基于机器视觉的不规则零部件尺寸测量方法

扫码查看

原文链接

万方数据
维普

中文摘要：随着机器视觉技术的发展,零部件尺寸测量技术在工业生产中的应用愈加广泛.针对不规则形状且具有一定厚度的零部件尺寸测量难度大、测量不精准的问题,该文研究一种面向不规则零部件的尺寸测量方法.首先对噪音图像进行中值滤波和灰度变换处理,增强图像的对比度;研究相机标定原理和张正友标定方法,通过黑白棋盘标定板求出单应矩阵和相机内外参数.经过透视转换,将图像的立体效果转换成平面形态,并纠正畸变,以消除零部件厚度造成的透视影响;在图像轮廓提取中,针对Canny算法需要人为设定阈值的缺点,利用OTSU算法进行改进,实现零部件图像的自动轮廓提取;针对不规则形状的轮廓尺寸测量,需要先利用基于RDP算法进行多边形逼近,获取关键轮廓点,再将不规则轮廓曲线通过直线和近似圆形拟合,对轮廓进行分割;最后对分割的轮廓段进行Hough变换拟合,获得直线长度和圆弧半径,实现对零部件分割图形的尺寸测量.通过实验结果得出本方法平均检测率大于95%,检测精度小于等于0.044 mm,满足应用要求.

作者：

金炎君、郑于海、倪双静、于涵诚

展开 >

作者单位：

浙江省机电设计研究院有限公司,浙江杭州 310051

关键词：

图像处理不规则零部件尺寸测量张正友标定 Hough检测 RDP轮廓分割

基金：

"尖兵""领雁"研发攻关计划(2022)

项目编号：

2022C01194

出版年：

2024

装备制造技术

广西机械工程学会

装备制造技术

影响因子：0.252

ISSN：1672-545X

年,卷(期)：2024.(4)

参考文献量18