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《拖拉机与农用运输车》2015,(1)
针对轴套零件的几何尺寸测量给出了一种基于机器视觉的检测方法。阐述了在Visual C++平台下,采用数字图像处理技术非接触测量轴套几何参数的方法,包括图像的预处理、改进Canny算子边缘检测、圆孔检测技术等。并对系统进行标定,得到实际尺寸。通过试验得到测量数据,分析了测量误差的原因。分析及试验表明,用该方法对轴套的几何尺寸进行测量及分析评定在实际应用中是可行的,并具有高效性和实用性。 相似文献
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分析了带空间角度操纵杆零件的尺寸特点,针对传统测量方法无法快速准确检测空间位置的问题,提出了一种主要尺寸测量专用检测装置的设计方案。深入研究了被检零件的尺寸要求、检测原理以及检测装置关键结构设计,详细地描述了检测装置操作方法。所设计的尺寸测量专用检测装置结构合理、操作方便,能快速准确地判断被检零件合格与否,大大的提高了带空间角度操纵杆零件尺寸的检测速度,提高检测效率。 相似文献
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为了提高视觉测量软件平台图像处理的效率与实用性,在进行基于机器视觉零件尺寸测量软件开发前必须要规划出一套行之有效的测量方案。通过对比现有的图像处理技术,分析了相机标定、滤波、阈值化处理、形态学处理、边界检测、轮廓提取等算法,给出了实用性更强、测量效率更高的零件尺寸测量方案。在新提出的零件测量流程中,明确了特征值获取的算法,同时在零件模型构建算法中,给出了改进后的零件位姿匹配算法,通过整合各个已改进的算法,极大地提高了本套零件尺寸测量方法的实用性。 相似文献
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文章采用光学三维测量技术中较先进的结构光相移技术,研究精密轴承球体几何尺寸快速测量中的应用技术,包含轮廓识别、图像插值及滤波处理和球体标定等关键技术,实现非接触式球体几何尺寸的自动检测,改变目前球加工企业人工检测现状,提高高精密轴承用球检测效率及批一致性。 相似文献
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为了提高工件边缘毛刺尺寸和位置坐标检测的效率,设计了由硬件模块和图像处理模块组成的用于毛刺信息检测的机器视觉测量系统。通过工业数字摄像头采集图像,在Open CV开源平台下,对其进行相关的形态学处理,利用Canny边缘检测和C++标准模板库中的函数将图像轮廓信息转化为数字信息,以累计概率霍夫变换(PPHT)拟合的轮廓曲线为基准,提出一种基于数据驱动的曲线异常检测算法,分离曲线异常部分,得出毛刺信息。在Visual Studio 2010平台内配置Open CV 2.4.9进行测试。实验结果表明,算法能准确快速地获得毛刺尺寸信息,测量系统的精度达到0.095 mm/pixel,相对误差最大为1.62%,完全能够满足此工件加工中的精确性要求。 相似文献
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针对轴承的外径尺寸测量给出了一种基于机器视觉的检测方法。阐述了在Visual C++平台下,采用数字图像处理技术非接触测量轴承外径的方法,包括图像的预处理、图像二值化、圆孔检测技术等。在外圆尺寸获取中,分别采用最小二乘法和霍夫变换技术进行处理,结果表明利用霍夫变换技术获取的外圆尺寸精度更高。并对系统进行标定,得到实际尺寸。分析及试验表明,用该方法对轴承外径进行测量及分析评定在实际应用中是可行的,并具有高效性和实用性。 相似文献
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提出了电极圆锥内螺纹的图像处理及检测方法。原始灰度图像为CCD采集的经过工件轴线的截面图像,该截面为一个特殊加工的剖分式轴截面,其定位与加工方法同电极内螺纹一样,以此作为抽检来判别电极圆锥内螺纹的几何参数及刀具磨损状况,通过对直径的测量,获得了刀具磨损的相关信息。图像处理过程包括几何变换、灰度级变换、图像平滑、滤波降噪、阈值选取及二值化、边缘提取等,并对不同处理方法进行了比较。在测量尺寸时,使用自编程序计算测量内螺纹的螺距、牙型半角及锥角,测量精度分别达到±0.012mm、±0.17°和±0.018°,满足产品的技术要求,并分析了误差产生的原因。 相似文献
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随着中国汽车产量越来越大,作为变速箱中重要零件的同步器齿套需求量也越来越大。轿车用同步器齿套是变速箱中的关键零件之一,本文通过对单色面阵CCD摄像机采集到的图像利用相关软件进行处理,以此来代替人工进行的齿套尺寸测量以及某些特定加工缺陷的检测,并判断产品合格与否。 相似文献
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针对图像处理与计算机视觉技术中低对比度、边缘模糊图像的边缘检测问题,参考局部极值与梯度方向两种因素,并结合图像边缘方向趋势,提出了一种单像素边缘跟踪策略。相较于应用广泛的Canny算法,该跟踪策略无需设置全局阈值,实现方式更为简洁、高效;提取的图像边缘连续、平滑、完整,并有效地减少了图像边缘的冗余像素,进而提升了图像后续处理的效率;边缘跟踪方向抗干扰性强,具有较强的鲁棒性。为了减小检测的图像边缘与真实图像边缘之间的偏差、提高图像边缘检测的精度,参考边缘像素点的相邻区域灰度,以边缘像素点的梯度分布为依据对该像素点进行亚像素定位。经实验验证,经过亚像素优化的图像边缘检测策略可用于检测边缘模糊、对比度低的图像,检测的图像边缘完整、连续且平滑。该策略有效地消除了程序运算中引入的截断误差,提升了图像边缘检测精度,且适用于亮度5~100000lx的高动态成像场景中。 相似文献
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董军 《农业装备与车辆工程》2021,(1):108-111,115
利用目前机器视觉技术,提出一种基于数字形态学结合Laplacian算子的边缘检测算法,将其应用到对试管液面检测中,得到了精度高、定位准的液面位置,从而可以得出液面高度与试管内试剂体积.通过CCD工业相机拍摄试管图像,对图像进行灰度化、滤波,图像增强后,利用LoG边缘检测算法结合数字形态学操作得到清晰的边缘图像,最后得出... 相似文献
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基于图像处理的大米粒形检测技术研究 总被引：2，自引：0，他引：2
传统的大米颗粒检测的方法存在一定的局限性,尝试应用计算机图像处理技术来直接获得大米颗粒的信息.首先对获取的大米图像进行增强处理,在此基础上,研究几种不同的边缘检测算子来实现对大米粒形的检测并比较其结果.实验结果表明,Canny算子对大米粒形检测效果良好,该方法用于大米粒形的识别时对大米的判定正确率较高. 相似文献
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针对传统叶片横切面宽度测量效率低、劳动强度大、重现性差,已有图像处理算法与实际测量方式不匹配等问题,以狭叶锦鸡儿叶切片为研究对象,根据叶片横切面特点,提出基于最小距离求交算法实现其宽度测量。首先将采用同态滤波对叶片横切面图像进行光照补偿;接着将灰度化后图像采用最大类间方差法(Otsu)将叶片整体从背景中分离,并使用形态学处理算法,消除初分割边缘毛刺,填充存在的孔洞;然后采用Sobel算子提取边缘,使用快速行进骨架提取算法提取目标骨架;最后采用本文提出的最小距离求交法确定宽度测量点,使用欧几里得算法计算两点间图上距离,将其除以对应比例关系,得到实际叶片横切面宽度。实验结果表明:对供试叶片宽度测量均值约为646.31μm,均方根误差RMSE约为3.065,相较ToupTek Toupview软件交互测量,相对误差约为0.42%,满足实际测量需求。 相似文献
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基于DM642的农产品图像边缘检测系统设计 总被引：1，自引：0，他引：1
基于DM642和CPLD架构实现农产品图像的采集与处理,并利用Canny算子检测农产品图像边缘信息。针对农产品种类丰富、外形多样、边缘信息复杂且图像在采集过程中容易受到外界因素影响的特点,采用一种新的调试技术,将Matlab和DSP两者结合起来,充分利用两者特长,在线调节Canny算子阈值,简化系统开发的分析、调试和验证过程,并使系统具有更强的通用性,满足不同农产品边缘检测需要。 相似文献
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为解决森林资源调查中树高测量误差大,复杂林分环境树高测量难,倾斜立木树干长度测量不准等问题,以测量学、测树学、电子信息技术、传感器技术和图像处理技术为基础,研制了手持式精准立木树高测量装置。该装置集成了中央处理器、激光测距仪、高清摄像头、高精度陀螺仪传感器、液晶显示屏、存储器等元器件,利用激光测距传感器获取测量装置与被测树根间的距离,同时获取该装置的仰角信息,再利用图像中心确定树顶位置后获取第2个仰角信息,通过距离信息和角度信息解算测量树高。使用设备贴紧树干测量树干倾斜角度,对于干型弯曲的树木,利用边缘检测算法识别图像树干轮廓边缘,以轮廓近似法提取树干轮廓边缘点,获得树干边缘离散点坐标信息,将线性拟合求得的直线斜率转换为树干倾斜角,利用角度补偿算法完成长势倾斜立木的树长测量。试验结果表明树高测量精度可达98.04%,倾斜立木测量精度为96.89%,满足国家森林资源调查的精度要求。 相似文献
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基于热红外遥感影像的作物冠层温度提取 总被引：1，自引：0，他引：1
热红外影像较难直接提取作物冠层区域,因而无法获得较精准的作物冠层温度。本文以拔节期的玉米为研究对象,利用六旋翼无人机搭载热红外成像仪和大疆精灵四Pro无人机,获得热红外影像及正射影像。基于高分辨率正射影像,采用改进的Canny边缘检测算子、支持向量机(Support vector machine,SVM)和小波变换3种方法提取玉米冠层区域,将提取结果进行二值化处理后,在热红外影像中以此生成掩膜并提取玉米冠层温度。应用提取的矢量面分析提取效果并对3种提取算法的精度进行评价。实验结果表明,改进的Canny边缘检测算子提取效果最优、SVM算法次之、小波变换最差,提取精度分别为87. 3%、74. 5%、68. 2%。同时,将手持测温仪测得的玉米冠层温度与提取的冠层温度进行误差分析,结果表明,基于改进的Canny边缘检测算子提取的玉米冠层温度与地面实测值相关性最高,决定系数R~2=0. 929 5,SVM算法决定系数R~2=0. 895 7,小波变换决定系数R2=0. 876 0。改进的Canny边缘检测算子能够更好地提取玉米冠层区域,获取更加精确的玉米冠层温度,从而能够更有效地监测玉米生理状况,进行旱情预测,制定合理的灌溉、施肥措施以提高玉米产量。 相似文献
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玉米植株高度的检测对于玉米生长期间的营养调控有着非常重要的意义,玉米植株高度也是玉米种植密度的重要参数,更是玉米产量的影响因素之一。大范围地种植玉米,在玉米植株长势的整体控制上就会存在空白区,而引用计算机视觉技术可以全面、快速地检测玉米植株高度,提高检测数据的正确率,减轻测量工作需要的劳动强度和缩短测量时间。为此,基于计算机视觉技术来检测玉米植株高度,利用事先安装在田间的带有红外照明的摄像头采集白天和夜晚的玉米植株图像,通过图像分割、边缘轮廓计算、图像增强等方法处理图像后,测得玉米植株白天和夜晚两个时间段的高度,分析出植株的生长情况,控制其长势。研究结果表明:相较于人眼粗略的判断或是人工采用直尺测量,利用计算机视觉技术来测量玉米植株高度,可以大范围测量,且测量的速度快、测量结果误差小,最大程度地降低了人工的投入。 相似文献