基于机器视觉的轮毂在线识别分类技术研究

摘要：

为了对生产线上的轮毂进行识别分类,本文开发了一套基于OpenCV和MFC平台的轮毂型号在线识别系统.首先提取轮毂的高度、外直径、中心孔直径、辐条数目、幅窗的周长面积比等特征参数.其中,通过图像预处理、边缘检测、圆拟合、系统标定等方法获取轮毂外直径,来表征各类轮毂的尺寸;通过提取辐条数目、中心孔直径、幅窗的周长面积比等具有旋转不变性的常量来表征各类轮毂的形状.然后为提取到的特征参数生成序列号,作为型号识别的特征参数.最后将生成的特征序列号与模板库中的标准数值进行比对,达到在线实时分类的效果.实验结果表明:该系统的识别准确率为98.7％,能够有效地完成轮毂的在线识别分类,为轮毂缺陷检测的自动化、智能化提供了保障.

关键词：铝合金轮毂、机器视觉、相机标定、识别分类

所属期刊栏目：33

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重大科学仪器设备开发专项基金资助项目2013YQ240803;山西省重点研发计划资助项目201803D121069

在线出版日期：2019-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：233-237