图像处理技术在凸轮轮廓检测中的应用研究

"该资源是关于利用图像处理技术进行凸轮盘轮廓检测的研究，主要探讨了如何通过图像处理方法提高检测效率和精度。研究中涉及了图像去噪、边缘检测、特征区域识别以及凸轮轮廓参数的计算。通过实验比较选择了中值滤波和双边滤波的组合进行去噪，并提出改进的Canny边缘检测算法。同时，文中还介绍了相位求取和升程误差计算的方法，并开发了一套基于Microsoft Visual Studio、OpenCV和Access的凸轮轮廓图像检测系统软件，经过测试，该系统检测误差小于一个像素。关键词包括凸轮图像处理、轮廓检测、边缘提取。" 本文深入研究了基于图像处理技术的凸轮盘轮廓检测方法，针对传统方法存在的问题，如不规则轮廓、测量点依赖性和起点不确定性导致的低效检测，提出了创新解决方案。首先，作者对比实验了不同的去噪方法，最终选用中值滤波与双边滤波的结合，以最大程度地保留图像边缘并去除噪声。接着，通过连通区域检测来识别凸轮特征区域，并对边缘检测方法进行了改进，提出了一种优化的Canny边缘检测算法，以改善凸轮轮廓的提取效果。 在凸轮型面轮廓检测方面，研究中提出了两步方法来确定测量起始点和计算升程误差。第一步，依据中心键槽孔的整体姿态进行初步调整；第二步，通过键槽底面轮廓点的精确直线拟合角度进行微调，同时加入终止判定的相位求取策略。此外，通过分析凸轮边缘图像计算出回转中心坐标，提取轮廓点信息。在数据处理方面，采用弦高差法筛选轮廓点，利用二次Lagrange插值法进行插值重采样，从而准确计算升程误差。 为了满足实际检测需求，设计了完整的凸轮轮廓图像检测系统方案，利用Microsoft Visual Studio作为开发环境，OpenCV作为图像处理库，Access作为数据库管理工具，构建了凸轮轮廓图像检测系统软件。通过对模拟检测系统的实测图像进行测试，验证了该软件的检测精度，结果显示，检测误差控制在一个像素以内，表明该系统具有较高的精度和实用性。 这项研究不仅提升了凸轮轮廓检测的效率，而且通过精确的图像处理和计算方法，提高了检测的准确性，对于提升凸轮生产与应用的自动化水平具有重要意义。