量数据,分析了测量误差的原因。分析及试验表明,用该方法对轴套的几何尺寸及圆度误差进行测量及分析评定在实际应用中是可行的,并具有高效性和实用性。     

舵类结构件几何量误差视觉检测方法及误差评定

针对现有接触式测量方法装夹定位后只能测量一种或两种参数、检测效率低等问题,提出一种舵类结构件几何量误差和装配误差视觉检测方法。首先,利用计算机视觉系统获取舵轴和舵面区域图像,利用图像预处理技术去除图像畸变和噪声,为了更有效地提取舵类结构件边缘,分别采用Sobel算子、Scharr算子、Laplace算子和Canny算子对图像进行边缘检测以确定轮廓,实验对比发现Scharr算子处理后的舵轴图像边缘更清晰且无间断,Canny算子处理后的摇臂图像边缘比较清晰,因此选用Scharr算子提取舵轴图像边缘、Canny算子提取摇臂图像边缘。结合被测要素特点,采用霍夫直线和霍夫圆检测方法提取舵面边缘线特征、舵轴母线特征、摇臂圆轮廓特征;确定了舵芯对称度、舵轴垂直度、摇臂夹角的基准要素,构建了几何量误差检测目标函数,运用自适应遗传算法计算最优解;结合相机标定的内外参矩阵,得到舵芯对称度、舵轴垂直度、摇臂夹角的测量值。最后,研发了舵类结构件几何量误差和装配误差视觉检测软件,搭建了视觉检测实验平台,实现了几何量误差及装配角度误差快速检测功能。经过多次重复测量实验,对称度检测精度达到0.055 mm,垂直度检...     

一种基于数字图像的圆度测量方法

本文主要研究基于数字图像处理技术进行非接触测量轴类零件圆度的方法,首先对CCD摄像机采集到的图像进行处理,然后对处理后的图像进行边缘检测,最后运用极点拟合法进行圆度误差的评定。该方法具有很好的实时性,可以实现在线式非接触测量。通过实验证明,使用极点拟合法评定圆度误差,不仅可以提高测量精度,并且避免了圆度误差评价的非线性求解问题,运算简单,速度快,可应用于实际圆度测量数据的处理。     

基于图像处理的同轴误差在线检测方法的研究

针对同轴度误差测量,提出一种基于图像处理的测量方法。通过对工件图像进行灰度均衡化处理、二值化处理和Sobel算子进行边缘检测,获得图像轮廓点的像素值;利用直线拟合的方法得到工件图像轮廓的轴线方程,将其与基准的直线方程对比,得出工件的同轴度误差。同时,对标准件做试验,验证了其检测精度,证实了其可行性。     

基于Halcon的动臂孔组同轴度检测方法研究

针对装载机动臂孔组同轴度误差传统测量方法存在较大的人为误差且测量效率低等问题，设计基于机器视觉的同轴度误差在线检测系统。该系统使用Labview中的视觉模块设计系统检测界面并联合视觉算法库Halcon完成对同轴度误差的在线检测；采用全局固定阈值算法进行图像分割，基于形态学的Canny算子边缘检测方法对图像进行形态学处理获得其边缘区域；基于XLD形状选择的最小二乘算法对图像边缘进行拟合圆处理，获得圆搭外圆的边缘特征信息及圆心坐标，进而通过分析计算得到该组孔的同轴度误差。实验表明：该系统检测方案满足工业生产的精度要求，且检测效率优于传统测量方法，适合于大批量的非接触式测量。     

基于视觉图像的二次曲线特征参数精密测量方法

为了满足视觉检测中对二次曲线参数(圆或椭圆)高精度测量要求,提出了一种基于视觉图像的二次曲线特征参数精密测量方法.该方法利用变结构元广义形态学边缘检测算法对图像中的二次曲线进行初始边缘定位,充分提取图像边缘细节信息的同时抑制图像噪声的影响.在亚像素图像处理中,基于Zernike矩边缘检测算法计算出的边缘参数,提出了对二次曲线特征进行亚像素边缘定位的边缘检测算法,建立了曲线边缘点与边缘参数之间的映射关系.利用检测出的二次曲线亚像素边缘点数据,通过定义的数据点分布优化的参数拟合算法,可以计算出二次曲线的特征参数.实验结果表明:该方法稳定性好且实时性强,定位不确定度优于0.03像素,可实现二次曲线特征参数的精密测量.     

计算机视觉检测技术在滚珠螺母测量中的应用

提出一种基于CCD图像的滚珠丝杠螺母非接触测量方法。首先用数字摄像头采集滚珠螺母图像,并经数字接口卡传输到计算机;其次对包含噪声的原始数字图像实施预处理和图像分割、细化等处理,将图像转换成易于检测的单象素宽边缘信息;然后用自编程序计算滚珠螺母有关参数,并实际测量了滚珠螺母的圆度、圆柱度等几何误差,进行了数据处理及标定。理论分析及实验测量结果表明,该方法可满足产品的技术要求。     

空间矩定位齿轮齿距视觉检测

针对齿轮的精度测量问题,采用基于机器视觉的非接触检测方法,运用MATLAB软件中图像处理模块,实现了对圆柱齿轮齿距的测量。通过对图像的预处理,在运用Canny算子提取齿轮边缘的基础上,用空间矩边缘检测法,计算出一维阶跃边缘的前三阶空间矩,得出实际模型中边缘位置,提取出齿轮亚像素边缘。对比了两种齿轮中心定位方法,完成了对齿轮中心的精确定位。通过构造虚拟圆,获取分度圆上齿轮齿距。所提出的基于机器视觉的齿轮齿距检测方法具有很好的应用前景。     

基于误差转换的汽车曲轴圆度及圆柱度误差评价数学模型构建研究

针对国内汽车曲轴轴颈圆度误差、圆柱度误差检测普遍存在的效率低、精度低等问题,建立基于误差转换的平面曲线和空间曲线误差数学模型,结合圆和圆柱的数学表达建立满足最小包容条件的圆度和圆柱度误差评定数学模型,并采用遗传优化算法计算出符合最小评定要求的曲轴轴颈形位误差,解决了理想包容要素位姿参数不精确的问题。同时,建立基于图像域的汽车曲轴轴颈形状误差检测试验台,针对测量过程中连杆轴颈沿主轴颈公转运动,从而导致连杆轴颈图像域检测数据存在坐标不归一问题,以曲轴法兰端特征孔为基准,通过模板匹配特征与孔边缘提取实现了连杆轴颈圆度和圆柱度测量数据空间坐标归一化处理。以某型号发动机曲轴为例进行大样本误差检测试验,并与三坐标测量机测得的结果进行对比,数据分析表明提出的曲轴轴颈形状误差检测方法的精度为1μm,且重复检测误差在0.1μm以内,证明了其理论上的正确性及实践操作的可行性。     

摩托车链板的机器视觉检测

针对摩托车用滚子链外链板的几何尺寸及圆度误差提出了一种基于机器视觉的检测方法。用数字摄像头采集数字图像,通过IEEE1394数字接口卡将采集到的图像传输到计算机。对原始图像进行图像预处理及图像分割。在测量尺寸时,依据图像分割所提取的轮廓,使用自编程序利用最小区域法对圆度误差进行评定,并计算、测量链板的孔径和节距。在同一系统中实现了尺寸及形状误差的非接触测量,分析了测量误差的原因。分析及试验表明,用该方法对摩托车滚子链的几何尺寸及圆度误差进行测量及分析评定是可行的,并具有高效性和实用性。     

阶梯轴尺寸及形位误差的机器视觉检测

介绍了基于数字图像处理技术的阶梯轴机器视觉检测方法。对原始数字图像经滤波、二值化、边缘检测及细化等处理后得到轴轮廓图像。通过对轮廓分析,自动测出阶梯轴的长度、直径、圆度误差、同轴度误差,并给出测量后的尺寸结果,分析误差产生的原因。     

基于误差转换及图像域的圆度评定方法

针对工程应用中圆度误差评定方法存在理论深奥、计算复杂、检测效率低且不适用于大容量采样点的问题,提出了一种基于误差转换及图像域的圆度误差评定方法。该方法首先将图像域测量得到的原始圆度误差进行转换,使其满足误差评定的要求;然后以最小二乘圆为起始圆,寻求半径或半径差的“极大中的极小”,通过对最小二乘圆进行小尺度平移,并用遗传算法得到该平移规划坐标,从而获得平移后的理想圆并求得圆度误差值;最后对某型号零件进行试验,试验结果与用三坐标测量得到的结果相吻合,表明该方法可以有效、正确地进行圆度误差的评定。     

基于机器视觉的液压阀阀芯关键尺寸的自动检测系统

提出一种基于机器视觉的阀芯的关键性尺寸检测的非接触型自动检测系统。该系统针对某液压阀阀芯关键几何量进行测量,测量过程实现自动化,测量精度高。系统采用高精度绝对式圆光栅记录液压阀的角度信号,同时通过误差补偿来减小空回影响和定位误差,再由高分辨力的CCD图像采集系统进行图像处理,最终得出测量结果。以该系统为指导研制的检测仪能自动保存历史数据和生成报表,研制结果表明,仪器的不确定度优于5μm。     

高速列车轮对横移量图像检测方法研究

针对高速列车运行过程中轮对横移量的检测,提出基于图像处理的检测方法。该方法通过简化轮轨接触结构,建立轮轨偏移测量模型,从而对获取的高速列车运行时轮轨图像数据进行处理。采用图像预处理技术对原始图像进行降噪和锐化;通过边缘检测算子检测钢轨的边缘分布,并采用分段模型实现对钢轨的拟合;统计每帧图像的钢轨位置信息并计算相对差值。仿真分析结果表明：通过图像处理得到的轮对横移量可以精确到1个像素差。     

齿形链链板视觉集成测量

构建了基于计算机视觉的齿形链链板的测量系统,对直线和圆的边缘定位,提出了新的亚像素算法,计算了齿形链链板的销孔直径及圆度误差、链板节距和两直边夹角,对测量结果进行了误差分析。将图像处理、参数计算、标定等整个测量过程集成起来,通过标准样件对被测零件图像进行坐标变换,确定待测区域并完成标定。实验表明,改进最小二乘直线拟合定位误差是常规最小二乘拟合误差的1/4。而圆的亚像素定位可使CCD的分辨率提高42倍,大大提高图像边缘的定位精度。利用亚像素方法测量时,销孔直径为2.563mm,链板节距为6.296mm,两直边夹角为60.453°,圆度误差为14.7μm。单一链板的整个测量过程不足1s。     

基于MATLAB的激光光斑图像处理算法

提出了一种基于MATLAB的激光光斑图像处理仿真算法.在MATLAB环境下,首先对采集到的光斑图像进行平滑滤波、亮度调节、阈值分割和边缘检测等图像处理,确定出光斑区域并得到边缘点的位置信息,再根据最小二乘法进行圆拟合进而计算得到光斑中心点的坐标.仿真结果表明,该算法能够快速、准确地得到光斑中心位置点,且达到很高的测量精...     

视觉为基的复杂工件自动检测设备的研制

基于图像处理技术,研制一台基于工业CCD摄像机的喷油器底座自动检测设备,利用三菱FXIN-24MT可编程控制器控制工件自动上料、自动定位及自动分选,实现工件的全自动化检测.设计可调式均匀散射光源,提出基于方向链码的圆边缘提取算法,针对被测工件图像边缘在高度上不共面时,普通调焦甬数无法进行调焦定位的问题,提出一种基于特征边缘跟踪的调焦评价方法,提高了测量精度.试验证明,该检测设备使用方便,精度高,速度快,可满足生产检测的需要.     

齿轮参数图像的软件识别

基于MATLAB图像处理技术,详细介绍了应用图像处理的方法对齿轮图像进行预处理,并进行齿轮图像的边缘提取,根据图像的轮廓对齿轮进行下一步的测量,提出了一种简单的非接触测量方法来确定齿轮齿顶圆。利用该算法对在不同状态下的同一齿轮进行图像识别,得出不同结果,确定外界环境对齿轮参数分析的精度影响,分析所得结果误差,并选择最接近真实值的方案。文中选取了同一齿轮在两种不同的放置条件下的参数读取,黑色背景在不同角度的测量,白色背景不同颜色齿轮的测量。将两种观测条件下所得的不同结果与理论结果进行对比,发现齿轮外径读取与图片背景颜色和所选图片角度有关系,在偏转接近60°和齿轮颜色接近亮色时的情况下测量结果更加接近理论值。