【摘 要】
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针对工业生产中用传统方式对带孔工件检测的误差大、效率低等问题,本文提出了一种基于机器视觉的带孔工件在线智能检测系统,该系统应用了由粗到精的智能检测网络,采用了改进
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,合肥工业大学机械学院
【基金项目】
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安徽省科技攻关项目(1604a0902182)资助
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针对工业生产中用传统方式对带孔工件检测的误差大、效率低等问题,本文提出了一种基于机器视觉的带孔工件在线智能检测系统,该系统应用了由粗到精的智能检测网络,采用了改进的霍夫变换算法及连通域标记算法,实现了对工件的孔洞完整性检测、工件制式合格性检测以及核心孔的孔径尺寸测量。通过实验测试,整个检测过程约10秒左右,最大测量偏差不超过0.5pixel,能准确完成对工件测量合格性的判断,达到了生产线上实时精密、非接触、稳定性高的智能化检测要求。
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