基于机器视觉的孔类零件尺寸在线检测

摘要：

应用机器视觉技术对孔类零件进行尺寸测量,采用边加工边测量的方式进行在线检测,可有效缩短零件的生产周期,提高生产效率.通过分析零件的工艺特征,选用CMOS相机与高精度远心镜头,对有倒角的特征采用环形光源照明,对未倒角的特征采用同轴光源照明,提高了硬件平台的柔性化.针对图像采集与传输过程中的椒盐噪声与高斯噪声,对采集后的灰度图像先采用中值滤波去除椒盐噪声,然后采用最小误差法选定阈值,将灰度图二值化,完成图像分割,再使用Canny算子进行边缘检测,同时去除高斯噪声.最后,使用标定板进行相机标定来获取标定系数,调用图像处理软件Open eVision进行尺寸测量,将系统检测数据与检具测量数据进行比较分析,实验结果表明本检测系统的精度可达0.02 mm.

关键词：机器视觉、孔类零件、图像预处理、尺寸检测

所属期刊栏目：44

分类号：TG806;TP391(公差与技术测量及机械量仪)

资助基金：国家自然科学基金51675239

在线出版日期：2021-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：93-98