【摘要】：針對傳統(tǒng)的接觸式測量方法存在需要和零件接觸以及測量時間和人為因素等局限性,研發(fā)出基于機器視覺的大型零件尺寸測量系統(tǒng),從而滿足產(chǎn)品的非接觸、測量速度快、測量精度高、實時顯示等測量要求。在基于機器視覺的大型零件尺寸測量系統(tǒng)中,首先對于采集的圖像進行預(yù)處理,針對采集圖像存在噪聲等因素的影響,利用小波去噪完成對圖像的平滑去噪;其次,選取SIFT(尺度不變特征轉(zhuǎn)換)算法進行圖像配準,選擇基于加權(quán)平均的帽子函數(shù)加權(quán)平均融合算法無縫隙的完成圖像融合,從而完成圖像的拼接。然后,基于Canny檢測算子提出了一種改進的單像素邊緣檢測方法用于提取零件圖像邊緣輪廓。最后,對提取的圖像邊緣輪廓進行幾何量的實驗測量并分析實驗數(shù)據(jù)�；跈C器視覺的大型零件尺寸測量系統(tǒng)不僅操作簡單,價格低廉,而且測量上能夠在誤差的允許范圍內(nèi)快速測量出零件的尺寸。
[Abstract]:In view of the need of traditional contact measurement method and the limitation of part contact, measuring time and human factors, a large part size measurement system based on machine vision is developed, which can satisfy the non-contact of product and the measuring speed is fast. High accuracy, real-time display and other measurement requirements. In the measurement system of large parts size based on machine vision, the image is preprocessed first, and the image is smoothed by wavelet denoising because of the influence of noise and other factors. SIFT (Scale-Invariant feature conversion) algorithm is selected for image registration, and hat function weighted average fusion algorithm based on weighted average is chosen to complete image fusion without gaps. Then, an improved single pixel edge detection method based on Canny operator is proposed to extract the edge contour of part image. Finally, the edge contour of the extracted image is measured and the experimental data are analyzed. The measurement system based on machine vision is not only simple in operation and low in price, but also able to measure the dimensions of large parts within the allowable range of errors.
【作者單位】： 沈陽理工大學(xué);
【分類號】：TP391.41

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