文献类型：期刊文章

作　　者：冯淼[1] 周传德[1] 孟明辉[1]

FENG Miao;ZHOU Chuan-de;MENG Ming-hui(College of Mechanical and Power Engineering,Chongqing University of Science and Technology,Chongqing 401331,China)

机构地区：[1]重庆科技学院机械与动力工程学院,重庆401331

出　　处：《机电工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51205431);重庆科技学院研究生科技创新计划项目(YKJCX1620302)

年　　份：2018

卷　　号：35

期　　号：4

起止页码：380-384

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对铝合金零件的高反光、尺寸较大导致难以检测的问题,对机器视觉系统、图像合成、图像处理等方面进行了研究,提出了基于机器视觉的铝合金零件尺寸误差的自动检测方法。采用同轴平行光源在零件上方打平行光和两轴运动平台采集局部高精度图像并拼接合成的方法,获取了高精度大尺寸零件图,提高了检测精度并可突破检测尺寸局限;利用视觉检测技术实现了图像的预处理、尺寸特征量提取等的处理,采取Canny算子结合双线性插值方法提取了零件亚像素级边缘,提高了检测精度,通过将提取的零件边缘图像与标准零件CAD图匹配、判识,完成了零件尺寸的测量分析。研究结果表明:该铝合金零件检测方法实现检测精度高于0.02 mm,可满足铝合金零件生产现场自动检测的要求。

关 键 词：机器视觉 铝合金零件 图像合成 模板匹配  

分 类 号：TH161.1] TP242.62]