基于机器视觉的R型销间隙测量方法

摘要：

为了解决产品制造企业对R型销的间隙测量难度大、效率低的问题,本文提出了一种基于机器视觉的R型销间隙测量方法,介绍了测量方法的整体结构.首先,利用连通域分析进行图像预处理,并提取对象边沿;然后,利用Hough变换检测外边沿直线,并分区搜索两个较宽间隙端点的大致位置;再利用最小二乘法拟合得到内边沿直线,并获取各间隙拐点的准确位置;最后,搜索各间隙的另一端点,并计算出各间隙的宽度.实验表明,此方法自动适应被测对象型号、位置和角度的变化,用C++实现的该算法平均运行时间约为50ms.在5个对象各100次随机摆放的重复性测量实验中,窄、中、宽三间隙的最大绝对误差分别为0.038mm、0.059mm和0.071mm,最大相对误差分别为3.360％、1.059％和0.670％,满足企业实际应用的需要.

关键词：机器视觉、R型销、间隙测量、霍夫变换、最小二乘法

所属期刊栏目：19

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省高校青年人才科研项目;广东交通职业技术学院校级科研项目

在线出版日期：2022-05-31（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：56-60