【摘 要】
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针对钢尺端边传统人工测量效率低、精度低等问题,提出一种基于机器视觉的测量思路,并设计出一整套的自动化识别、分类系统。该系统利用相机外部触发采集图片,利用机器视觉相关软
【基金项目】
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浙江科技学院安吉县政府对接合作项目(2015002)
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针对钢尺端边传统人工测量效率低、精度低等问题,提出一种基于机器视觉的测量思路,并设计出一整套的自动化识别、分类系统。该系统利用相机外部触发采集图片,利用机器视觉相关软件Halcon对目标图像进行识别和一维测量,通过C#设计出上位机界面并对测量的数据进行显示以及按照实际的生产要求进行分类,最后把分类的数据通过串口传递给下位机分类机构实现分类。试验结果表明:通过Halcon里的算法包能将端边长度为24~26 mm之间的钢尺测量误差控制在0.1 mm以内,并能实现快速分类。
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