基于机器视觉的孔类零件精确检测及其精度分析

本研究论文探讨了"基于机器视觉的孔类零件检测方法"，以垫片检测为例，通过设计一个零件检测系统，利用MATLAB软件进行图像处理。首先，系统通过摄像头获取垫片的图像信息，然后通过背景去除、二值化、滤波等预处理步骤，对图像进行精细化处理。特征量的提取是关键环节，可能包括边缘检测、形状识别或纹理分析，以便于准确识别和定位垫片的内径和外径区域。 在图像处理流程完成后，设计并实现了一个GUI（图形用户界面）界面，用于直观展示检测过程和结果。这个GUI源代码使得用户能够实时监控检测状态，并查看内径和外径的检测数据。通过实际应用，检测结果显示垫片内径的相对误差为-0.0023，外径的相对误差为0.005，这些精度达到了实际生产中的要求，证明了机器视觉在孔类零件检测中的有效性和准确性。 研究还涉及到理论分析，通过对比不同雷诺数、等效直径比和异径比对内外管压差流量计性能的影响，发现异径比对永久压损的影响较小，而等效直径比和雷诺数的变化对其有显著影响。具体来说，等效直径比减小时，永久压损增加，雷诺数增大时，压损也按比例增大，且增长速度为雷诺数平方。另一方面，压损比与雷诺数无关，但会随着等效直径比的减小而增大。 论文引用了多篇相关领域的研究文献，如利用V锥流量计测量煤层甲烷、内外管压差流量计特性研究、喷射泵内部流动模拟等，为读者提供了更深入的理论支持。作者吉鹏，一名硕士研究生，专注于流量计量技术领域，他的工作展示了现代技术如何结合理论分析提升孔类零件检测的精度和效率。 这篇论文不仅介绍了机器视觉在孔类零件检测中的具体应用，还探讨了影响流量计性能的关键因素，为今后类似领域的研究提供了有价值的参考案例和技术指导。