机器视觉在尺寸在线检测中的应用

机器视觉在制造系统检测与监视领域占有重要的地位。介绍了一种可应用于工业现场的机器视觉坯（工）件尺寸检测原理、系统硬软件和精度分析结果，并介绍了实验验证的结果。

利用图像处理技术测量零件尺寸

通过对零件尺寸机器视觉检测系统的关键技术进行研究,分析了零件边缘灰度值变化,结合Roberts算子检测出的边缘呈多像素宽度的特点,提出了基于最小二乘曲线拟合的亚像素边缘检测方法用于边缘检测。实验结果表明:检测系统的测量精度能达到2μm。

分形特性角度定位研究

提出一种将分形理论用于PCB图像定位的新方法 .以PCB上的矩形定位标志图像为研究对象 ,分析其边缘特性 ,结果表明图像边缘具有典型的分形特性 ;用去除边缘异常噪声加补偿的方法对图像边缘进行处理 ,消除噪声对图像边缘对应的分形曲线特性的影响 ,得到较精确的边缘分形曲线分形维数 ;推导出图像转动角度与图像边缘分形曲线分形维数的理论关系式 ,根据边缘曲线的分形维数精确地得到了目标图像的转动角度 ,解决了PCB板的精确。

薄片零件尺寸机器视觉检测系统研究与开发

对薄片零件尺寸机器视觉检测系统的关键技术进行研究,开发一套完整的机器视觉检测系统。提出基于CAD信息的线扫描步长自适应优化方法用于被检测零件的图像采集;提出基于三次样条插值的矩形透镜法亚像素边缘检测方法用于边缘检测;提出基于曲率与HOUGH变换的平面轮廓图元识别方法用于图像识别。实验结果表明:检测系统的检测精度能达到1μm,检测时间能满足实时在线检测的要求,该检测系统是可行的。

薄片零件尺寸机器视觉检测系统的研发

对薄片零件尺寸机器视觉检测系统的关键技术进行了研究,开发了一套完整的机器视觉检测系统;提出了基于CAD信息的线扫描步长自适应优化方法用于被检测零件的图像采集;提出了基于三次样条插值的矩形透镜法亚像素边缘检测方法用于边缘检测;提出了基于曲率与HOUGH变换的平面轮廓图元识别方法用于图像识别。检测系统的检测精度能达到1μm,检测时间能满足实时在线检测的要求,该检测系统是可行的。

基于机器视觉的轴类工件检测技术研究

作为支承传动零部件,且被用于传递扭矩和承受载荷,轴类工件的几何尺寸精度将会直接影响到机械整体的运动性能以及使用寿命。机器视觉检测技术,可以实现对轴类工件的尺寸进行非接触式检测,从而判断工件是否符合生产标准。本文利用CMOS工业相机对工件进行图像采集,通过图像识别、图像边缘提取、亚像素精度边缘处理,获取被测工件的尺寸精度,然后与工件标准比对,实现工件产品质量优劣分类。实验验证,基于机器视觉对轴类工件尺寸的检测,具有较高的检测准确度。

泵体口环装配工艺的机器视觉化研究及应用

为了解决传统泵体口环人工检测、装配精度差的问题,构建了基于机器视觉的泵体口环装配系统平台。研究了基于机器视觉的泵体口环装配过程中的光源照明、工业相机和镜头选型及图像采集等关键问题。设计了泵体口环的位姿及尺寸参数的视觉检测算法,并探讨了泵体口环装配系统平台的硬、软件及装配流程。试验结果表明,提出的针对泵体口环装配工艺的视觉检测算法能够对图像中的泵体口环进行较精确的识别检测,对提高泵体口环装配工艺精度及柔性度具有现实意义。

面向生产现场的注塑齿轮快速分选检测系统

注塑齿轮生产效率高、批量大,而传统的人工检测效率低、精度差,为确保产品质量和生产效率,研发了一种面向生产现场的注塑齿轮快速分选检测系统。该系统耦合在生产线上,利用传送带上料、玻璃转盘传送、气动装置分选;利用工业相机采集被测齿轮图像,采用机器视觉的方法测量齿顶圆直径、中孔直径、同心度等基本参数,并与其公差范围进行对比,判断产品质量;通过图像分割、边缘提取、特征提取、缺陷判别等方法,对缺齿、黑点、披锋等表面缺陷进行检测;最后,该系统根据检测结果进行良次品分选,具有快速、在线、自动化、非接触等特点。试验结果表明,该系统测量重复性≤0.005 mm,检测速度大于150个/min,缺陷判别及分选功能准确无误,且长时间运行稳定。该系统可以满足注塑齿轮生产现场大批量、高效率、高可靠的分选检测需求。

基于机器视觉的端子尺寸检测系统

介绍了一个基于机器视觉的端子尺寸检测系统。针对汽车电子产品中的端子在线尺寸检测,采用单轴机械手将产品送到检测位置,用LED背光照明,用CCTV镜头和视觉传感器获得端子图像,用图像处理单元对图像进行二值化、锐化、边缘提取后对端子的尺寸进行检查。从实际应用来看,此检测系统具有非接触性、在线实时、精度合适等优点。

基于改进Canny法的在线轴承尺寸视觉检测系统

开发了适应在线检测需要的轴承尺寸机器视觉检测系统。对图像进行了二次滤波预处理后,采用改进的Canny边缘检测算法,使系统达到了较高的检测精度。检测结果表明,系统具有非接触、速度快、精度高、现场抗干扰能力强等优点。