【摘 要】
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随着机器视觉的蓬勃发展,基于机器视觉各种产品如雨后春笋一般,但质量良莠不齐。针对基于机器视觉的传统对中方法普遍存在精度不足的问题,提出了一种基于机器视觉的三次对中矫正方法。主要研究了图像灰度化算法、图像标定算法、基于灰度信息的模板匹配算法、基于机器视觉的三次对中矫正方法。研究表明,一次对中后X,Y轴误差分别为4.239 4 mm和2.436 7 mm,该方法能在三次对中后将X,Y轴误差分别减小到0
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随着机器视觉的蓬勃发展,基于机器视觉各种产品如雨后春笋一般,但质量良莠不齐。针对基于机器视觉的传统对中方法普遍存在精度不足的问题,提出了一种基于机器视觉的三次对中矫正方法。主要研究了图像灰度化算法、图像标定算法、基于灰度信息的模板匹配算法、基于机器视觉的三次对中矫正方法。研究表明,一次对中后X,Y轴误差分别为4.239 4 mm和2.436 7 mm,该方法能在三次对中后将X,Y轴误差分别减小到0.334 6 mm和0.329 8 mm,提高了对中精度。
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