基于虛擬儀器和機(jī)器視覺的零件測(cè)量技術(shù).pdf

1、基于機(jī)器視覺的檢測(cè)技術(shù)以其快速、精確、柔性高等特點(diǎn)在國(guó)外得到了深入研究和廣泛應(yīng)用，在國(guó)內(nèi)也越來越受到重視。本文以零件中圓和直線特征為研究對(duì)象，深入研究了零件尺寸的機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)。 本文分析了機(jī)器視覺系統(tǒng)的組成，研究了各個(gè)硬件的性能參數(shù)和選擇方法。根據(jù)課題的需要選擇了合適的硬件，介紹了機(jī)器視覺系統(tǒng)的開發(fā)平臺(tái)并給出了系統(tǒng)軟件的結(jié)構(gòu)及其工作流程。 由于環(huán)境的影響以及成像系統(tǒng)的自身限制，所獲取的圖像會(huì)存在一定的噪聲和畸變。本文

2、在對(duì)圖像濾波、圖像增強(qiáng)和邊緣檢測(cè)方法進(jìn)行研究和試驗(yàn)的基礎(chǔ)上，使用中值濾波和Sobel邊緣檢測(cè)算子來對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，取得了良好效果。通過研究相機(jī)小孔成像模型和相機(jī)標(biāo)定方法，對(duì)相機(jī)進(jìn)行了標(biāo)定，使用標(biāo)定結(jié)果對(duì)圖像的畸變進(jìn)行了校正。 亞像素邊緣定位技術(shù)是提高圖像測(cè)量精度的常用方法。本文研究了直線和圓形的最小二乘法圓形擬合定位技術(shù)，獲得亞像素精度的特征參數(shù)。使用系統(tǒng)標(biāo)定方法實(shí)現(xiàn)了測(cè)量尺寸的單位從像素到毫米的轉(zhuǎn)換。 在LabVie