基于双目视觉的工件三维重建

为了提高样品识别的智能化水平,基于双目视觉技术,配合工业机器人,对具有特征轮廓属性的工件进行三维重建.三维重建算法采用轮廓边缘线拟合算法以实现工件边缘轮廓提取;针对多条轮廓线相交情况,采用点圆拟合理论确定特征点;为了实现左右对应特征点的准确匹配,采用异面直线公垂线最小距离算法,通过对比左右公垂线距离大小判断两条直线对应特征点是否为匹配点;当单次拍摄无法满足完整尺寸测量时,引入了具有重叠特征点的二次拍摄重建算法.对5组不同尺寸、不同形貌的工件开展三维重建实验,整体还原出工件的三维尺寸形貌,各工件的主要轮廓尺寸的误差标准差基本在±0.5mm以内.     

一种大型圆筒类零件轮廓误差在线测量系统

针对大尺寸工件难以采用传统圆度仪进行测量,研发了一套适合大型圆筒类零件的轮廓误差在线测量系统。本测量系统采用单片机+PC控制,以2根同步转动的托辊带动被测圆筒旋转,通过非接触式传感器获取被测工件的表面轮廓测量数据。基于轮廓定位式圆度误差算法,求出工件表面各等分点的轮廓误差值并绘制曲线图。理论分析和实验结果表明本系统能够实现大型圆筒的在线测量,具有良好的应用前景。     

基于光电技术的圆度测量及最小二乘评定

提出了一种基于光电技术测量圆度误差的新方法.该方法将圆度误差转化为轴上物点的移动,利用理想光组轴向放大率理论来实现微位移的放大,并通过采用位置敏感探测器将光斑像点的位移转化为电信号的输出,从而实现位移与电信号的转化;在测量圆度的同时,采用圆光栅来测量工件转角,实现整周的圆轮廓实时记录;对于圆度误差的评定采用最小二乘法,并经过对比实验,证实该方法的测量原理可行,实现了圆度误差的整周连续测量,其测量精度可以达到1 μm.     

基于等厚干涉原理的圆度误差测量方法

提出了一种基于等厚干涉和CCD自动测量圆度误差的新方法.阐述了利用等厚干涉,通过线阵CCD图像处理系统自动测量圆度误差的测量原理.采用最小二乘圆法对测量到的数据进行圆度误差评定,测量结果表明,新方法测量迅速、精确度高.该测量方法可以实现圆度误差的实时在线准确测量,适用与高精度加工工件的进一步精确测量,具有较广阔的应用前景.     

基于Opencv2的零件轮廓图像自动检测法研究

主要针对轴承类零件内外直径等圆形零件的拍照图片进行边缘检测与拟合,通过设定图片上正方形对照因子的实验的方法完成尺寸检测,利用Opencv2库中的Canny算子对零件的外直径尺寸进行标定,通过计算像素点的梯度值对内外轮廓进行拟合并测量.该技术可以在零件加工过程中实时检测零件加工切削尺寸是否合理,监测轮廓加工误差,提高工件的加工精度,并为改进加工方法提供数据支持.     

基于ICT图像的工件壁厚和圆度误差测量

研究基于工业计算机断层成像技术（ICT）图像的工件壁厚和圆度误差测量方法．首先采用Facet模型对ICT图像进行边缘提取,其次采用Freeman链表法将边缘图像中待测壁厚的工件内外壁边缘或待测圆度误差的工件近似圆边缘跟踪出来,最后通过求取内壁链表各点到外壁链表各点的最小距离的平均值得到工件壁厚,或通过最小区域法求得工件圆度误差．通过对仿真和实际的ICT图像进行实验表明：该方法能够准确地求得ICT图像中工件截面的壁厚和圆度误差,特别适合测量工件中封闭内腔的壁厚和内孔的圆度误差．该方法可用于工件制造质量控制,也可用于逆向制造中工件几何尺寸的测量．     

基于ICT图像的工件壁厚和圆度误差测量

研究基于工业计算机断层成像技术（ICT）图像的工件壁厚和圆度误差测量方法．首先采用Facet模型对ICT图像进行边缘提取,其次采用Freeman链表法将边缘图像中待测壁厚的工件内外壁边缘或待测圆度误差的工件近似圆边缘跟踪出来,最后通过求取内壁链表各点到外壁链表各点的最小距离的平均值得到工件壁厚,或通过最小区域法求得工件圆度误差．通过对仿真和实际的ICT图像进行实验表明：该方法能够准确地求得ICT图像中工件截面的壁厚和圆度误差,特别适合测量工件中封闭内腔的壁厚和内孔的圆度误差．该方法可用于工件制造质量控制,也可用于逆向制造中工件几何尺寸的测量．     

基于Harris度量的轮廓尖锐度CDA优化算法

为了进一步提高工业现场中工件自动测量的精度,在详细分析了目前工业检测过程中角点提取准确度低、检测时间长等问题产生原因的基础上,提出了一种基于Harris度量的轮廓尖锐度工件图像角点检测优化算法。首先利用Freeman链码法提取工件图像的轮廓,通过计算轮廓尖锐度获取轮廓上的候选角点,然后针对两种不同类型的伪角点,分别采用Harris度量窗口和支撑区域自适应算法进行优化,最终得到工件图像的真实角点。将算法应用到了实际工件的尺寸测量中。相对于传统的角点检测算法,所提出的基于Harris度量的轮廓尖锐度CDA优化算法具有较好的准确性。     

基于图像语义分割的药用玻璃瓶外轮廓尺寸检测方法研究

为解决药用玻璃瓶外轮廓在线检测的两大难题,即瓶体透明度高造成光电传感器测量失真,以及高速生产节拍下测量精度稳定性差的问题,本文提出了一种基于图像语义分割的药用玻璃瓶外轮廓尺寸检测方法。首先通过结合PP-Lite Seg图像语义分割算法与Canny边缘检测算法,实现透明玻璃瓶轮廓边缘区域的精准分割,来精确采集玻璃瓶各截面轮廓点云;再利用ICP算法配准点云数据、Kd树算法计算瓶体尺寸超差区域,来实现高透药用玻璃瓶高精度在线测量。使用采集数据与标准瓶尺寸进行对比实验,实验结果表明重构轮廓尺寸误差在0.054mm以内、扫描速度在1s以内,能够满足当前生产节拍对检测精度和速度的要求,为高透玻璃瓶在线检测系统提供技术支撑。     

曲线磨削砂轮廓形的原位视觉检测和误差补偿

为了精确测量砂轮轮廓,分析了一种曲线磨削砂轮廓形快速原位视觉检测的工作原理,设计了砂轮廓形原位视觉检测系统,提出了砂轮廓形精度的测量和量化评定方法.基于自主研发的曲线磨削平台,通过实验验证了砂轮廓形原位视觉检测系统的测量精度.同时,为了提高工件的加工精度,进一步提出了一种砂轮廓形误差的分段量化表征和误差补偿方法,并进行了实验研究.结果表明,所提出的方法能够实时在线补偿砂轮廓形误差,有效提高零件加工轮廓的形状和尺寸精度.