基于形位特征的机械零件加工位置识别

论文摘要

不同形状零件具有个性特征,为了对具体形状零件的准确定位进行进一步研究,首先通过霍夫变换提取给定零件轮廓中发直线和圆特征,进而利用峰值检测和K-means聚类分析方法准确识别有效的直线和圆特征;依次建立零件轮廓的绝对坐标系和零件标准位置模板坐标系;分别采用基于零件全特征和基于零件主要特征的方式提取零件轮廓的有效像素点,并通过模拟退火算法求解了不同迭代次数下采用这两种方式识别零件位置的速度和精度。为提高识别速度,建立基于零件几何特征的快速识别模型,即将目标函数简化为被测零件的圆心与标准位置模板圆心的最短距离和为最小,通过模拟退火算法进行求解。结果表明,零件的识别时间为0. 321 s,最低识别精度为98. 7%,可见该方法识别精度高,识别速度快。

论文目录

• 1 数据预处理
• 2 模型的建立与求解
•   2.1 基于Hough变换与聚类分析识别模型
•     2.1.1 被测零件轮廓数据处理
•     2.1.2 识别零件轮廓几何特征
•     2.1.3 旋转被测零件图像
•     2.1.4 识别旋转后被测零件的几何特征
•     2.1.5 对17组圆的坐标参数进行聚类分析
•   2.2 基于模拟退火算法相对位置识别模型
•     2.2.1 零件标准位置模板的建立
•     2.2.2 计算被测零件与标准位置模板的相对位置（1）随机提取有效像素点
•     2.2.3 模拟退火算法的求解
• 3 模型的优化
•   3.1 基于零件几何特征快速位置识别模型
•   3.2 改进模型的求解
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 曲皇屹,刘然慧,栾亨宣

关键词: 轮廓特征,峰值检测,聚类分析,位置识别

来源: 科学技术与工程 2019年26期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 机械工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 山东科技大学机电工程系

分类号: TP18;TP391.41;TH161.1

页码: 276-282

总页数: 7

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