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钢板尺寸测量系统的研究现状

时间:2022-01-18 22:31来源:毕业论文
图像尺寸测量的发展及现状Perkins等人应用计算机视觉系统,对PCB图像进行边缘检测、细化和断续边缘连接等方面处理;Sanby等人基于机器视觉,利用比较法、临界技术和神经网路系统检

图像尺寸测量的发展及现状Perkins等人应用计算机视觉系统,对PCB图像进行边缘检测、细化和断续边缘连接等方面处理;Sanby等人基于机器视觉,利用比较法、临界技术和神经网路系统检测了饰带图像与完美模型图像的区别;Franci Lahajnar采用756*581传感器分别获取了电盘的两个侧面的图像,通过轮廓跟踪、直线分割、亚像素定位技术测得了弓箭的尺寸,精度可以达到3um;

   中北大学高琼利用机器视觉技术,设计完成了基于CMOS机器视觉的圆筒形零件尺寸检测系统,该系统结构简单,大大降低了检测成本,并且效率高、处理速度快,测量精度达到5微米。华中科技大学钟鸣利用面阵CCD结合图像处理技术实现了激光的水平姿态角测量。西安电子科技大学李正大提出了改进的直线边缘定位方法,以图像处理为工具设计完成了小尺寸精密测量系统,该系统算法计算速度快,定位精度高。长春理工大学梁宇红利用TCD1501以及激光二极管,设计完成了基于CCD的小尺寸测量系统,并对烟草直径进行了测量,测量精度可达0。02mm。上海交通大学自动检测技术研究研发的ICMM系列图像式坐标测量机采用专利“电子准星”和模式识别技术对工件进行测量,实现了自动测量,自动读数等功能,测量精度可以达到0。5um,且重复性好,速度快。清华大学研制的通用电视测量仪,利用CCD 摄像机实现了工件尺寸的测量和定位,可以测量多种形状的工件,该系统应用了较大的光学放大倍数,并且采用亚像素细分技术,系统的精度可以达到±0。6um。77164

2  基于CCD的钢板尺寸测量方法的现状

    1。CCD高温钢坯在线检测系统

    该系统在同一像平面上使用三块线列CCD分别对钢板进行图像采集,然后将其转换成数字图像,通过图像处理等算法获取图像中钢板的边缘点的信息,再通过边缘点信息计算出边缘点距离,最后通过数学模型的方式算出高温钢坯的长度值与已知边缘点距离之间的关系[11]。             

高温钢坯测量系统

图1。1  高温钢坯测量系统

   该系统测量原理如图1。1所示,在钢板上表面平行于钢板的一个平面上,安放三块一模一样的线列CCD,在中间,和对称地放置在的两侧,交叉排列,交角均为β。三台CCD摄像机的焦距需要一模一样并且它们的光轴都垂直钢板表面。三台CCD摄像机可分别获得三幅图像,通过对三幅图像的处理分析,可分别获得各摄像机与钢坯的边缘点的信息,从而计算出各边缘点之间的距离。假设,,,,所以,∠。在中,已知∠,,。即可求出钢坯长度的公式为:

2。平行光、双CCD传感器钢板测宽系统

图1。2  双CCD测宽系统

     如上图1。2所示,整个系统由一束平行光和两个垂直于钢板与宽平行的摄像机组成。事先设计标定出的传感器与的距离,通过、成像处理计算测出的边缘值、。钢板的宽度。方法简单明了,但是该系统存在几个致命的问题:(1)平行光源的质量直接影响了和的测量效果,所以很难达到要求。(2)由于相对、的数值较大,所以L1的误差权重相对整个系统来说较大,对测量结果的影响非常大,要求两个摄像头的安装精度非常高[12]。

钢板尺寸测量系统的研究现状:http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_88656.html
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