基于計(jì)算機(jī)視覺的機(jī)械零件尺寸檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)與工業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的迅速發(fā)展，對(duì)機(jī)械零件尺寸測(cè)量精度的要求已經(jīng)越來越高。因此，如何提高零件尺寸的測(cè)量精度已經(jīng)成為目前研究的重點(diǎn)問題。本文在現(xiàn)有視覺測(cè)量理論的基礎(chǔ)上，通過研究視覺檢測(cè)的相關(guān)技術(shù)來提高具有幾何圖形形狀的零件尺寸測(cè)量的精度。
　　計(jì)算機(jī)視覺檢測(cè)是由攝像機(jī)采集圖像再傳輸?shù)接?jì)算機(jī)中，利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行各種圖像處理運(yùn)算，最后得到精確的零件尺寸的技術(shù)。數(shù)字圖像處理算法是視覺檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)理論，本文首先對(duì)預(yù)處理后的

2、圖像作基于邊緣的圖像分割操作。為了提高邊緣圖像的分割精度，對(duì)基于蟻群算法的圖像分割方法進(jìn)行了改進(jìn)，主要通過二維灰度直方圖對(duì)初始聚類中心進(jìn)行設(shè)置，利用拉普拉斯算子將聚類中心分為背景和邊界點(diǎn)兩類，并且通過信息素更新策略避免了算法早熟和停滯現(xiàn)象，實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)后的算法能夠準(zhǔn)確地分割出背景和邊界，達(dá)到了預(yù)期的效果。
　　為了使邊緣達(dá)到亞像素級(jí)的精度，針對(duì)機(jī)械零件邊緣的特點(diǎn)本文采用了空間矩方法對(duì)圖像進(jìn)行邊緣細(xì)分，由于在邊緣交點(diǎn)附近進(jìn)行亞像素邊