基于YCbCr颜色空间的高反射柱状工件轮廓检测

针对高反射柱状工件的机器视觉检测中,图像强度将呈现明显不均匀分布,为目标提取、轮廓参数精确检测带来困难的问题,提出基于YCbCr颜色空间、采用色度分量差异度Cr/Cb为区域分割判据,实现高反射柱状工件轮廓检测.金属圆柱体轮廓检测以及千分尺轮廓尺寸测量实验表明,能够准确提取高反射柱状工件轮廓,为此类目标的后续特征检测奠定...     

外圆磨床数控系统研究

以外圆磨床的基本结构和基本动作为基础,根据工件轮廓形状,用一系列直线和圆弧描述成型砂轮的外形轮廓,实现了数控砂轮定型和砂轮修整的自动控制;利用端面量仪,实现了工件坐标原点的自动精确定位;采用径向量仪主动测量技术,实现了外圆磨加工的主动在线测量;通过对磨削加工工件计数,实现了砂轮自动修整,并对砂轮原点和工件坐标原点进行自动补偿.从而实现了从砂轮定型、工件坐标原点定位、磨削加工、砂轮修整、砂轮原点和工件坐标原点自动补偿的全自动加工控制过程.经过实际应用检测,利用本系统加工零件的外圆尺寸、外圆锥度、锥高、锥角、圆度符合用户需求,精度达到1μm.     

内孔磨削在线主动测量原理及应用

本文提出一种应用数控技术对内圆磨削实现在线主动测量的新方法，该技术与常规被磨削的工件孔检测方法不同，以动态旋转的砂轮为被测量对象，采用两轴NC系统跟踪测量其轮廓母线在工件孔中的径向位置，建立了砂轮实时修整量和砂轮实时径向进给量之间的数学关系，通过信息反馈和系统计算，通过显示屏显示加工工程中被磨削孔的大小，从而使加工过程的内孔尺寸被主动控制，确保了磨削尺寸和精度得到有效测量和控制。此方法尤其适合非整圆的不易测量内孔表面的在线主动测量。     

基于线结构光的工件台阶特征尺寸测量方法研究

提出了一种应用线结构光光源和CCD摄像机对工件台阶特征尺寸进行视觉测量的方法.该方法针对线结构光光平面受工件表面台阶形状调制时发生的形变,利用较高精度的视觉测量系统和算法检测出形变位置从而实现工件台阶特征尺寸的测量.详细阐述了测量系统的原理和系统构建过程,介绍了测量中采用的形变位置亚像素检测算法,并利用实验说明了系统具有较高的测量重复性及准确性.通过台阶测距误差评定实验表明,该方法的测量误差小于0.05 mm.     

锻压制件的三维全场尺寸与应变的快速检测技术

随着中国制造业的快速发展．汽车、飞机、船舶、军工等行业中大量采用大型锻压制件或;中压钣金工件,大小从几米到几十米．迫切需要适合生产现场使用、快速方便的三维外形尺寸检测方法。相对于大型工件的轮廓尺寸测量．变形和应变的检测难度更高,需求也更为迫切．与材料力学性能相关的变形和应变数据决定了大型工件的产品质量。     

基于点云三维重建的装配件尺寸测量系统北大核心

针对机械加工偏差和人为因素,造成装配面间几何尺寸信息不匹配,而采用人工检测效率低、重复性差,难以满足工厂在线实时检测要求等问题,提出一种基于点云三维重建的装配件实时在线测量系统。以点与点间存在的内在约束作为先验引导信息,提出改进的RANSAC算法来检测并剔除异常数据点,显著减少算法耗时同时大幅提高了平面特征的提取准确率;再利用最小二乘法对剩余有效点进行拟合,对法兰盘工件重建三维模型并进行关键尺寸测量。实验结果表明,基于点云三维重建的工件尺寸测量方法有较好的准确性和检测效率,法兰盘工件测量过程耗时约5.6 s,测量标准误差在±0.16 mm以内,测量误差不超过0.30 mm,满足了工件测量的实时性和准确性要求。     

一种联机检测轮廓加工误差的新方法

对一个机横加工而成的机械零件来说,由于实际使用的需要。不仅对零件的尺寸精度有一定要求,而且对零件的轮廓精度也有一定要求。本文采用联机检测的方法,在数控机床或加工中心上测量零件的轮廓加工误差。本文提出了一种采用一维传感器测量两维工件轮廓加工误差的新方法。理论分析和实验结果表明,此方法是可靠的,具有较高的精度。     

套筒滚子链链板中心距的图像测量

介绍了一种基于CCD图像的套筒滚子链链板中心距测量系统,给出了利用数字图像处理技术进行几何尺寸非接触测量的方法.主要包括图像的采集、预处理、二值化、边缘检测及轮廓提取等,从而得到被测物体参数的精确结果,通过实例证明了该方法的可行性和正确性,该系统还可以推广到对其它微小零件进行非接触测量.     

基于OpenCV的工件尺寸与划痕检测算法研究

针对制造业水平的不断发展对检测技术提出高精度、高速度、低误差的要求,提出一套工件尺寸与划痕检测算法。该算法基于OpenCV视觉库与工业相机,在适当的光源平台下运行,提取工件的轮廓尺寸和表面划痕,再利用相机标定参数求解出工件的实际尺寸。检测结果表明:提出的检测算法比传统的Hough变换直线检测算法检测误差小,划痕检测十分精确。     

轴类工件表面视觉自动检测系统

表面物理损伤检测是轴类工件质量检测的重要环节,为提高表面质量检测的自动化水平并建立相关行业标准,设计了一套机器视觉检测系统来实现生产中轴类工件的表面检测。采用黑白线阵CCD相机通过暗视野前向照明方式获取合适的图像;经过图像增强、滤波等预处理后采用最大类间方差法对图像进行阈值分割;经过形态学处理,提取缺陷轮廓信息;以轮廓的长宽比以及面积作为评价准则,提取主要轮廓;计算缺陷重心坐标,即定位点坐标;单片机通过与上位机通信,控制打码笔标记出缺陷的位置。采用该系统在不同轴类工件上进行试验,结果表明:缺陷检测系统误检率在5%以下,漏检率为0,能满足轴类工件表面在线实时检测的要求。     

基于视觉技术的活塞环闭口间隙检测的研究

目前,活塞环的检测普遍采用人工检测。采用视觉技术提取活塞环闭口间隙轮廓,对轮廓进行图像处理,得到测量结果,与人工检测相比,检测速度更快,精度更高。传统的边缘检测过程大都采用Canny算子,通过高斯滤波过滤图像。在活塞环轮廓处理过程中,对轮廓提取精度要求更高。高斯滤波作为低通滤波算法,对轮廓没有保护作用,会导致轮廓边缘图像模糊。针对这一问题,提出了改进的Canny算子,采用中值滤波和傅里叶变换相结合的方法,有效地提高了边缘轮廓的提取精度。     

轴类零件外圆的视觉检测软件开发

为了满足生产自动检测的迫切需求,基于机器视觉的非接触式检测技术成为自动检测发展的主流方向。以轴类零件为研究对象,在Matlab环境下开发了轴类零件外圆的视觉检测软件。该软件主要具有标定处理、批量处理及数据汇总3个功能。在标定处理过程中,提出了基于标准件的标定方法,减少了换算单位,克服了标定件和待检件难以保证相同物距带来的不便。在外圆尺寸获取中,分别采用最小二乘法和霍夫变换技术进行处理,结果表明利用霍夫变换技术获取的外圆尺寸精度更高。试验结果表明:该软件能够有效地对待检件进行检测判断,具有较高工程应用价值和生产推广价值。     

指示表图像特征的视觉检测方法

在对指示表进行智能读数时,需首先检测出指示表的两个图像特征,即指示表轮廓与指针位置,由此可以确定指示表的有效区域以及指针与刻度的位置关系。基于指示表图像的几何结构特征,提出一种指示表图像特征的视觉检测方法。通过对图像预处理提取出轮廓区域,基于对称性圆检测算法与Hough变换思路得到圆轮廓参数。然后在轮廓内部,以轮廓圆心作为指针回转中心,运用Radon变换得到指针中心线。最后利用二值图像椭圆特征识别出指针朝向。该方法能够准确、快速检测出指示表图像特征,为后续基于视觉的指示表智能读数提供必要的技术基础。     

棱形管与法兰角焊缝图像处理及特征提取

由于棱形管与法兰角焊缝的位置多变,且实际生产中棱形管端面加工精度不高,自动化焊接程度低,文中搭建了一套棱形管与法兰环焊缝的自动化焊接系统,对于提高棱形管与法兰焊接的自动化程度有较大的应用价值。该系统通过CMOS相机和单条纹激光组成激光视觉传感器,获取角焊缝位置和间隙信息。针对采集的图像及工件特征,设计了适合的图像处理算法,首先采用了灰度变换、均值滤波和形态学处理的方法对图像进行预处理,然后根据对激光条纹图像灰度值分析结果,寻找合适的阈值,并采用极值法提取光条中心点,最后采用霍夫变换拟合直线,提取出角焊缝位置信息,并提出激光条纹端点搜索方法,提取出了角焊缝间隙大小。结果表明,该图像处理方案效果较好,抗干扰能力较强,可以准确的提取出焊缝中心位置和间隙大小,满足焊接机器人对焊缝跟踪的要求以实现自动化焊接。 创新点： (1)设计出适用于棱形管与法兰角焊缝的自动化焊接系统。 (2)设计了适用于该系统的焊缝中心位置提取算法。 (3)设计了角焊缝间隙提取算法。     

Vector extraction from digital images of steel bars produced by an inductive scanning system using a differential gradient method combined with a modified Hough transform

A method of extracting positional information from images of steel bars embedded in concrete using a set of image pre-processing algorithms combined with a modified Hough transform is described. The images are formed using a portable inductive scanning system in which a sensing element detects the magnetic field emanating from the bars. Eddy currents induced on the surfaces of the bars by excitation coils generate these magnetic fields. The results from an edge detection algorithm based on the two-dimensional separable smoothing and local maxima detection are applied to a two-stage Hough transform which locates the major axes of the bars and hence their alignment and number. An effective method of minimising the redundant information in the Hough array is also described. The complete system incorporates fully integrated control, acquisition and processing software, which makes it convenient for on-site use.     

基于随机霍夫变换的助航灯视觉检测系统设计与实现

针对助航灯具在线维护时光照环境、发光强度、检测距离、发光口个数等多方面因素的影响,设计了基于霍夫变换的助航灯视觉检测系统.基于由衍射效应引起强逆光源成像为圆形的特征,该系统在随机霍夫变换算法基础上采用多区分配和象限约束条件选取随机点减少随机采样造成的无效累积,根据目标图像轮廓确定检测半径范围以提高检测速度.实验结果表明:设计的助航灯检测系统可以有效在线检测灯具的中心,具有很好的适应性和有效性.     

一种基于机器视觉的滴灌带孔位在线检测方法

在内镶迷宫滴头滴灌带生产过程中,为了实现滴孔加工位置的检测和反馈控制,将机器视觉用于滴孔位置检测,提出了一种从图像泛白区域ROI多次深度提取ROI的优化识别算法。首先,通过去背景初步提取ROI,进而通过全局固定阈值分割、膨胀、闭运算和区域生长算法的合理运用,对处于光照泛白区域的滴灌带图片进行ROI提取,然后采用基于直方图的全局阈值分割算法进行边缘强化,通过Hough圆变换进一步提取滴孔位置,并通过Hough线变换以及附加约束条件提取迷宫滴头前沿位置,最后计算得到滴孔到迷宫滴头前沿的相对距离。实验结果表明,使用优化后的算法,滴孔的识别准确率达到了98%以上,滴孔到迷宫滴头前沿的距离测量误差由优化前的10%以上减小到了5%左右。     

基于激光视觉的钢结构焊缝图像处理系统

针对钢结构件品种多、批量小,焊缝形状位置一致性差,机器人重复定位过程复杂等缺点,设计了一种基于激光视觉的钢结构焊缝图像处理系统. 运用CCD工业相机和激光器,采集带有激光条带的焊缝图像,分别利用中值滤波柔化噪音,Otsu算法自适应阈值分割,开操作和形态学处理相结合去除图像中除目标像素外的小连通区域,提取激光条带的中心线,最终利用Hough变换对中心线直线拟合,得到特征点位置,并通过骨支架试验验证该技术的可行性. 结果表明,该方法可快速准确地检测到焊缝特征点,满足实际要求.     

圆坯外轮廓检测系统的研究与应用

针对人工测量环境恶劣,测量结果误差大,提出了一种新的圆坯外轮廓检测系统,利用机器视觉技术并通过图像处理来分析圆坯外轮廓的圆度,实时地将这种处理结果提供给现场的操作人员及时地调整生产工艺参数,提高产品质量。     

基于机器视觉的金属板材表面波纹度检测方法

常规波纹度测量方法存在检测效率低、检测精度不高等问题,为了实现金属板材表面波纹度的快速准确检测,提出了一种非接触式的表面波纹度无损检测方法,该方法采用改进的中值滤波实现高效快速的图像去噪,使用霍夫变换实现图像的自动旋转,提取了表面图像基于灰度共生矩阵的纹理特征参数,并进行相关性分析。结果表明,对比度、能量、相关和熵等特征参数与波纹度之间存在较好的一致性。以对比度、能量、相关和熵等为输入参数,构建了基于BP神经网络的表面波纹度检测模型,试验验证该方法能够实现金属板材表面波纹度的高效、高精度测量,检测误差仅为49.0%。