机械设计与研究 ›› 2019, Vol. 35 ›› Issue (02): 147-150.doi: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a4890
顾成劼;杨赟;杜正春;杨建国;
出版日期:2019-04-20
发布日期:2019-04-20
Online:2019-04-20
Published:2019-04-20
摘要： 针对小型元件在生产过程中精度要求高的难点,以一种典型的小型元件,发火元件的自动化焊接流程为例,对流程中最重要的视觉检测步骤,提出了发火元件的亚像素轮廓自适应拟合算法。在算法中,首先利用感兴趣区域提取、高斯滤波、Otsu阈值分割、Freeman轮廓跟踪,进行图像预处理;其次利用Zernike矩对跟踪编码的轮廓进行亚像素化,提高轮廓检测精度;最后根据亚像素化后的轮廓,进行自适应轮廓拟合,从而实现发火元件位姿的自动检测。对上述算法,在发火元件测试平台上验证,实验得到最大定位误差9.37μm,平均误差5.96μm;转角误差0.006°,满足焊接检测的要求。
顾成劼;杨赟;杜正春;杨建国;. 基于自适应拟合的小型元件位姿高精度检测算法[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(02): 147-150.
| [1] | 孙棪伊, 范文晶, 曾远帆, 干兴业, 汤日佳, 韩锐. 基于Harris角点检测的装填靶标识别方法[J]. 空天防御, 2022, 5(4): 87-91. |
| [2] | 周俊杰, 余建波. 基于机器视觉的加工刀具磨损量在线测量[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(6): 741-749. |
| [3] | 牛牧, 许黎明, 赵达, 范帆. 基于工件轮廓图像的砂轮磨损在线检测方法[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(3): 221-228. |
| [4] | 王旭烽, 汤日佳, 孙棪伊, 干兴业, 张玉鑫. 导弹自动装填技术研究综述[J]. 空天防御, 2021, 4(2): 34-. |
| [5] | 彭聪, 刘彬, 周乾. 基于机器视觉和盲源分离的机械故障检测[J]. 上海交通大学学报, 2020, 54(9): 953-960. |
| [6] | 徐啸顺, 任建, 林立, 高雪婷,. 基于深度学习机器视觉对于动力总成制造防错应用的研究[J]. 传动技术, 2020, 34(01): 3-10. |
| [7] | 金勇, 王振阳,. 智能驾驶中的车道检测及应用综述[J]. 传动技术, 2019, 33(01): 44-48. |
| [8] | 汪韬,贡亮,张经纬,吴林立梓,马志宏,杨刚,毛雨晗,洪骏,刘成良. 基于自定义聚类的水稻剑叶夹角测量[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2018, 52(8): 961-968. |
| [9] | 薛梦霞,刘士荣,王坚. 基于机器视觉的动态多目标识别[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2017, 51(6): 727-733. |
| [10] | 白瑞峰, 房朝晖, 靳荔成, 于赫洋, 张拓迷. 融合机器视觉的工业机器人虚拟平台构建[J]. 实验室研究与探索, 2017, 36(5): 246-249. |
| [11] | 闵永智1，肖本郁1，党建武1，殷超1，岳彪1，马宏锋2. 轨道扣件缺失的机器视觉快速检测方法[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2017, 51(10): 1268-1272. |
| [12] | 吴财源;钟球盛;侯文峰;. 基于机器视觉的纸币清分机设计分析[J]. 机械设计与研究, 2017, 33(05): 60-62+67. |
| [13] | 朱统帅;徐维荣;莫锦秋;. 基于单目立体视觉的顶层工件定位方法[J]. 机械设计与研究, 2017, 33(04): 41-44+49. |
| [14] | 金守峰;范荻;陈蓉;田明锐;. 面向回转类零件圆度的机器视觉测量方法与试验[J]. 机械设计与研究, 2016, 32(04): 117-119+124. |
| [15] | 王秀平1,2,白瑞林1,刘子腾1. 由任意平行四边形确定摄像机内参数的方法[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2015, 49(03): 366-370. |
| 阅读次数 | ||||||
|
全文 |
|
|||||
|
摘要 |
|
|||||
