机器视觉检测技能一般是指利用图画收集设备获取被检测物体的图画并与预先设定的标准比照从而判别被检测物体的质量状况的技能,具有检测速度快、操作简单等长处。本文以轿车橡胶减震条为研究目标,依据工件的物理特性、光学特性、表面特征及检测目标,以CCD相机为图画收集设备,配合计算机、软件规划及相应的接口,规划了一种根据机器视觉的非触摸式工件缺点自动检测体系。摄像机收集回来的图画往往存在不同程度的畸变,影响后续图画处理结果,依据相机成像的模型及非线性畸变的原因,研究了相机标定办法,通过从不同角度对是非棋盘格采图,查找角点,依据物点与像点的坐标一一对应联系,求出相机的表里参数,依据这些参数实现图画畸变校正。在缺点检测环节,首先依据收集工位和取像特点,设置像源的分配和处理流程,使图画并行处理;其次对橡胶减震条表面缺点图画预处理,选用根据Harris角点特征和图画灰度值相结合的图画模板匹配办法对批量工件在线模板匹配,选用小波去噪的办法处理通孔内壁,选用边缘检测的图画分割办法将目标检测区域和背景区域分离开,为缺点辨认做准备;依据检测要求规划检测区域,依据灰度直方图设置合理的阈值,可以定位缺点部位,辨认缺点。本文规划的根据机器视觉的缺点检测设备,具有匹配速度快、抗干扰能力强、缺点辨认等长处。通过反复测试表明,设备可以满意工件的在线缺点检测需求,目前实际设备现已投入使用,提高了检测效率。
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