基于机器视觉的连接器PIN针歪斜检测系统设计

传统PIN针歪斜检测主要依靠人工观察或利用插排等工件测试,存在检测效率低、精度无法满足工业要求的问题。为解决这类问题,通过Halcon视觉开发软件和C#语言联合编程,设计基于机器视觉的连接器PIN针歪斜检测系统。通过对连接器端子内部的视觉特征进行分析,并采用行列等比例缩放模板匹配确定基准点和定位PIN针区域,解决了传统形状模板匹配在目标尺寸发生变化后定位不准确的问题。对定位的插针进行Sobel边缘检测和形状转换确定其中心点,再计算基准点与中心点的欧式距离,得出插针偏移量。实际应用结果表明,本文歪斜检测系统精度为0.1 mm,通过率为98.61%,误判率为0,检测时间在1 s以内,满足工业生产需求。