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基于机器视觉的轴承内外圈尺寸测量研究文献综述

 2020-05-06 04:05  

文 献 综 述 1.1课题的意义: 机器视觉系统是一项综合了传感器、模拟与数字视频技术、光源照明、光学成像、机械工程、计算机软硬件、图像处理等技术的系统。

一个完整的工业视觉系统按功能模块可划分为光源系统、图像捕捉、数字图像处理模块、图像数字化模块、智能判断决策模块以及机械控制执行模块[1]。

本课题主要是针对轴承的内外圈进行尺寸测量,属于自动化生产线的产品后处理,其目的是为了保证生产出的轴承尺寸达到合格标准。

基于上述条件,提出一种基于机器视觉的尺寸测量方法。

机器视觉系统的基本特点有: 1)精度高。

相比于人眼的物理条件限制,机器视觉采用高分辨率的图像采集设备,能够达到更高的检测精度[2]; 2)信息量大且处理速度快。

机器视觉系统能够及时处理高清相机采集到的大量图像信息,实现对大批量产品或高速运动物体的捕捉、分析、检测; 3)非接触性。

机器视觉系统不直接接触被测物表面,不会对被测物表面造成二次损伤,且能够较好的展现其本身外观结构特征。

上述特点使得机器视觉极大地提高了生产中的灵活性和自动化程度,尤其对于一些不适合人工作业的环境、人工视觉难以满足要求或有大批量重复性操作的场合,机器视觉代替人工视觉可以大大提高生产效率[3]。

图1 机器视觉系统原理图 1.2国内外机器视觉研究现状: 机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的[4]。

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