基于计算机视觉的轴套零件尺寸测量.pdf

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1、Techn010gyandTest=r艺与检测基于计算机视觉的轴套零件尺寸测量陈向伟王海月(东北电力大学饥饿学院，吉林吉林132012)摘要：针对轴套零件的几何尺寸测量提出了一种基于机器视觉的检测方法。阐述了在VisualC++平台下，采用数字图像处理技术非接触测量轴套几何参数的方法，包括图像的预处理、边缘检测、轮廓提取以及圆度误差检测技术等。通过实验得到测量数据，分析了测量误差的原因。分析及试验表明，用该方法对轴套的几何尺寸及圆度误差进行测量及分析评定在实际应用中是可行的，并具有高效性和实用性。关键词：

2、机器视觉；图像测量；圆度误差；最jJ＼-乘法中图分类号：TP39l文献标识码：ADimensionsmeasurementofshaftsleevesizebasedonmachinevisionCHENXiangwei，WANGHaiyue(SchoolofMechanicalEngineering。NortheastDianli{lniv．，Jilin132012，CHN)Abstract：Anewmeasurementsystemofshaftsleevepartssizebasedonmachin

3、evisionisputforwaz’d．Ontheplatfi)rmofVisualC++．thenon-contactmeasul’ementprinciplef(1rgeomet1Wofpartusingimagemeas—．urementtechnologyisintroduced．Themainmeasurementapproachesinclude：imagepre—Proeessing，edgedetection，contourextractionandroundnesserrordetec

4、tiontechnologyete．Measurementdataisobtainedbyexperimentandthereasonsofmeasurementerrorareanalyzed．Theoryanalysisandexperi—mentshowthatitisfeasibletomeasureandanalyzethegeometrk·alsizeandroundnesserrorofshaftsleevepartswiththismeasurementmethodandthemethod

5、isprovedtobeeficientandpractica1．Keywords：machinevision；imagemeasurement；roundnesselTor；leastSqtlaremethod．随着科学技术和现代加工制造业的发展，迫切需背向照射工件，有利于采集清要自动检测技术实现产品的在线、实时和高精度的检晰图像轮廓，提高精度。检测测轴套等零件是机械行业中非常重要且应用十分广系统的软件采用模块化设计思泛的部件，其牛产批量大、精度要求高。以往的人丁检想，以Windows为软件处理平测往往

6、劳动强度大、精确度低、效率低，并且容易疲劳，台，采用VisualC++语言编制而而通过计算机视觉系统对零件进行尺寸检测，可以实成。主要流程如罔l所示。主现对零件的快速、非接触、在线、高精度检测。要包括图像采集、图像预处理、图像边缘检测、检测后图像处1视觉检测系统工作原理理、图像测量、系统标定、结果视觉检测系统由硬件和软件两个部分组成。硬件输出等。系统由照明系统、CCD摄像机、光学显微镜、1394数2图像处理字接口卡、计算机等组成。系统工作原理：光源光线照图1图像处理流程图射被测工件，经光学显微镜放大后成像

7、于CCD面阵2．1图像预处理上。CCD将图像信号变为电荷信号，通过数字接口卡图像的预处理是希望能够存入计算机内存本系统采用高强度LED同轴光源最大程度地降低噪声对图像的影响并且能够准确地提家科技人项(2013ZX04001—021)工艺与检测Techn010gVandT。f取被检测物体的特征参数。中值滤波是一种非线性的阈值分割后的：信号处理方法，在一定的条件下可以克服线性滤波如2．2．2梯度法分割均值滤波等带来的图像细节模糊，对滤除脉冲干扰及图像边缘是一个矢量，具有幅值和图像扫描噪声最为有效。本系统采用边

8、缘保持滤波方向。其幅值是梯度的幅值，其方向与器。算法如下：对灰度图像的每一个像素点[i√]，取梯度方向垂直。使用梯度算子作为边适当大小的一个邻域(如3×3邻域)，分别计算的左上缘度量的方法有很多，但选择最合角邻域[i，]、左下角邻域、右上角邻域和右下角邻域适的梯度算子很困难。目前常用的边图3二值化图像的灰度分布均匀度，然后取最小均匀对应区域的均缘检测算子有Robert算子、Sobel算子、值作为该象素点的新灰度值¨J。其中灰度