计算机视觉作为一种先进的自动检测技术之一,具有非接触性、实时性、灵活性、精确性等优点,随着计算机水平、成像设备制造工艺水平的提高和图像处理技术的不断发展,计算机视觉检测技术将在生产实践中得到更为广泛的应用和发展。 本文以硬盘驱动架的上下尾孔为对象,对摄像机标定、边缘检测和圆孔测量直径的视觉方法等关键技术进行了深入的研究,实现了利用计算机视觉检测技术对小孔的高精度测量。 在计算机视觉检测系统中,除了摄像机等硬件以外,光源和镜头是影响图像质量最为关键的硬件设备。在本系统中,选用LED光源和畸变小的镜头作为视觉检测系统的照明光源和成像镜头,为精密测量提供了高质量的图像。 针对本测量系统的特点,本文提出了一种简单且具有较高精度的标定方法。在标定过程中,以标准工件为标准参照物,采用曲线拟合算法求该参照物小孔直径。标定结果与HexSight软件包中的标定结果进行了对比实验,结果令人满意。 在边缘处理方法中,本文比较了经典边缘检测算子与Canny算法的性能,Canny边缘检测算子在边缘定位精度和抗噪声能力上都优于前者。所以在本测量系统中采用了Canny边缘检测算子。本文同时也对亚像素边缘检测的方法做了一些研究。 本文基于对视觉检测圆的研究,提出了两种检测算法,一种是改进的Hough变换检测圆算法,该算法大大提高了计算的速度和计算结果的精度。另外一种方法是基于圆周上8点拟合算法。 针对测量系统的特点,本文分析了影响测量精度的因素。并根据客户的要求,对提出的两种圆检测算法进行了重复精度和相关性实验。实验结果表明,这两种算法是有效可行的,完全能满足检测精度要求。但是基于圆周8点拟合算法的重复精度与相关性都比改进的Hough变换算法要高。所以,本视觉系统最终采用了基于圆周8点拟合算法,并在OpenCV图像处理库的基础上,利用了VC++开发了一套硬盘驱动架上下尾孔的视觉检测系统。