基于计算机视觉的锥体零件自动检测算法研究

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近几年,计算机视觉检测技术和数字图像处理技术的飞速发展,使零件的检测向智能化、高可靠性、高速的方向发展.研究将计算机视觉检测技术用于异型件的检测,完成对异型锥体零件的非接触的高精度检测.几何尺寸的检测包括锥体零件的大端直径、高度、锥角,表面缺陷主要针对划痕的检测.主要研究工作包括以下几个方面:(1)根据计算机视觉技术的特点设计了用于锥体零件视觉检测的硬件系统,并着重设计了其光学系统.在尺寸检测中采用可以提高检测精度的物方远心光路,而在缺陷检测中光源采用先进的莲蓬型LED光源,更能凸现缺陷.(2)在尺寸的检测中,设计了一套更有实用性的图像处理算法.该算法可以自动检测锥体零件的大端直径、高度和锥角,其中线性尺寸的测量精度为15μm,.(3)在缺陷检测中,主要针对最常见的划痕这一种缺陷,在深入研究其特征的基础上,提出了缺陷分割算法,可以对长度不小于25μm的划痕进行自动识别,完全可以满足实际检测的要求.(4)采用MATLAB软件编制图像处理、图像分析和图像特征提取的一系列算法程序,并进行了实验论证.本课题是应用计算机视觉技术在异型件的检测方面做出的探索与尝试,为更加完善的异型件专家检测系统的研制打下了基础.经实验论证,以上提出的方法和算法都有很好的实用性.
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