汽车锁扣是保证汽车安全运行的重要部件,针对传统方法测量锁扣铆点不稳定、精度低的缺点,提出了一种基于机器视觉的检测方法;首先进行相机标定,通过预处理消除拍摄影响,接着提取锁扣的几何特征以建立测量坐标系,并对其进行仿射变换以消...汽车锁扣是保证汽车安全运行的重要部件,针对传统方法测量锁扣铆点不稳定、精度低的缺点,提出了一种基于机器视觉的检测方法;首先进行相机标定,通过预处理消除拍摄影响,接着提取锁扣的几何特征以建立测量坐标系,并对其进行仿射变换以消除图像几何失真;然后标定铆点所在区域,设置ROI(regions of interest)使铆点从检测背景中分离出来成为一个独立的图像单元,对其进行梯度锐化以增强图像边缘,并依据ROI自身特点对传统锐化方法进行了改进;最后,采用随机Hough变换分别提取改进前后图像铆点的轮廓,测量铆点直径并进行对比;实验表明,改进后图像铆点直径的测量值更加准确,精度达到0.035mm,满足检测要求。该方法适用于铆点在线高精度检测,具有重要的应用价值。展开更多
文摘汽车锁扣是保证汽车安全运行的重要部件,针对传统方法测量锁扣铆点不稳定、精度低的缺点,提出了一种基于机器视觉的检测方法;首先进行相机标定,通过预处理消除拍摄影响,接着提取锁扣的几何特征以建立测量坐标系,并对其进行仿射变换以消除图像几何失真;然后标定铆点所在区域,设置ROI(regions of interest)使铆点从检测背景中分离出来成为一个独立的图像单元,对其进行梯度锐化以增强图像边缘,并依据ROI自身特点对传统锐化方法进行了改进;最后,采用随机Hough变换分别提取改进前后图像铆点的轮廓,测量铆点直径并进行对比;实验表明,改进后图像铆点直径的测量值更加准确,精度达到0.035mm,满足检测要求。该方法适用于铆点在线高精度检测,具有重要的应用价值。