【摘 要】
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汽车部件焊缝质量的人工检测效率低,精度差,且数据不易统计、存储及查询。将机器视觉技术引入汽车部件焊缝质量检测能够很好地克服上述缺陷,实现焊缝质量自动检测、判定、统计及查询。检测系统利用机器人手臂夹持视觉传感器与光源,对汽车底盘横向摇臂的焊缝分段采集结构光图像和LED光图像,根据不同图像特征设计适应性强的图像处理算法进行计算、判别。通过LED光图像可以识别焊缝缺失、表面气孔等缺陷;通过结构光图像可以
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汽车部件焊缝质量的人工检测效率低,精度差,且数据不易统计、存储及查询。将机器视觉技术引入汽车部件焊缝质量检测能够很好地克服上述缺陷,实现焊缝质量自动检测、判定、统计及查询。检测系统利用机器人手臂夹持视觉传感器与光源,对汽车底盘横向摇臂的焊缝分段采集结构光图像和LED光图像,根据不同图像特征设计适应性强的图像处理算法进行计算、判别。通过LED光图像可以识别焊缝缺失、表面气孔等缺陷;通过结构光图像可以测量出焊缝宽度和角焊缝厚度,并判定是否焊偏。试验结果表明,检测系统能准确高效地计算、判别焊缝的主要特征,
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