基于图像深度信息集的Hough圆检测方法

针对利用视觉引导的工业机器人进行轴孔装配,提出了一种基于图像深度信息集的工件圆孔检测方法,对三轴磁流体密封装置上的轴承孔进行了边缘特征提取和检测实验。首先利用3D相机采集对齐的三轴磁流体密封装置的彩色和深度数据流样本,根据待检测轴承孔所在平面的深度信息提取出该轴承孔在深度图像中的所有像素坐标。然后对彩色图像矩阵进行相应的数据处理,再经霍夫圆变换即可检测出该轴承孔的相关参数信息。实验结果表明,基于图像深度信息集的霍夫圆检测克服了传统霍夫变换无法单独识别特定的圆以及复杂背景下的错检和漏检等缺点,对复杂情况下的工件圆孔识别和检测具有一定的指导意义。     

基于机器视觉的轴类零件几何尺寸测量

基于轴类零件的几何特征与CCD获取的零件图像,利用数字图像处理技术对轴类零件进行边缘检测,提出了一种自适应开关中值滤波算法,该方法滤除噪声效果明显,开发了轴类零件尺寸测量系统,实现了轴的尺寸及其参数的测量.实验结果表明,改进的滤波器可以较好的保存图像的二维边缘信息,且在允许误差范围内采用机器视觉的非接触测量方法可以实现对轴的基本参数的快速准确测量.     

精冲件轮廓缺陷在线检测技术北大核心CSCD

为提高平板厚板型精冲件的轮廓检测速度与精度,基于机器视觉技术,研究了一种轮廓缺陷在线检测技术。利用Canny算子从均值偏移滤波后图像中提取边缘线,然后根据标准轮廓(模板)的尺寸,从中挑选出需要检测的轮廓。由于待检测轮廓与模板存在角度与位移偏差等问题,提出了一种先角度配准、再位置配准的两步图像配准算法,将配准后的待检轮廓与模板进行图形比对,差异图像经过形态学滤波等算法处理,获得缺陷区域的尺寸及位置,由此实现精冲件的在线检测。基于研究成果设计开发了一套零件在线检测系统,并进行了实验验证。结果表明,该系统能够识别的零件精度达0.4 mm,每件的识别时间小于0.3 s,完全能够满足大批量精冲零件的轮廓缺陷在线检测的需求。     

薄片工业件特征在线视觉检测系统研究

以定时器极片检测为背景,研究薄片工业件的尺寸和缺陷特征机器视觉自动检测技术,并开发了相应的在线实时视觉检测系统.利用最大类间方差法计算最佳区域分割阈值,实现了二值化.检测长度、角度及圆度等尺寸特征和双面铁锈等缺陷特征,完成了薄片件的视觉检测.以可编程控制器为核心,设计了不良品的剔除系统,实现了不良品自动分拣.     

基于机器视觉的短轴零件圆度检测

针对目前人工测量轴类零件圆度存在的效率低、综合误差大等问题,搭建了一个基于机器视觉的轴类零件圆度检测平台,基于单目相机对工件轮廓进行三维重构,并提出一种基于最小包容区域原则的自适应搜索逼近法对得到轮廓关键坐标点进行了圆度评定,实现了轴类零件圆度误差的非接触在线测量。其测量结果与文献中极点法所测结果对比精度更高,且与三坐标测量仪测量结果值平均有7.6μm的误差,较准确地测出了轴的圆度误差,证明该检测平台以及测量评定方法可以成功的对轴类零件进行圆度检测。     

图像处理方法在多孔零件尺寸测量中的应用

文章提出一个基于视觉检测技术的零器件尺寸测量方法,可以实现多孔零件的圆心距尺寸及夹角测量.采用空间校正及查找圆边的方法对同一零件旋转不同角度采集到的图像进行测量,从而得到被测参数的精确结果.     

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。     

基于自适应图像匹配的喷嘴性能试验器研究

针对航空发动机喷嘴雾化性能的两个重要指标:雾化角和雾化不均匀度检测,研发了基于自适应图像匹配的自动检测设备.针对雾化不均匀度图像特征随长期使用而变化的特性,提出了自适应图像匹配方法,针对不同特征的图像自动选择最优的匹配模板进行匹配,并通过基于最小二乘法标定拟合的函数计算燃油体积和分布不均匀度.雾化角与中心偏移检测误差＜0.5°,雾化不均匀度燃油体积检测误差±2ml,在多图平均法、模糊C均值聚类后,用霍夫变换获取喷雾边界线,计算喷雾锥角和中心偏移.系统重复性好,精度高.     

圆度误差的图像测量法

圆度误差是机械零件常见的形状误差之一,它的大小对精密机械的性能和寿命有重要影响,是零件几何精度的重要指标.本文探讨了一种基于图像测量技术的圆度误差测量方法.该方法通过对试件进行图像采集、图像预处理获得完整清晰的轮廓图像,然后利用改进的霍夫变换对系统进行标定,并按照最小条件法、利用有效的数据处理算法进行圆度误差评定.实验表明,用该方法进行圆度误差的测量是可行的,并具有测量精度高、速度快、实用性强的特点.     

基于机器视觉的直角机器人直线度检测方法研究

针对现有设备测量和标定机器人末端直线度费时、成本高的问题,提出基于机器视觉的非接触快速检测方法。采取直接采集机器人末端圆靶标的圆心位置信息间接提取机器人末端的位置信息,采用改进的Canny边缘检测对目标边缘粗定位,用改进的随机霍夫圆变换进行靶标圆心位置信息的快速精确提取。用最小二乘法对末端的直线度做出评定。通过修改控制直角坐标机器人的代码对直线度误差做出补偿。实验结果表明:经过两次补偿后,代码控制的机器人末端相应直线的直线度精度可达约0. 1 mm。     

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.     

基于机器视觉的多类型工件测量系统研究

综合应用光电技术、数字图像处理技术和计算机技术,以薄片型机械零部件为主要测量对象,开发-套工件尺寸测量系统,主要包括照明系统、图像采集系统、图像处理系统和尺寸测量系统.根据检测要求,采用Canny算法进行边缘检测粗定位和8个方向模板的改进亚像素检测技术获得工件精确轮廓信息,再对轮廓进行分割和选择,采用Hough变换完成...     

基于X射线数字化图像处理的双面焊焊缝缺陷检测

对双面焊焊缝的缺陷自动检测,提出了对焊缝重叠区边缘区与非边缘区分别进行处理、非细长缺陷与细长缺陷分别进行处理的思路.在逐列灰度波形分析检出焊缝外边缘和两焊缝重叠区边缘的基础上,对于非细长缺陷,采用大模版中值与均值滤波相结合模拟背景,然后对消除背景后图像采用分区域阈值检出焊缝缺陷,对于细长缺陷,提出了基于逐列自适应二值化和改进霍夫变换的缺陷分割算法.结果表明,所提出的方法能够在有效地避免两焊缝重叠区边缘处误检的同时,检出微弱线缺陷.     

基于MATLAB图像处理的直齿圆柱齿轮参数测量

运用MATLAB图像处理技术对直齿圆柱齿轮的参数测量方法进行了研究。通过机器视觉系统获取齿轮图像,并对其进行灰度化、去噪、二值化操作。按8邻域寻找齿轮孔区域并去除,运用Canny算子进行边缘检测;通过计算包含齿轮孔轮廓的最小矩形的尺寸得到齿轮孔直径。以8邻域边界跟踪法获得齿轮的单像素外轮廓。通过神经网络对外轮廓点分类的方法找到齿顶位置点和齿根位置点,运用最小二乘原理的圆拟合法计算齿顶圆和齿根圆直径;通过对齿顶或齿根图像进行膨胀操作后计算8连通区域的方法确定齿数;通过齿顶圆公式计算模数。编写齿轮参数测量软件并对6个直齿圆柱齿轮的参数进行了测量;通过与理论值的比较,验证了该方法的合理性。     

基于模板的相似结构盘类零件数控快速编程

在实际的生产中，经常会生产结构相似的零件，在对这些零件进行数控编程时，传统的编程方法会增加大量的重复性操作。为了提高数控加工的编程效率，实现数控编程的规范性与合理性，提出一种基于模板实现相似结构零件加工程序转换的方法。因盘类零件在生产加工中的应用日益广泛，以其作为代表，根据其特征的不同建立盘类零件的特征模板知识库，并将一些典型盘类零件的加工过程保存为零件模板；当对盘类零件进行数控编程时，根据相似特征匹配规则从特征模板知识库中调用特征模板或典型零件模板；最后在CAM软件中更改加工面与必要的加工参数，实现加工程序的快速转换。通过实际应用，在UG NX软件中验证了该方法的有效性。     

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。     

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。     

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.     

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%。