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题名基于机器视觉的工件角度检测方法研究
被引量：8
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作者
沈宝国
梁佩佩
宦小玉
蒋修定
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机构
江苏联合职业技术学院镇江分院
江苏航空职业技术学院(筹)
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2016年第11期230-232,236,共4页
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基金
江苏省高校"青蓝工程"资助(苏教师[2014]23号)
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文摘
随着工业自动化的快速发展,工件角度视觉检测技术日益受到重视。边缘检测和边缘识别是角度视觉检测精确性的关键因素。以角度块规为研究对象,首先进行图像采集及灰度化处理,其次利用5种常见边缘检测算子实现边缘检测,然后利用最小二乘法与霍夫变换两种直线识别方法提取图像中夹角两条边的倾斜角,从而确定其角度检测值,最后获取10种组合方法的决定系数和回归估计标准误差并进行分析。结果表明,Canny算子&最小二乘法的决定系数和回归估计标准误差分别为:0.9995和0.326°,优于其它9种组合方法。因此,该组合方法更适用于角度视觉检测方面的应用,为工件角度检测技术进一步发展提供理论依据。
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关键词
角度块规
角度检测
视觉检测
边缘检测
边缘识别
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Keywords
Angle Gauge Block
Angle Detection
Visual Detection
Edge Detection
Edge Recognition
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种检测金属表面划痕的多尺度多方向形态学方法
被引量：3
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作者
师平
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机构
江苏航空职业技术学院(筹)
江苏联合职业技术学院镇江分院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2016年第10期104-106,共3页
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文摘
在精密仪器制造中,金属表面的细浅划痕是最难检测的,却又是不可忽视的,采用机器视觉技术对其进行自动检测对于提高产品质量和生产效率有重要意义。在分析细浅划痕形状特征的基础上,设计一组多尺度多方向的形态学结构元素,并通过多尺度多方向的Top-hat变化构建形态学划痕指数,以突显划痕,且抑制背景,进而实现细浅划痕的检测。实验结果表明,这里方法能够有效地检测出各种形状的划痕,能够很好地克服光照条件和噪声的影响,具有较强的鲁棒性。
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关键词
划痕检测
形态学方法
多尺度多方向
形态学划痕指数
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Keywords
Scratch Detection
Morphological Method
Multi-Scale and Multi-Directional
Morphological Scratch Index
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP37
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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