基于机器视觉的磨料微粉形状检测技术

"本文主要探讨了磨料微粉形状特征的在线视觉检测技术，旨在提高检测效率和准确性。研究团队包括来自郑州大学机械工程学院、郑州天宏自动化技术有限公司以及国防科技大学信息通信学院的专家。文章指出，微粉在精密制造中的重要性日益增加，其质量直接影响精加工的精度。当前的检测方法如电阻法、沉降管法、激光衍射法和图像法存在效率低、主观性强的问题。特别地，光学显微镜检测仍依赖人工操作，具有诸多局限。 文章详细介绍了基于机器视觉的微粉检测技术的研究进展，包括文献中提出的自动对焦显微图像采集平台，该平台利用对焦深度法进行自动对焦，并采用改进的平方梯度法作为清晰度评价函数，配合改进的爬山搜索算法实现高效自动化。此外，为了增强图像对比度，采用了灰度变换法，同时通过凸包分析剔除黏连颗粒，确保形状尺寸特征计算的精确性。 实验部分，该研究将所开发的技术与FUNIK激光粒度分析仪的检测结果进行对比，验证了其在CBN-GM850微粉检测中的有效性。这一研究为微粉分级提供了科学依据，有助于提升产品质量控制的稳定性和一致性。 关键词涉及‘磨料微粉’、‘形状特征’、‘在线视觉检测’，表明该研究聚焦于通过自动化视觉技术改进磨料微粉的形状检测，以满足现代精密制造领域对高精度检测的需求。"