微小尺寸零件表面缺陷光学检测方法

为实现微小尺寸零件表面缺陷的快速精确检验,对微小尺寸零件表面缺陷光学检测技术进行了研究。以典型微小尺寸环形零件为研究对象,从零件的表面特征、缺陷类型及检测算法出发,建立了基于机器视觉的微小尺寸零件表面缺陷光学检测系统;通过对微小尺寸环形零件表面缺陷纹理特征研究,提出图像梯度方差加权信息熵算法抑制表面随机纹理,提取微观表面缺陷,进行微小尺寸零件缺陷的检测。实验结果表明:该检测算法能够快速有效地进行微小尺寸零件表面缺陷的识别与检测,缺陷识别率达96.5%.实验验证了理论分析及表面缺陷检测算法的正确性,可用于微小尺寸零件表面缺陷的精确检验。

微小尺寸零件复杂边缘识别算法

提出了一种基于显微图像的微小尺寸零件复杂边缘识别算法。该算法通过对不同加工方法的边缘过渡区进行提取,建立边缘过渡区的多项式回归模型,然后从多项式模型中根据加工特性和零件的实际应用,利用求导的方法确定边缘点精确位置。实验结果表明:精研磨零级1 mm标准量块的测量误差为0.395μm。通过对精研磨、冲压、线切割3种常见微细加工方法建模分析得出:加工特性对微小型结构件边缘区域影响较大,边缘精确识别时应考虑加工特性的影响。该算法在思想上考虑了实际加工特性的影响,算法上加入了统计学方法,通过建立过渡区数学模型使边缘检测结果达到亚像素级;而且识别的单像素宽,其连续的边缘能进一步满足精密测量的需要。