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文檔簡介
1、隨著生產(chǎn)制造業(yè)的快速發(fā)展,對(duì)零件的質(zhì)量提出了越來越高的要求,同時(shí)對(duì)零件檢測的精度和速度也提出了越來越高的要求。傳統(tǒng)的接觸式測量方法因?yàn)樾枰土慵佑|,并且測量時(shí)間長、人為主觀因素強(qiáng),具有明顯的局限性,嚴(yán)重影響了產(chǎn)品檢測的效率。近些年來,基于機(jī)器視覺測量技術(shù)以其非接觸、速度快、精度高、實(shí)時(shí)顯示等優(yōu)勢在生產(chǎn)制造業(yè)中得到迅速的發(fā)展,已經(jīng)成為解決生產(chǎn)制造業(yè)中零件測量問題的有效解決方案。
本文以機(jī)器視覺相關(guān)知識(shí)為基礎(chǔ),研究如何對(duì)大型零件
2、進(jìn)行非接觸在線測量,主要圍繞著機(jī)器視覺相關(guān)的圖像預(yù)處理、圖像拼接、圖像邊緣檢測以及幾何量測量等內(nèi)容開展研究。
論文首先,對(duì)于測量技術(shù)的分類以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了概述,并深入介紹了運(yùn)用機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行測量的發(fā)展史和研究的意義。
其次,對(duì)于基于機(jī)器視覺測量的相關(guān)內(nèi)容分別研究分析。在研究圖像預(yù)處理上,分析了圖像灰度化處理和圖像去噪相關(guān)算法,對(duì)圖像去噪的經(jīng)典算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析和比較,最終證明小波去噪算法適合本課題。在研究圖像
3、拼接算法上,對(duì)當(dāng)前圖像拼接算法進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上采用了一種基于特征改進(jìn)的 SIFT(尺度不變特征變換)匹配算法,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了圖像拼接的有效性及優(yōu)越性。在研究邊緣檢測及測量原理上,對(duì)經(jīng)典的邊緣檢測算法進(jìn)行分析并基于 Canny邊緣檢測采用一種改進(jìn)的單像素邊緣檢測算法,在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究亞像素邊緣檢測并驗(yàn)證該檢測算法能夠準(zhǔn)確提取圖像邊緣,而在測量上研究了幾何量的測量原理和系統(tǒng)標(biāo)定方法。
最后,通過以上算法研究分析,在Visual
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