計算機視覺尺寸檢測中物體邊緣精確參數(shù)提取方法研究與應(yīng)用.pdf

1、計算機視覺可以代替人類視覺從事檢驗、目標跟蹤、機器人導(dǎo)向等方面的工作,特別是那些需要重復(fù)、迅速的從圖像中獲取精確的信息的場合。在自動生產(chǎn)線上計算機視覺可以代替人工從事快速、準確、單調(diào)的產(chǎn)品檢驗工作。隨著計算機技術(shù)的迅速發(fā)展,計算機視覺已在醫(yī)療診斷、工業(yè)自動檢測和控制、智能機器人的導(dǎo)航與目標跟蹤等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,尤其在制造業(yè)中產(chǎn)品外觀質(zhì)量的檢測、尺寸測量、定量檢測等方面的發(fā)展迅速,已取得了巨大的經(jīng)濟與社會效益。
　　 采用計算機

2、視覺系統(tǒng)對發(fā)動機氣門的尺寸進行檢測,可以實現(xiàn)對氣門的快速、非接觸、高精度和流水線作業(yè)檢測,還能為用戶提供方便、豐富的操縱界面,進一步提升自動化水平。
　　 本課題主要在現(xiàn)有計算機視覺尺寸檢測系統(tǒng)前期對象元平場補償、測量定標和鏡頭畸變校正等算法基礎(chǔ)上,進一步深入研究采集的發(fā)動機氣門零件圖像的水平、垂直、斜向和圓弧等邊緣的檢測方法,用軟件編程,提取上述邊緣的精確參數(shù),實現(xiàn)精確的尺寸測量和實際應(yīng)用。經(jīng)對氣門尺寸的計算機視覺檢測實際應(yīng)用

3、,證明本文提出的算法精確且穩(wěn)定,滿足高精度視覺檢測要求。本論文研究的主要內(nèi)容包括:
　　 1.采用Prewitt算子完成對圖像邊緣初步定位,在此基礎(chǔ)上,通過對圖像邊緣灰度變化的離散值作最小二乘曲線擬合,并對該擬合曲線求極值,得到邊緣的精確定位。
　　 2.提出了用已知的多尺寸軸類零件為參照物,建立誤差畸變校正模型,利用標準件進行自動校正,使得系統(tǒng)更加穩(wěn)定、測量數(shù)據(jù)更加可靠。
　　 3.對多種氣門進行實際檢測,取得