【摘 要】
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为了提高工件边缘毛刺尺寸和位置坐标检测的效率,设计了由硬件模块和图像处理模块组成的用于毛刺信息检测的机器视觉测量系统。通过工业数字摄像头采集图像,在OpenCV开源平台
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为了提高工件边缘毛刺尺寸和位置坐标检测的效率,设计了由硬件模块和图像处理模块组成的用于毛刺信息检测的机器视觉测量系统。通过工业数字摄像头采集图像,在OpenCV开源平台下,对其进行相关的形态学处理,利用Canny边缘检测和C++标准模板库中的函数将图像轮廓信息转化为数字信息,以累计概率霍夫变换(PPHT)拟合的轮廓曲线为基准,提出一种基于数据驱动的曲线异常检测算法,分离曲线异常部分,得出毛刺信息。在Visual Studio 2010平台内配置OpenCV 2.4.9进行测试。实验结果表明,算法能准确快速
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