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基于视觉反馈的工业机器人打磨抛光检测系统应用研究
被引量:
10
1
作者
徐旋波
王寅飞
张伟
《机电工程技术》
2018年第5期122-126,共5页
研究通过基于计算机视觉反馈的表面粗糙度和缺陷检测,实现对各种缺陷的判断和根据粗糙度检测,搭建基于计算机视觉反馈的工业机器人打磨抛光系统,针对金属表面的复杂纹理和缺陷较小容易造成误检或者漏检的情况工件复杂底纹的缺损的检测...
研究通过基于计算机视觉反馈的表面粗糙度和缺陷检测,实现对各种缺陷的判断和根据粗糙度检测,搭建基于计算机视觉反馈的工业机器人打磨抛光系统,针对金属表面的复杂纹理和缺陷较小容易造成误检或者漏检的情况工件复杂底纹的缺损的检测提出一种基于机器视觉的手机外壳复杂纹理缺陷检测方法;表面粗糙度检测方面,采用非接触式的光学散射表面粗糙度检测方法,测得其散射特征值并与已知表面粗糙度标准样块参数值建立关系曲线从而测得其表面粗糙度,系统具有结构简单、体积小、易于集成产品、动态响应好和不损伤工件表面等优点。
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关键词
视觉反馈
打磨抛光
缺陷检测
粗糙度检测
下载PDF
职称材料
题名
基于视觉反馈的工业机器人打磨抛光检测系统应用研究
被引量:
10
1
作者
徐旋波
王寅飞
张伟
机构
广东省机械研究所
广东工业大学
出处
《机电工程技术》
2018年第5期122-126,共5页
基金
广东省省级科技计划项目(编号:2015B090922012)
文摘
研究通过基于计算机视觉反馈的表面粗糙度和缺陷检测,实现对各种缺陷的判断和根据粗糙度检测,搭建基于计算机视觉反馈的工业机器人打磨抛光系统,针对金属表面的复杂纹理和缺陷较小容易造成误检或者漏检的情况工件复杂底纹的缺损的检测提出一种基于机器视觉的手机外壳复杂纹理缺陷检测方法;表面粗糙度检测方面,采用非接触式的光学散射表面粗糙度检测方法,测得其散射特征值并与已知表面粗糙度标准样块参数值建立关系曲线从而测得其表面粗糙度,系统具有结构简单、体积小、易于集成产品、动态响应好和不损伤工件表面等优点。
关键词
视觉反馈
打磨抛光
缺陷检测
粗糙度检测
Keywords
visual feedback;burnishing and polishing;defect detection;roughness detection
分类号
TP242.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于视觉反馈的工业机器人打磨抛光检测系统应用研究
徐旋波
王寅飞
张伟
《机电工程技术》
2018
10
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