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基于机器视觉的钢领内圈圆度检测方法
文献摘要：
针对钢领内圈圆度人工接触式检测精度不稳定、效率低、主观误差较大等问题,提出一种基于机器视觉的钢领内圈圆度检测方法.通过建立钢领内圈圆度的机器视觉检测平台,获取背光成像下的钢领图像.利用Sobel算子对钢领内圈边缘进行像素级粗定位,在此基础上通过最大类间方差法确定钢领图像前景与背景的最佳阶跃阈值,将其作为Zernike矩边缘模型的判定条件,提取钢领内圈的亚像素边缘点.采用最小二乘法得到钢领内圈亚像素边缘的理想圆圆心,基于钢领图像信息建立钢领内圈圆度的数学模型,实现钢领内圈圆度的非接触式测量.实验结果表明:对型号PG1-4554的钢领内圈圆度进行检测,得到的最大偏差为0.004 mm,传统方法所得最大偏差为0.007 mm,准确度提升了42％.
文献关键词：
钢领;机器视觉;圆度;Zernike矩;最小二乘法
中图分类号：
作者姓名：
金守峰;焦航
作者机构：
西安工程大学机电工程学院,陕西西安710600;西安工程大学西安市现代智能纺织装备重点实验室,陕西西安710600
文献出处：
引用格式：
[1]金守峰;焦航-.基于机器视觉的钢领内圈圆度检测方法)[J].毛纺科技,2022(04):83-88
A类：
B类：
钢领,内圈,圆度检测,检测精度,机器视觉检测,检测平台,背光,光成像,Sobel,行像,像素级,粗定位,最大类间方差法,阶跃,Zernike,边缘模型,亚像素边缘,边缘点,圆圆,圆心,图像信息,非接触式测量,PG1,最大偏差
AB值：
0.274493
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