基于机器视觉的小尺寸外螺纹关键参数检测方法

摘要：

针对小尺寸外螺纹测量难题,提出一种基于机器视觉的螺纹关键参数测量方法,获取外螺纹牙型边缘的精确信息,解决了扫描探针针尖过大无法测量小尺寸螺纹的问题.首先通过中值滤波进行预处理,去除图像中包含的椒盐噪声和脉冲干扰,并利用Otsu选取最佳阈值对图像二值化.通过改进的高斯滤波和自适应阈值Canny算子提取螺纹的轮廓边缘.同时设计了测量区域的最小矩形拟合算法对螺纹图像进行倾角校正.最后通过最小二乘法直线拟合计算螺纹的尺寸参数.实验结果表明,螺纹的螺距、中径的测量精度达到 0.001 4 mm和 0.002 7 mm,实现了螺纹关键参数的高精度测量.

关键词：螺纹测量、机器视觉、算法研究、Canny算子、相机标定、最小二乘法

分类号：TG85;TH161(公差与技术测量及机械量仪)

资助基金：质量技术基础能力建设专项项目;中国计量科学研究院基本科研业务费

在线出版日期：2023-08-22（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：161-165