基于机器视觉的苹果体积测算研究

针对苹果分级中的体积测量问题,提出一种基于机器视觉和积分法求苹果体积的方法。该方法将苹果轮廓细分为薄片进行积分求取其体积。并探究苹果位姿倾斜时,该方法的误差情况;通过仿射变换求出苹果垂向倾斜角度,采用投影变换对位姿倾斜的苹果进行位姿矫正。结果表明,该方法与实际苹果体积相对误差低于2%,最大绝对误差绝对值不超过6 cm^(3),检测准确性较高;苹果沿垂向倾斜角度达到15°时,该方法与实际体积绝对误差绝对值大于6 cm^(3),该方法失效;位姿矫正后误差小于6 cm^(3),证明位姿矫正满足该方法测算体积。该文提出的方法可极大提高苹果体积测量精度,可为苹果分级提供有利的技术参考。

基于线结构光的软包电池表面检测系统研究

为检测软包电池表面缺陷,开发一套基于线结构光的软包电池表面检测系统。首先搭建基于激光三角测量原理检测系统;对相机、光平面和移动位姿进行标定,通过相机与线结构光获取电池表面条纹图像;其次运用Steger方法提取条纹中心线;最后三维重建还原电池表面的形貌特征,结合表面条纹特性曲线,判断缺陷类型。试验结果表明,该系统能够检测软包电池表面缺陷类型及受损程度,满足软包电池表面检测的需求。