机器视觉排种器性能检测及分析,要求准确测定排种盘型孔的排种时间序列,为此研究了一种基于机器视觉的转速过程检测方法,涉及系统设备构成、旋转试验检测、数据采集、图像处理、时序分析、MATLAB 程序实现、检测误差估计、技术优势和尚存缺陷等问题。结果表明,采用CCD传感器的机器视觉方法检测转速过程,在原理和实践上是可行和有效的,实现了转速过程检测的无接触、无损伤、无污染、高精度、便捷快速和自动化。根据机器视觉转速过程检测原理,可以预测,该方法在机械工作机理研究、机械瞬态转矩及功率辨识、机械运行故障诊断等领域有潜在的应用价值。样本采集对CCD摄像机没有特殊的环境、光照和技术性能要求,但其拍摄间隔大小和均匀性需满足排种性能检测的精度要求,选用30Hz 拍摄频率。旋转标志物代表机械旋转的位置,其色彩要求与背景有较大的光学反差,形状为长宽比例较大的矩形,尺寸达60 mm ×10mm即可,以有利于成像和后面的图像处理,转速检测结果对尺寸不敏感。旋转标志物与旋转物粘连主要考虑便捷性,无特殊要求并易于制作。为研究检测方法和考察检测误差,设计并实施了针对排种器的六级转速试验。试验覆盖了排种器可能的转速范围,试验环境条件要求较低,无需特殊照明。去除帧图像里非检测目标过程,将摄入图像的机架、排种器壳体等剔除,从尺寸比例和明度上将旋转标志物从剩余景物中凸显出来。因此,采集图像样本时应尽量考虑规避非检测目标。帧图像灰度化处理过程,使处理后图像中旋转标志物与其余景物及背景在明度上分属两个区域,灰度图特征为双峰分布且谷底明度近似等于零,即以两个区域各自的明度均值差别较大、标准差较小为好。根据色彩和明度的分布特性合理选取了景物灰度变换的算法模型。帧图像二值化处理过程,欲使处理后的图像中仅留下旋转标志物(灰度