基于序列局部图像的高精度测量

研究了基于序列局部图像的视觉测量方法.分析了机械零件图像边缘的过渡分布特征,提出用边缘像素补偿法来消除实际边缘不能精确定位对测量精度的影响.以直线边缘距离测量为原型,提出了基于序列局部图像尺寸特征的测量方法:对零件进行微小区域成像,生成在空间上连续的序列局部图像;应用相关系数法和双线性插值法获得相邻序列图像的亚像素级尺寸特征线,从而得到各局部图像的尺寸特征;对这些尺寸进行求和与补偿,得到零件的总体尺寸.实验结果表明,对常规尺寸零件的单幅图像运用边缘像素补偿法,相对测量误差在0.008%以内;对大尺寸零件应用序列图像测量法,相对测量误差在0.01%以内,并具有误差积累小的优点.本文算法可基本满足板类零件的精密自动化测量要求.     

基于粒子滤波和机器视觉的圆形零件尺寸测量

针对现有基于机器视觉的零件尺寸测量方法在图像受到外界噪声干扰的情况时,测量精度不高的问题,提出一种基于粒子滤波优化算法、机器视觉和MATLAB图像处理技术的圆形零件尺寸测量方法.这里首先简要地介绍基于机器视觉的零件尺寸测量系统的工作原理 ;然后在分析粒子滤波原理的基础上提出一种基于粒子滤波的优化算法,并介绍利用这种优化算法解决圆形零件尺寸测量的原理和实现步骤 ;最后进行了仿真实验,仿真实验结果表明:提出的测量方法在零件图像受到外界噪声干扰的情况下,测量精度较高 ;同时还具有可靠性较高的优点.     

基于序列局部图像的尺寸高精度测量方法

为实现大尺寸机械零件的高精度视觉测量,研究基于序列局部图像的视觉测量方法。首先分析机械零件图像边缘的过渡分布特征,提出边缘像素补偿法,消除实际边缘不能精确定位对测量精度的影响。然后以直线边缘距离测量为原型,提出基于序列局部图像尺寸特征的测量方法：对零件进行微小区域成像,生成在空间上连续的序列局部图像;应用相关系数法和双线性插值法获得相邻序列图像的亚像素级尺寸特征线,从而得到各局部图像的尺寸特征;对这些尺寸进行求和与补偿,得到零件的总体尺寸。实验表明,对常规尺寸零件的单幅图像运用边缘像素补偿法,相对测量误差在0.008%以内;对大尺寸零件应用序列图像测量法,相对测量误差在0.01%以内,具有误差积累小的优点,可用于机械零件的精密自动化测量。     

基于机器视觉的管孔类零件尺寸测量方法

管孔零件尺寸测量,是当前加工和装配中的一个难点.基于机器视觉的管孔零件尺寸自动测量系统,可以从根本上解决人工测量效率低、精度低的问题,而且还能对这些指标进行定量描述,对缺陷的形态、类型进行鉴别和统计,具有人工检测所无法比拟的优越性.应用机器视觉原理,设计了一套管孔类零件尺寸自动测量方法,先通过图像摄取装置把图像抓取到,然后将该图像传送至处理单元加以处理,包括图像滤波、图像边缘检测、图像分割和特征测量,最后将上述功能进行整合,搭建了管孔零件尺寸自动测量系统.     

大尺寸机械零件的机器视觉高精度测量方法

为实现大尺寸机械零件的高精度视觉测量,研究了基于序列局部图像尺寸特征的测量方法,提出了基于纹理特征的序列局部图像校准技术以解决测量过程中相面旋转引起的局部图像尺寸方向变动问题;提出了图像边缘补偿测量技术以消除实际边缘不能精确定位而对测量精度的影响;论述了基于序列局部图像尺寸特征测量方法的算法实现过程。实验表明,对大尺寸零件应用序列图像测量法进行测量,其相对测量误差在0.012%以内,基本满足机械零件二维尺寸精密自动化测量要求。     

大尺寸机械零件的机器视觉高精度测量方法

为实现大尺寸机械零件的高精度视觉测量,研究了基于序列局部图像尺寸特征的测量方法,提出了基于纹理特征的序列局部图像校准技术以解决测量过程中相面旋转引起的局部图像尺寸方向变动问题;提出了图像边缘补偿测量技术以消除实际边缘不能精确定位而对测量精度的影响;论述了基于序列局部图像尺寸特征测量方法的算法实现过程。实验表明,对大尺寸零件应用序列图像测量法进行测量,其相对测量误差在0.012%以内,基本满足机械零件二维尺寸精密自动化测量要求。     

面向回转类零件圆度的机器视觉测量方法与试验

针对工程应用中回转类零件的圆度测量精度不高、效率低等问题,提出了基于改进的Zernike矩亚像素边缘特征提取算法的回转类零件圆度视觉测量方法。建立了回转类零件轴截面图像的机器视觉测量系统,在分析零件轴截面图像特征的基础上,将传统的Zernike矩算法与最大类间方差法相结合得到改进的快速算法,提高了亚像素边缘点的定位精度。建立了轴截面圆度测量数学模型,应用标准量块对系统进行标定,实现了回转类零件直径与圆度的非接触式测量。试验结果表明,该方法不仅可使直径与圆度的测量达到亚像素级精度,还避免了传统测量方法造成的低效率与误判,实现了快速、准确、非接触式测量。     

基于机器视觉的直齿轮齿距偏差检测

针对直齿轮齿距偏差测量难度大、测量精度低的现状,文章采用机器视觉技术对直齿轮的齿距偏差进行检测。通过机器视觉系统获取齿轮图像,利用改进的Zernike矩亚像素边缘检测算法进行齿轮边缘检测;利用重心法求取齿轮几何中心,利用统计连通域法求取齿数,利用凸包法计算齿顶圆半径并计算获取齿根圆半径,通过齿顶圆公式计算模数,通过分度圆公式计算分度圆半径;依据测量结果给出了齿轮齿距偏差的测量方法,通过测量结果与直齿轮实际尺寸对比和分析,证明了该算法的合理性,可以实现齿距偏差的有效检测。     

基于定位平台的大尺寸工件视觉测量技术研究

对于大幅面工件的几何尺寸很难进行全尺寸视觉测量的问题,提出一种单目视觉加运动控制联合的测量方法.该方法结合了图像检测功能与运动平台的可移动特点,对大尺度工件进行分区编号,控制直线精密定位平台按逆时针顺序对相应区域进行图像采集处理,并建立一种基于Canny边缘检测与分段序贯最小二乘法拟合求交点的角点检测算法,通过获取先后两不同区域图像角点坐标的偏差,结合定位平台位移信息,实现对大幅面工件的全尺寸视觉测量.最后运用建立的大尺寸工件视觉测量系统对特征丰富的工件进行测量实验,实验结果表明系统在200mm测量范围内可保证0.05mm的精度要求.     

基于机器视觉的圆形零件尺寸参数测量

针对圆形零件尺寸传统测量方法存在测量效率低、一致性差及同心度参数不易测量的问题,设计一种基于机器视觉的圆形零件特征参数测量系统.采用阈值分割法对灰度图像进行阈值分割以提取特征目标,利用数学形态学方法对二值图像进行腐蚀、膨胀操作,避免纤细、重叠的噪声干扰;通过最小二乘法对内、外圆弧轮廓点进行拟合,得到圆心和半径参数,通过...