计算机视觉测量电极接头锥螺纹参数方法

"基于计算机视觉的电极接头锥螺纹的测量" 本文主要探讨了一种基于计算机视觉技术的电极接头锥螺纹几何参数的非接触式测量方法。这种方法利用了A102fCCD数字摄像头作为图像传感器，通过对电极接头的图像进行处理来获取其锥螺纹的几何特性。测量过程主要包括以下几个关键步骤： 1. 图像采集：首先，通过CCD摄像头捕获电极接头的图像，这是整个测量的基础。 2. 图像预处理：为了去除噪声和提高图像质量，采用了边缘保持滤波器对原始图像进行滤波。这有助于保留图像的重要特征，同时降低不必要的干扰。 3. 图像二值化与边缘检测：接着，通过设定阈值将图像转化为二值图像，便于后续处理。然后，应用边缘检测算法，如Canny或Sobel算子，来提取锥螺纹的轮廓。 4. 轮廓追踪：利用轮廓跟踪算法，可以找到单像素宽的边缘，这一步对于精确测量锥螺纹的参数至关重要。 在实际应用中，该方法被用来测量一个理论锥度为18.1925°、螺距为6.135mm、理论牙型半角为30°的电极接头。实测结果显示，所有测量值均在允许的误差范围内（±6′、±0.102mm和±12′）。论文还分析了导致误差的原因，可能包括图像采集时的光照条件、摄像头的分辨率限制以及图像处理算法的精度等。 作者们通过实验验证了该测量原理的正确性和实用性，并指出开发的软件可以满足实际生产中的测量需求。该方法的无接触特性降低了对工件的潜在损害，提高了测量的效率和准确性，具有重要的工业应用价值。 关键词涉及到CCD相机、计算机视觉、边缘检测和螺纹参数测量，表明该研究集中在利用现代图像处理技术解决实际工程问题，特别是在电力设备制造和质量控制领域。中图分类号和文献标识码则分别代表了该文在技术类（TP391）和原创性研究（A）方面的定位。文章编号则用于唯一标识该篇学术论文。