基于機器視覺的發(fā)動機氣門桿直徑及圓度檢測研究.pdf

1、基于計算機視覺的自動檢測技術(shù)在國外已經(jīng)得到了深入研究和廣泛應(yīng)用,在國內(nèi)也越來越受到重視.隨著計算機硬件的性價比不斷提高,軟件算法不斷發(fā)展,計算機視覺檢測技術(shù)以其柔性、快速、精確等特點將很快得到全球化應(yīng)用.該文以發(fā)動機氣門桿軸直徑及其圓度視覺檢測為具體應(yīng)用對象,深入研究了圓軸直徑與圓度計算機視覺無損檢測技術(shù).在計算機視覺檢測系統(tǒng)中,除了攝像機等硬件以外,光源和鏡頭是影響圖像質(zhì)量最為關(guān)鍵的硬件設(shè)備.該文首先分析了光源在物體成像中的作用,結(jié)合

2、CCD感光單元特性以及尺寸檢測特點,選用紅色LED光源和畸變小的遠心鏡頭作為視沉檢測系統(tǒng)的照明光源和成像鏡頭,為精密尺寸檢測提供了高質(zhì)量的圖像.該文使用了彩色圖像傳感器,獲取的是彩色圖像.為了便于處理,需要把彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像.常用的灰度化方法是根據(jù)人眼對光敏感特性制定了灰度化算法.該文針對視覺檢測應(yīng)用,在常用灰度化算法的基礎(chǔ)上,根據(jù)彩色分量的統(tǒng)計特性,研究了三種有效的灰度化算法,便于灰度圖像的信息提取.由于環(huán)境的影響,加上成像系統(tǒng)

3、的自身原車,所獲取的圖像中總存有少量的脈沖噪聲.在進行圖像分割處理和計算之前,需要進行圖像濾波處理.采用中值濾波或數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波就能夠基本消除圖像中的噪聲.在檢測圓軸垂直度及邊緣跟蹤時,二值數(shù)據(jù)是必不可少的.邊緣信息對于尺寸檢測是非常重要的,該文研究了一種以圖像加權(quán)標準差作閾值并結(jié)合梯度和拉普拉斯邊緣檢測的圖像二值化算法.該二值化算法不但能夠保留精確的邊緣信息,而且處理速度快.結(jié)合多尺度邊緣知識規(guī)則,使用高斯拉普拉斯(LOG)基于多尺度