基于機器視覺的大型零件尺寸測量技術研究.pdf

1、隨著生產制造業(yè)的快速發(fā)展，對零件的質量提出了越來越高的要求，同時對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為需要和零件接觸，并且測量時間長、人為主觀因素強，具有明顯的局限性，嚴重影響了產品檢測的效率。近些年來，基于機器視覺測量技術以其非接觸、速度快、精度高、實時顯示等優(yōu)勢在生產制造業(yè)中得到迅速的發(fā)展，已經成為解決生產制造業(yè)中零件測量問題的有效解決方案。
　　本文以機器視覺相關知識為基礎，研究如何對大型零件

2、進行非接觸在線測量，主要圍繞著機器視覺相關的圖像預處理、圖像拼接、圖像邊緣檢測以及幾何量測量等內容開展研究。
　　論文首先，對于測量技術的分類以及國內外研究現狀進行了概述，并深入介紹了運用機器視覺技術進行測量的發(fā)展史和研究的意義。
　　其次，對于基于機器視覺測量的相關內容分別研究分析。在研究圖像預處理上，分析了圖像灰度化處理和圖像去噪相關算法，對圖像去噪的經典算法進行實驗分析和比較，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，對當前圖像拼接算法進行研究的基礎上采用了一種基于特征改進的 SIFT（尺度不變特征變換）匹配算法，通過實驗驗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，對經典的邊緣檢測算法進行分析并基于 Canny邊緣檢測采用一種改進的單像素邊緣檢測算法，在此基礎上進一步研究亞像素邊緣檢測并驗證該檢測算法能夠準確提取圖像邊緣，而在測量上研究了幾何量的測量原理和系統(tǒng)標定方法。
　　最后，通過以上算法研究分析，在Visual