基于机器视觉的零件尺寸检测关键技术研究

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  【摘 要】提出了改进的二次多项式插值和最小二乘拟合法,对不规则的工件零件进行了测量,比较了相对理想工件的误差。该方法大大减小了亚像素的拟合定位误差,提高了测量精度。
  【关键词】亚像素 最小二乘拟合 尺寸测量
  一、 圆的最小二乘拟合
  三、尺寸测量
  为了计算出工件中各个小孔的直径,通过上述数字图像处理技术,编写Matlab程序完成测量。步骤如下:
  (一)首先对工件图像中值滤波处理,再对其灰度图像作各种边缘检测;
  (二)得到工件图像像素级的边缘二值图,对比选择合适的算法;
  (三)在边缘的梯度方向上作二次多项式插值,对边缘点位置作亚像素定位;
  (四)最后对边缘像素点作曲线拟合,得出工件的几何参数。
  工件原图的实际像素为
  求取圆在实际图像中的真实坐标值,根据标定的模型计算出圆的真实误差。
  总结:提出了改进的二次多项式插值和最小二乘拟合法,对不规则的工件零件进行了测量,比较了相对理想工件的误差。该方法大大减小了亚像素的拟合定位误差,提高了测量精度。
  参考文献:
  [1]阮秋琦,数字图像处理学,电子工业出版社,2001.
  [2]冀瑜. 基于机器视觉的高精度尺寸检测技术及应用研究[D].中国计量科学研究院,2006
  [3]夏良正等,数字图像處理,东南大学出版社,2001.
  作者简介:
  杨光,男,1989年11月,汉,硕士,专业电子与通信工程,研究方向图像信息处理技术
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