【摘 要】
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近年来,随着国内科学技术的迅猛发展,工业生产过程中对质量检测的要求越来越高,传统检测方法已经无法满足现代高精度检测要求。滚花铜螺母是一种高精度零件,常用于精细机械结构当中。目前,对混乱的滚花铜螺母的分选大部分还停留在人工分选上,通过测量螺母指定指标进行分类,该方法已经无法适应现如今高质量高效率的工业生产模式,不仅容易产生误检,且检测效率低。由于机器视觉测量属于非接触测量,且效率高,论文提出基于机器
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近年来,随着国内科学技术的迅猛发展,工业生产过程中对质量检测的要求越来越高,传统检测方法已经无法满足现代高精度检测要求。滚花铜螺母是一种高精度零件,常用于精细机械结构当中。目前,对混乱的滚花铜螺母的分选大部分还停留在人工分选上,通过测量螺母指定指标进行分类,该方法已经无法适应现如今高质量高效率的工业生产模式,不仅容易产生误检,且检测效率低。由于机器视觉测量属于非接触测量,且效率高,论文提出基于机器视觉的滚花螺母分选系统考虑到滚花螺母的结构特性,本分选系统通过测量滚花螺母的高度、小径以及螺纹数量三个指标进行检测,其中高度和小径测量检测用视觉测量的方法,螺纹数量的检测用传统图像分割算法。系统的设计通过硬件选型、软件编程和图像算法进三个方面进行展开。硬件选型包括相机、镜头、光源和运动控制卡的选型等;软件编程包括用户界面设计和系统软件代码编程,系统选用C#语言和Halcon联合编程的方法进行软件编程;算法改进部分拟提出基于亚像素的拟合圆算法和拟合直线算法,以此提高螺母高度和小径测量的精度和效率。论文最后对算法和系统进行在线实时测试,测试结果表明,该系统可以快速、准确的对滚花螺母进行分选。
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