光电技术应用, 2017, 32 (2): 44, 网络出版: 2017-06-08  

基于机器视觉的大型零件尺寸测量技术研究

Research on Large-scale Component Measurement Technology Based on Machine Vision
作者单位
沈阳理工大学, 沈阳 110159
摘要
针对传统的接触式测量方法存在需要和零件接触以及测量时间和人为因素等局限性, 研发出基于机器视觉的大型零件尺寸测量系统, 从而满足产品的非接触、测量速度快、测量精度高、实时显示等测量要求。在基于机器视觉的大型零件尺寸测量系统中, 首先对于采集的图像进行预处理, 针对采集图像存在噪声等因素的影响, 利用小波去噪完成对图像的平滑去噪; 其次, 选取SIFT(尺度不变特征转换)算法进行图像配准, 选择基于加权平均的帽子函数加权平均融合算法无缝隙的完成图像融合, 从而完成图像的拼接。然后, 基于Canny检测算子提出了一种改进的单像素边缘检测方法用于提取零件图像边缘轮廓。最后, 对提取的图像边缘轮廓进行几何量的实验测量并分析实验数据。基于机器视觉的大型零件尺寸测量系统不仅操作简单, 价格低廉, 而且测量上能够在误差的允许范围内快速测量出零件的尺寸。
Abstract
Due to the traditional contact measurement method which needs to contact with components and the limitations such as measurement time and human factor, a large-scale component measurement system based on machine vision has been developed to meet the non-contact, fast measurement speed, high measurement precision, real-time display and other measurement requirements. Firstly, in the large-scale component measurement system based on machine vision, the collected images are pretreated. Wavelet denoising method is used to finish the smooth denoising of the images in view of the existence of noise and other factors. Secondly, the scale invariant feature transformation (SIFT) algorithm is selected for image registration, the weighted average fusion algorithm based on the weighted average of the hat function is used to complete the image fusion without gaps, thus image mosaic is completed. And then, an improved single pixel edge detection method is proposed to extract the edge contour of the component image based on the Canny detection operator. Finally, geometrical experiment measurement is performed to the edge contour of the extracted images and the experimental data are analyzed. The large-scale component measurement system based on machine vision has simple operation, inexpensive price and the size of the component can be measured quickly within the allowable range of error.
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