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1、基于圖像處理技術(shù)的零件尺寸測(cè)量與檢測(cè)是非常實(shí)用的一種無(wú)損測(cè)量技術(shù),它不僅克服了接觸式測(cè)量的弊端,同時(shí)又能滿足工業(yè)在線生產(chǎn)的要求。目前,織針生產(chǎn)中的最后一道檢測(cè)工序往往是以人工檢測(cè)為主,該方法工作效率低、檢測(cè)結(jié)果會(huì)受到人為影響。圍繞著如何快速、準(zhǔn)確檢測(cè)織針輪廓的一致性,本文作者提出了基于圖像處理技術(shù)檢測(cè)織針輪廓的方案。該方案采用圖像處理的技術(shù)對(duì)拍攝的織針圖像進(jìn)行處理,得到織針的輪廓的有效信息,從而快速的計(jì)算出織針輪廓是否滿足設(shè)計(jì)要求,判斷
2、被檢測(cè)織針是否合格。本文研究的核心內(nèi)容主要包括:
首先分析了圖像噪聲的來(lái)源,在分析均值濾波算法和中值濾波算法的基礎(chǔ)上,確定選用了中值濾波算法,該算子能有效的濾除圖像中的椒鹽噪聲和高斯噪聲,并使圖像的細(xì)節(jié)特征很少受到破壞。對(duì)一些經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子(Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子以及canny算子)做了討論。由于 canny算子能夠提出清晰、完整的圖像邊緣,最后選擇了canny算子作為圖像邊緣處理的算法。
3、> 其次對(duì)系統(tǒng)標(biāo)定的原理做了簡(jiǎn)單介紹,實(shí)現(xiàn)了像素與實(shí)際尺寸之間的比例對(duì)應(yīng)關(guān)系。采用Hough變換的方法檢測(cè)圖像輪廓中的直線和圓,研究了基于最小二乘法擬合的織針幾何參數(shù)測(cè)量方法,實(shí)現(xiàn)了織針基本幾何參數(shù)的測(cè)量。
最后采用多幅圖像求取平均值獲得檢測(cè)模板,通過(guò)形態(tài)學(xué)上的膨脹腐蝕操作對(duì)模板進(jìn)行處理,得到檢測(cè)織針大小模板,這種采用多幅圖像求解檢測(cè)模板的方法提高了模板的自適應(yīng)性,提高了差影法的準(zhǔn)確率。運(yùn)用模板與待檢測(cè)織針進(jìn)行比對(duì),求解出待
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