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基于机器视觉的铆接高度差检测方法研究
文献摘要：
针对飞机铆接高度差检测方法中存在检测效率低、人工检测主观性大等问题,提出了一种基于机器视觉的铆接高度差检测方法.根据高度差的特点,设计了一套以3D激光扫描仪为基础的高度差图像采集系统,利用Halcon软件图像深度学习识别算法库对采集到的图像进行分析处理.基于Canny边缘检测方法,结合最小外接圆算子对铆钉头轮廓进行圆拟合和图像分割,再通过基于数学形态学的膨胀、腐蚀运算,提取铆钉头表面一个圆环区域和零件表面一个圆环区域,计算得出2个圆环区域的高度差.经实验验证,该检测方法正确率高、稳定性好,测量精度可达到15 μm.
文献关键词：
机器视觉;高度差;Halcon软件;图像处理
中图分类号：
作者姓名：
聂鹏;王家明;李海伟;纪俐
作者机构：
沈阳航空航天大学机电工程学院,沈阳110136;沈阳飞机工业(集团)有限公司,沈阳110136
文献出处：
引用格式：
[1]聂鹏;王家明;李海伟;纪俐-.基于机器视觉的铆接高度差检测方法研究)[J].现代制造工程,2022(09):107-112
A类：
B类：
机器视觉,铆接,高度差,检测效率,主观性,激光扫描仪,差图像,图像采集系统,Halcon,图像深度学习,识别算法,法库,分析处理,Canny,边缘检测,外接圆,铆钉,钉头,圆拟合,和图像,图像分割,数学形态学,圆环,环区,零件,测量精度
AB值：
0.39526
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