机器视觉是工业机器人获得环境信息的主要手段之一,它可以增加机器人的自主能力,提高机器人的灵活性。本文从实际应用出发,构建整套配备机器视觉检测设备的中间生产线,开发了相应的机器视觉尺寸测量软件,具有良好的工作效率、工作稳定性和测量精度。 本文从硬件选型、测试系统平台构建、系统标定、图像采集、图像预处理原理、图像分析算法和误差分析和软件实现等八大方面全方位地阐述了机器视觉系统在管状零件尺寸测量中的应用,在影响测量精度的关键算法上,认真分析了被测对象所处的工况和其本身的特点,参考大量国内外文献,进行了算法比较和分析,最终选择最佳算法,从理论、实际两方面佐证了系统的可靠性和可行性。 在研发过程中,本文展开的工作主要包括以下几方面: 1)选择和被测工件相同的合格零件取代网格平面作为参考目标,在横纵坐标上进行精确标定。 2)在图像预处理中,分析比较了几种不同的平滑滤波效果,快速中值滤波因为更好的边缘保持、适应性及快速性的特点而具有优越性,本文选择中值滤波算法对采集图进行平滑处理。利用类间最大方差阈值法进行图像分割。 3)在边缘检测算法中,本文将传统边缘检测算子与坎尼算法做出理论比较,坎尼边缘检测算子在边缘定位精度和抗噪声能力上都优于前者。所以在本测量系统中采用了坎尼边缘检测算子。 4)针对测量系统的特点,本文分析了影响测量精度的因素。并根据客户的要求,对提出Hough变换和改进Hough变换的圆检测算法进行了相关实验。实验结果表明,这该算法是有效可行的,完全能满足检测精度要求。