基于机器视觉的轨道车辆零部件形位尺寸检测方法研究

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在轨道车辆中,包含着种类繁多的零部件,每个零部件对于车辆的正常稳定运行都具有及其重要的影响,传统的检验用时较长且容易出错,检验效率较低;出错的车内装饰部件会造成不同程度的返工,大大地降低了生产效率;目前,轨道车辆零部件形位尺寸检测研究领域尚很少视觉检测相关的研究,针对轨道车辆零部件的大型不固定的特点,提出了完整的视觉检测轨道车辆零部件形位尺寸的方法,首先从Snake动态轮廓模型分割零部件感兴趣区域,之后通过透视投影变换进行空间校正,采用Sauvola局部二值化进行轮廓提取,进而进行零部件视觉形位尺寸
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