基于机器视觉的微小零件形貌检测方法

针对当前工业生产中人工对微小异形零件形貌参数测量精度低、速度慢的问题,提出了一种基于机器视觉的检测方法,并开发了一款基于开源计算机视觉库OpenCV的检测软件。该检测方法首先使用CMOS相机采集被测零件的图像,并结合频谱特征对其进行滤波、阈值分割等预处理;然后选取效率高、边缘跨度为单像素的Canny边缘检测算法对预处理之后的图像进行边缘检测;最后采用Ramer算法对零件轮廓进行递归细分,拟合出几何基元,并结合测量焦距下的系统标定系数计算出零件实际的形貌参数。实验结果表明:通过该检测方法对长、宽均为毫米量级的Ω型微小零件进行形貌检测,检测精度达到10μm以下,具有精度高、速度快的优点,可为工业化生产提供可靠依据。     

基于改进Zernike矩的玻璃瓶亚像素边缘检测算法

图像的边缘检测精度决定了实际尺寸的测量精度,为了提高测量精度,提出了一种基于改进的Zernike矩的测量玻璃瓶实际尺寸的算法。将传统的Zernnike矩算法与Otsu自适应阈值法相结合,得到改进的快速算法;利用该快速算法对采集的玻璃瓶图像进行亚像素级边缘检测;运用最小二乘法根据亚像素坐标对瓶口与瓶底所形成的椭圆进行拟合;应用标准块规对系统进行标定并得到玻璃瓶实际的测量尺寸。实验结果表明,该方法不仅可使边缘检测达到亚像素级精度,还避免了人工反复选择阈值而造成的低效率与误判,实现了快速、准确、无接触测量实际尺寸的功能。     

CCD图像的轮廓特征点提取算法

采用最大方差法将图像二值化,用图像形态学的梯度﹑细化和修剪算法来提取边缘轮廓,利用十一点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置。提出了一种基于最小二乘拟合的改进算法,来进一步确定角点和切点,并对轮廓分段识别。该算法应用在基于图像处理的刀具测量系统中,实际结果表明具有良好的抗噪声性能,能准确提取出图像的特征点。     

基于机器视觉的角码孔径测量方法研究

针对角码孔径测量工作量大、速度慢、受主观因素影响大等问题,提出了一种基于机器视觉的角码孔径测量方法。首先,对采集到的图像进行灰度化、二值化和图像转正操作,以提高图像的处理速度,快速定位角码所在位置和建立准确的物像关系;然后,采用Canny边缘检测算子对角码孔径轮廓进行像素级提取,得到一个复杂多边形轮廓;最后,在复杂轮廓的最小外接圆上建立卡尺工具,实现对角码孔径边缘的亚像素精度提取。实验结果显示,该方法的最大测量误差小于0.03 mm,重复性测量精度近似为0.01 mm,系统的测量时间为126 ms。因此,该方法能够满足角码孔径的测量精度要求且测量数据具有很好的稳定性;能够满足大批量、高强度、实时在线检测需要,具有较好的应用前景。     

基于图像的小尺寸零件圆参数亚像素定位算法

亚像素软件处理技术可以在一定程度上补偿图像测量系统由硬件限制引起的边缘定位误差,针对工业中的小尺寸圆形零件参数检测,提出了一种基于Zernike矩、二次多项式插值和最小二乘法拟合的圆参数亚像素定位算法。首先根据Zernike正交复数矩建立圆物体边缘点与边缘参数之间的映射关系,并提取边缘点;然后利用二次多项式插值在梯度方向上对提取出的边缘点进行进一步定位;最后利用最小二乘法拟合插值后的边缘点,得到亚像素精度的圆参数。通过小尺寸圆形惯性器件图像边缘提取实验,对该算法的有效性和检测精度进行了研究,给出了惯性器件的实测尺寸对比结果。实验结果表明:提出的圆参数亚像素定位算法比传统算子具有更高的检测定位精度,可满足图像目标高精度实时在线测量的要求。     

基于机器视觉刀具几何参数检测算法与误差分析

为解决航空整体结构件数控加工过程中因换刀频繁而导致刀具出错的问题,提出一种连通域外接矩形的刀具几何参数检测算法,开发基于机器视觉的刀具几何参数在位快速检测系统。采用工业相机、双远心镜头等采集刀具图像,利用MATLAB软件对刀具图像进行灰度变换、二值化等预处理,详细分析连通域标记算法和外接矩形算法的处理过程。结果表明,基于机器视觉的刀具几何参数在位快速检测系统的直径误差小于0.01 mm,悬长误差小于0.08 mm、响应速度快、测量精度高和抗噪性强。     

利用数字图像处理技术检测锥螺纹

介绍了基于数字图像处理技术的锥螺纹非接触检测系统,数字图像处理技术主要包括图像的二值化、边缘检测、轮廓提取及螺纹几何参数的计算等。探讨了利用数字图像处理技术进行锥螺纹几何参数测量的方法,并给出了锥螺纹部分的尺寸测量结果。从理论和实践上证明了该方法的可行性和正确性。     

圆锥外螺纹的线阵CCD非接触检测方法

为了提高圆锥外螺纹尺寸检测的精度并实现自动化测量,提出了基于线阵CCD的非接触测量方法.建立了包括计算机运动控制、图像数据自动采集和尺寸计算的测量系统,该系统通过控制高精度的线阵CCD扫描外圆锥螺纹在平行光场中的投影来获取螺纹图像.针对正投影时螺旋线对螺纹牙的投影产生局部遮挡的现象,通过调整螺纹轴线与光轴的角度消除遮挡,获取完整的螺纹牙投影.1维CCD图像信号经过中值滤波处理后进行一阶差分提取螺纹牙的轮廓点.对螺纹轮廓分段拟合并以亚像素级的轮廓推导出螺纹尺寸的计算公式.实验表明,该系统可以完成各项螺纹参数测量,精度高于5μm,重复性好,易于实现自动化测量.     

非接触式刀具几何参数测量仪

非接触式刀具几何参数测量仪利用光学原理将被测件成像在CCD上，并显示在屏幕上，然后对其去噪、除灰和二值化处理，应用物体边缘的精密提取技术及数字图像灰度（BCDb）技术得到清晰的轮廓。通过自编功能软件，用二维光栅读数的滑台对廓线进行取点采样，计算被测件的几何参数。     

星敏感器模型参数分析及校准方法研究

对星敏感器的实际测量模型和模型参数的校准方法进行了深入研究。首先,在星敏感器理想测量模型的基础上,充分考虑焦距偏差、光学系统的成像畸变、图像传感器感光面的倾斜、图像传感器感光面的旋转和主点偏差等因素对导航星实际成像位置的影响,用几何的方法建立了星敏感器的实际测量模型,其次,分析了各因素对星敏感器测角精度的影响规律;通过实测校准数据,借助最小二乘法求解模型参数,完成了星敏感器的校准。实验结果表明,测角精度得到了提高。     

麻花钻螺旋槽数控加工中砂轮位置的自动搜索

螺旋槽对麻花钻的切削性能有重要的影响。在已知芯厚和径向前角的条件下,提出一种自动搜索砂轮安装位置、数控加工麻花钻螺旋槽的新方法。首先在等芯厚的条件下,确定砂轮的初始中心距;再用模拟加工运动的直接法计算槽形;在满足径向前角的条件下,用一维搜索确定偏心距。实际加工的螺旋槽横截面数据的测量和计算结果一致,证明方法有效。算法可直接应用于钻头数控开槽机的软件设计。     

一种基于图像的光学系统测角精度检测方法

测角精度是光学系统的重要技术指标。针对传统的电子经纬仪测角精度检测方法测量数据少、扫描方向单一导致测量结果不准确,提出了一种改进的检测方法。调整电子经纬仪,使电子经纬仪发射的电十字通过光学系统成像在CCD视场中,旋转电子经纬仪以点阵形式,对光学系统各个方向进行扫描,计算机实时采集电十字图像。对采集的电十字图像,通过基于小波变换的变分Retinex算法增强图像对比度,采用OTSU阈值分割背景和目标,采用投影算法及二项式曲线拟合将电十字中心定位到亚像素级。对最终获取的电十字中心点阵数据通过径向基函数进行曲面插值,解算出基于整个CCD像面的测角精度。实验结果表明：该方法的测量精度达到0.1μrad,测得的光学系统测角精度提高了0.01mrad,检测的测角精度更加准确。     

基于能量场边缘提取和改进Hough变换的图像几何特征检测

根据光纤定位管图像的特点,提出了一种基于Hough变换的几何特征精密测量的方法。对图像进行能量场边缘提取后,通过改进的Hough变换求出图像中基本的几何元素:圆和直线的方程,进而精确确定其几何特征如:角点的位置等。试验结果表明,本方法可用于含噪图像中的几何特征检测,该方法具有较好的准确性和较强的稳定性。     

基于边缘方向角的自适应尺度角点检测

在边缘方向角的基础上提出了一种新颖的角点检测方法。新模型基于:边缘在角点处必定发生弯折;在一定尺度范围内,角点两边的点均有方向角的最大趋向一致性;合理的放宽尺度,角点两边的点均有方向角最大趋向一致性增强。实验结果表明:新模型能够排除更多的伪角点,利用边缘方向向量判断角点的凸凹性;和其它多种角点检测模型相比,这种方法能够提供更多的角点信息,而且检测准确率高。     

改进的NSCT与NMF结合的图像融合方法

基于人类视觉系统和源图像特性,对基于非下采样Contourlet变换与非负矩阵分解（NMF）图像融合算法进行了改进。在非负矩阵分解过程中,适当地选取特征空间的维数能够获得原始数据的局部特征,低频部分使用非负矩阵分解的方法进行融合,高频部分使用活性测度和一致性验证的方法进行融合。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,融合图像边缘的清晰度和连续性也较理想。     

微钻的前角计算及其钻削试验

刀具微钻的前角是否合理直接影响微钻的钻削加工以及刀具的使用寿命,因此要对前角进行测定.通过DJCLY-92B光学测量仪对微钻切削刃上点的测量,用3次样条求出切削刃的曲线形状.钻头的前刀面是以切削刃为母线沿钻轴做螺旋运动形成螺旋槽,本文依此进行数学建模并编写Matlab程序,计算出切削刃上各点的前角,并对不同前角分布的微...     

图像处理在车灯清洗器喷射角测量中的应用

针对采用数字图像处理的方法,难以解决喷射角测量的问题,首先使用高速摄像头采集清洗器工作时的图像信息并保存为AVI文件,然后对AVI文件进行解析,得到数字化的图片,再进行数字图像处理,经过Hough变换,最后计算得到清洗器喷射角的大小．实践表明,该方案具有测量准确,操作方便,可记录,可重复．     

基于鉴别矢量角嵌入的人脸识别

针对基于构造邻接图的降维人脸识别问题,提出了一种鉴别矢量角嵌入的识别方法.构造了一幅有正/负连接边的邻接图,同类样本之间为正连接边,不同类样本的k近邻为负连接边.连接边权系数的测度采用矢量角代替矢量模,不但省去了传统方法中对热核权函数t参数的估计,而且降低了由于图像样本间的亮度差异对识别率造成的影响.样本数据保持邻接矢量角从高维空间嵌入至低维子空间,在分类识别中采用了角度最近邻分类器.Yale库和UMIST人脸库上的人脸识别实验结果表明,该算法比其他算法有更好的识别率.     

Digital image processing-based automatic detection algorithm of cross joint trace and its application in mining roadway excavation practice

This paper proposes a digital image processing-based detection algorithm for cross joint traces of coal roadway heading face. Initially, the acquired images were preprocessed, i.e., adaptive correction was conducted for non-uniform illumination images based on the 2D gamma function. The edge detection algorithm was then applied to extract the edges of the structural plane, followed by the filtration of the non-structural plane noises. Moreover, the Hough transform algorithm was applied to extract the linear edges; finally, the edges were locally connected in accordance with the angle and distance criteria. The experimental results show that this algorithm can be used to reduce the noise caused by non-uniform illumination and avoid the mutual interference of multi-scale edges, so as to effectively extract the traces of the cross joint. Furthermore, Q-system and rock mass rating (RMR), were applied to conduct a quantitative evaluation on the stand-up time of unsupported roof in the four test images. The Q-system quality scores are 26.7, 43.3, 3.1, and 6.7, and the RMR quality scores are 56.84, 58.73, 48.42, and 51.42, respectively. The stand-up time of unsupported roofs with a span of 4.6 m are 30, 36, 7.7 and 14 d, respectively.     

三维图像测量中单像素级边缘的检测

在三维图像测量技术中，目标物体边界识别需要得到准确的单像素级的图像边缘．本文在采用小波变换进行检测图像边缘的方法上，首先根据像素邻域的灰度直方图自适应地选取小波变换的尺度，并存基于Mallat小波模极大值边缘检测方法的基础上借用双阈值操作技术的原理，对结果进一步细化，并将边缘点链接，从而最终得到单像素级的边缘图像，以满足下一步实验的要求．