典型文献
基于机器视觉的阀口袋定位方法的研究
文献摘要：
近年来,机器视觉技术发展迅猛,利用机器视觉极大促进了自动化生产,对工业自动化生产有着极其重要的意义.为了解决在自动化包装生产当中阀口袋的定位问题,满足阀口袋包装生产相关需求,设计一种基于机器视觉的阀口袋定位方法.首先利用小孔模型对相机进行标定以及对镜头畸变校正,建立图像与世界坐标系的联系;然后,采用OpenCV视觉函数库对阀口袋进行图像分割、图像形态学优化、高斯滤波及边缘轮廓处理等图像处理过程;最后,采用Shi Tomasi角点检测以及图像几何学提取到阀口袋特征位置坐标及位姿状态.实验表明,阀口袋特征点X、Y轴重复定位精度0.3675mm、2.6717mm,斜率K的重复定位精度为0.0038,满足阀口袋后续包装生产精度要求.
文献关键词：
机器视觉;相机标定;阀口袋;OpenCV;图像定位
中图分类号：
作者姓名：
李雪梅;李喆;崔菲菲;朱召阳;王剑
作者机构：
桂林电子科技大学 机电工程学院,桂林 541004
文献出处：
引用格式：
[1]李雪梅;李喆;崔菲菲;朱召阳;王剑-.基于机器视觉的阀口袋定位方法的研究)[J].制造业自动化,2022(06):8-11
A类：
视觉函数库,3675mm,6717mm
B类：
阀口袋,定位方法,机器视觉技术,自动化生产,工业自动化,自动化包装,定位问题,小孔,镜头畸变,畸变校正,世界坐标,坐标系,OpenCV,图像分割,图像形态学,形态学优化,高斯滤波,波及,边缘轮廓,Shi,Tomasi,角点检测,几何学,取到,位姿,特征点,轴重,重复定位精度,精度要求,相机标定,图像定位
AB值：
0.315718
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