基于机器视觉的螺纹识别系统：提高工业生产的自动化与精度

基于机器视觉的螺纹识别系统是一种利用计算机视觉技术来自动检测和识别螺纹特征的先进系统。该研究由合肥工业大学研究生王晓磊完成，他的硕士学位论文专注于解决传统螺纹检测技术存在的问题，如工序复杂、效率低下以及难以实现在线监测。机器视觉技术作为一门前沿学科，其发展得益于理论技术的不断进步和实际生产中的广泛应用需求。 论文的核心是构建一个以CCD摄像机为基础的视觉传感和图像处理系统。通过摄像头获取螺纹图像后，首先进行数字预处理，包括去除图像噪声、增强边缘细节和进行阈值变换，以清晰地展现螺纹的轮廓。接着，通过对局部图像进行边缘检测和轮廓提取，进一步细化处理，以便于后续分析。 面对螺纹可能存在的倾斜问题，论文提出了一种方法来提取螺纹的角点坐标，并通过拟合直线来校正图像中的角度，确保螺纹处于水平位置，便于准确测量。对于螺纹的几何参数，如牙型角、牙型半角、大径、小径、螺距和中径等，系统通过特征提取技术精确计算得出。这些参数的精确测量对于工业生产至关重要，因为它可以提高生产效率，减少人工错误，满足现代工业对高效、精确质量控制的需求。 关键词“机器视觉”、“边缘检测”、“特征提取”和“模式识别”凸显了论文的重点，即如何利用计算机视觉技术的这些核心要素，设计出一种能够适应复杂工业环境，实现螺纹自动化识别的系统。这不仅有助于提升制造业的智能化水平，也为其他领域的机器视觉应用提供了宝贵的经验和技术支持。这篇硕士学位论文在计算机视觉领域具有很高的实用价值和理论研究意义。