基于机器视觉的产品零件尺寸检测技术研究

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检测技术作为工业发展水平的检验标准,在机械生产中的应用越发广泛。近年来,检测技术所应用环境越来越苛刻,而对精度的要求也有增无减。面对高温、灰尘等人工无法直接接触的恶劣环境,视觉非接触检测方法以高效高精度的优势成为企业和高校的研究热点。本文主要针对在挤压机高温生产铝合金型材这一工况,进行双目视觉检测系统的搭建及设计。理论上,本文首先建立双目视觉系统的数学模型,为双目标定、三维检测技术提供依据;然后以图像灰度化、滤波去燥、图像分割跟踪等算法为工具进行目标零件边缘检测;最后对Hough算法、最小二乘法进行改进实现直线曲线特征高精度的检测拟合以及各类平面特征的三维重建。实验则以一对高精度CCD工业相机采集图像,以棋盘靶标为标定物,利用Visual Studio 2010软件进行编程设计实现各种图像算法,完成了双目视觉标定和双目测量两个模块功能,并多次实验验证提出了检测环境的光照要求,表明所采用的各类图像处理算法合理可靠,检测结果稳定满足要求。本文采用被动视觉检测方法,通过改进图像检测算法的方式来提高检测的精度,解决了直线、曲线等平面特征直接进行三维重建,解决多视角图像匹配难的问题,并证明了可行性,检测系统成功设计,也为实际生产应用提供方案,为视觉检测进一步优化奠定基础。
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