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基于机器视觉的低对比度工件轮廓尺寸标定方法

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受照明不均匀和图像噪声的影响,低对比度工件的轮廓可能不连续且边缘模糊,导致尺寸参数标定结果误差增加,影响了工件尺寸参数的准确性.针对这个问题,引入机器视觉技术来改善工件轮廓的清晰度和准确性.首先,通过摄像机和相关设备的布置,获取工件的图像,针对低对比度可能存在的噪声,采用正交处理方法对图像进行降噪以提高图像质量;接下来,基于预处理图像提取工件表面形态与轮廓信息,为尺寸参数标定提供参考和基准.为了进行标定,采用一维标靶的设计,建立相机平面到一维标靶平面的空间映射路径.在这个映射路径下将工件轮廓映射到二维平面坐标上,实现尺寸标定.对比实验结果表明:设计的方法应用效果良好,可以标定低对比度工件轮廓尺寸,标定后的工件轮廓尺寸与设计值的误差小于 1 mm,提高工件的加工、生产制造精度.
Size Calibration Method of Low-contrast Artifact Contour Size Based on Machine Vision
Due to uneven lighting and image noise,the contour of low contrast workpieces may be discontinuous and the edges may be blurry,resulting in an increase in the error of size parameter calibration results and affecting the accura-cy of workpiece size parameters.To address this issue,machine vision technology is introduced to improve the clarity and accuracy of workpiece contours.Firstly,by arranging the cameras and related equipment,the image of the workpiece is obtained.In response to the possible low contrast noise,orthogonal processing methods are used to denoise the image to improve image quality.Next,based on preprocessed images,the surface morphology and contour information of the work-piece are extracted,providing reference and benchmark for size parameter calibration.

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王迪

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淮安市高级职业技术学校,江苏淮安 223001

机器视觉 标定方法 尺寸 轮廓 工件 低对比度

2024

工业控制计算机
中国计算机学会工业控制计算机专业委员会 江苏省计算技术研究所有限责任公司

工业控制计算机

影响因子:0.258
ISSN:1001-182X
年,卷(期):2024.37(6)
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