基于机器视觉的卡簧装配缺失检测

基于机器视觉的卡簧装配缺失检测

论文摘要

针对在循环检测过程中不同的工件表面特征易出现变化而难以检测的问题,提出了一种基于机器视觉的游艇换挡执行机构卡簧装配缺失检测方法。通过对采集的图像进行预处理、边缘检测、轮廓提取、轮廓拟合定位、掩模屏蔽、二值化及形态学滤波等操作,将图像中卡簧特征未发生明显变化的区域分割出来,利用该特征区域像素数量来检测卡簧的装配完整性。对轮廓的拟合定位部分和传统的霍夫圆检测定位方法做了对比,结果表明,利用传统的霍夫圆检测定位方法平均运行时间为13.99ms,但定位准确率只有87.33%,而基于机器视觉的检测方法平均运行耗时为12.56ms,定位准确率达到98.7%,因而能够实现较好的检测效果。

论文目录

  • 1 卡簧装配检测系统构成
  • 2 工件的图像处理模块
  •   2.1 图像采集
  •   2.2 图像预处理
  •   2.3 边缘检测
  •   2.4 边缘增强
  •   2.5 轮廓提取及拟合
  •   2.6 掩模设计
  •   2.7 图像二值化
  •   2.8 形态学滤波
  • 3 试验结果与分析
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张萍,孔令成,申红银,周平

    关键词: 机器视觉,卡簧,装配检测,定位,轮廓拟合,图像处理

    来源: 新技术新工艺 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 机械工业,计算机软件及计算机应用

    单位: 中国科学技术大学信息科学技术学院,中国科学院合肥物质科学研究院

    基金: 国家自然科学基金青年科学基金项目(61503364)

    分类号: TP391.41;TH134

    DOI: 10.16635/j.cnki.1003-5311.2019.04.018

    页码: 65-70

    总页数: 6

    文件大小: 1153K

    下载量: 104

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