基于机器视觉的多边形零件边长自动测量技术

"本文主要研究了一种基于机器视觉的多边形薄片零件边长尺寸自动测量方法，旨在实现零件的实时、非接触性测量，提高检测效率和精度。" 在工业生产中，多边形薄片零件的尺寸检测通常是通过人工抽查的方式进行，这种方法存在时间消耗大、精度不足的问题，尤其是对于不规则形状的零件，检测难度更大，可能导致较低的零件合格率。为了解决这些问题，研究者提出了一种创新的测量技术。 该方法的核心是利用机器视觉技术，首先通过Delaunay三角剖分内插值标定法建立世界坐标系与像素坐标系之间的精确转换关系。这一标定过程是确保后续测量准确性的关键步骤，它使得从图像像素坐标到实际物理尺寸的转换成为可能。 接下来，使用CCD工业相机捕捉多边形薄片零件的图像，并进行图像预处理以去除噪声，增强边缘信息。然后，通过边缘检测算法如Canny或Sobel算法，识别出零件的边界。接着，应用最小二乘拟合算法来拟合这些边缘，得到多边形边线的数学表示。 在获取了边线方程后，利用平面几何原理，即同一平面上两条不平行的直线可以确定一个交点，计算出相邻两边在像素坐标系中的交点。这个过程通过解析几何的方法实现，可以精确找到交点位置。 最后，通过之前建立的坐标系转换关系，将像素坐标转换为世界坐标，从而获得实际的物理位置。利用两点间的距离公式，可以计算出多边形各边的实际长度，实现几何尺寸的测量。 实验结果显示，该方法能够有效地测量多边形薄片零件的边长尺寸，具有较强的实时性和高可靠性。最大绝对误差不超过0.10毫米，这意味着其精度远超人工测量，极大地提升了检测效率，降低了错误率。因此，该方法具有广泛的应用前景，有望在工业生产中替代传统的人工检测方式，提高制造业的质量控制水平。