基于机器视觉的大尺寸工件自动测量系统

论文摘要

针对目前对于大尺寸工件二维形貌测量效率低、精度低的问题,设计了一种基于机器视觉的大尺寸工件二维形貌检测系统,主要包括硬件系统设计和软件系统设计。针对工件尺寸大的特点,利用光电编码器精确定位相机位置,将大尺寸工件分解为多个部分进行采集,建立坐标转换数学模型,实现大尺寸工件的尺寸测量;针对通用的直线/圆弧检测算法精度低的问题,设计了一种基于改进随机抽样一致性(RANSAC)的亚像素直线/圆弧检测算法,可以得到精确的直线/圆弧方程。实验结果表明:设计的系统算法精度高,稳定性好。

论文目录

• 0 引言
• 1 系统总体方案
•   1.1 总体方案设计
•   1.2 系统硬件设计
•     1.2.1 光源的选择
•     1.2.2 相机的选择
•     1.2.3 镜头的选择
• 2 系统数学模型的建立
•   2.1 坐标转换数学模型
•   2.2 尺寸计算模型
• 3 大尺寸工件图像处理算法
•   3.1 图像预处理算法
•   3.2 基于改进RANSAC的亚像素直线/圆弧检测算法
•     3.2.1 基于三次样条插值的亚像素边缘检测算法
•     3.2.2 基于改进RANSAC的直线/圆弧检测算法
•   3.3 大尺寸工件的尺寸计算
• 4 实验与结果分析
•   4.1 检测算法精度与稳定性对比实验
•   4.2 系统总体实验
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 冯西,吴静静,安伟

关键词: 机器视觉,大尺寸,二维形貌测量,亚像素边缘检测,坐标转换

来源: 传感器与微系统 2019年04期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 金属学及金属工艺,计算机软件及计算机应用

单位: 江南大学机械工程学院,江苏省食品先进制造装备技术重点实验室

基金: 国家自然科学基金资助项目(61305016)

分类号: TP391.41;TG803

DOI: 10.13873/J.1000-9787(2019)04-0104-04

页码: 104-107

总页数: 4

文件大小: 906K

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