【摘 要】
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针对钢领内圈圆度人工接触式检测精度不稳定、效率低、主观误差较大等问题，提出一种基于机器视觉的钢领内圈圆度检测方法。通过建立钢领内圈圆度的机器视觉检测平台，获取背光成像下的钢领图像。利用Sobel算子对钢领内圈边缘进行像素级粗定位，在此基础上通过最大类间方差法确定钢领图像前景与背景的最佳阶跃阈值，将其作为Zernike矩边缘模型的判定条件，提取钢领内圈的亚像素边缘点。采用最小二乘法得到钢领内圈亚像素
【基金项目】
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陕西省重点计划研究项目（2020GY-172）；
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针对钢领内圈圆度人工接触式检测精度不稳定、效率低、主观误差较大等问题，提出一种基于机器视觉的钢领内圈圆度检测方法。通过建立钢领内圈圆度的机器视觉检测平台，获取背光成像下的钢领图像。利用Sobel算子对钢领内圈边缘进行像素级粗定位，在此基础上通过最大类间方差法确定钢领图像前景与背景的最佳阶跃阈值，将其作为Zernike矩边缘模型的判定条件，提取钢领内圈的亚像素边缘点。采用最小二乘法得到钢领内圈亚像素边缘的理想圆圆心，基于钢领图像信息建立钢领内圈圆度的数学模型，实现钢领内圈圆度的非接触式测量。实验结果表明：对型号PG1-4554的钢领内圈圆度进行检测，得到的最大偏差为0.004 mm,传统方法所得最大偏差为0.007 mm,准确度提升了42%。
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