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对基于机器视觉的板料弯曲角实时识别系统进行研究。采用面阵CCD获取弯曲板料截面图像，利用中值滤波、灰度线性变换、图像二值化、小面积区域消除及边界识别等图像处理技术，得到了板料截面几何形状的二值化图像。基于Hough变换原理，粗识别出二值化图像中的直线段数量及其参数方程，并设定距离阈值，将粗识别直线附近的点集进行归类，剔除干扰点和噪声；利用最小二乘法对归类后的点集进行直线拟合，获得精确的直线参量，从而实现板料弯曲角的识别。实验结果表明，该系统弯曲角识别精度达到0.5°，平均每个弯曲角识别时间为3s