基于图像处理技术的零件圆度评定研究

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基于图像处理的汽车配件检测技术研究

基于图像处理的汽车配件检测技术研究发布时间：2022-08-29T09:58:17.538Z 来源：《科技新时代》2022年第2期1月作者：林尚伦李金文洪艳陈宗晓[导读] Auto Fault Tracking System (TVDS)结合了广角镜头林尚伦李金文洪艳陈宗晓建达电气有限公司浙江温州 325000摘要：Auto Fault Tracking System (TVDS)结合了广角镜头、实时图像处理和快速传输、自动控制等先进技术，以及广泛的图像存储技术，使auto negotiation team能够通过使用汽车图像数据并在地面、两侧和列车顶部应用图像来快速高效地检测故障。

TVDS检测技术解决了高密度审核人员乘坐装甲车检查作业、缩短车站工期、提高作业效率和作业质量、便利安全列车通行的问题。

本文主要介绍了基于图像的汽车配件检测技术。

关键词：图像处理；蓝牙；汽车检测引言测定汽车制动性能的最常见方法是客观评价，在这种评价中，测试了与仪器相关联的物理单位数量，然后评价了性能差。

测量参数(MFDD)、制动响应时间、制动初始转速、制动距离和制动距离)代表电机的制动性能。

汽车检测的制动距离通常用传统方法测量，如b .直接路径测量、运动加速度测量等，使仪器难以操作。

制动过程中制动距离的测量受到汽车冲击的影响，导致测量不准确。

基于计算机视觉的制动距离测量是近年来发展起来的一种新方法。

1、汽车制动检测系统总体方案汽车制动检测系统分为四个部分:CCD高速摄像机(采集数据)、单片机(数据处理)、智能手机(数据存储)和车轮电源开关。

车载内置车辆制动探测器安装在车辆上，在宽阔道路上以一种速度平稳行驶，制动踏板关闭，微处理器接收信号，控制CCD摄像机，摄像机捕捉到制动完成的间隔，图像采集完成。

计算多组相邻图像的距离，并合计整个制动距离。

由于相机在固定时间捕捉图像，因此可以在制动过程的任何时间计算制动速度，以确定MFDD和制动时间。

基于数字图像处理的圆形孔径自动检测方法研究

１
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ＣＣＤ是在ＭＯＳ集成电路技术基础上发展起来的全称为电荷耦合Ｙｌ＝亡∑∑ｙ（２）ｘ＝１Ｙ＝１器件。圆型孔径检测系统由图像采集、图象分析、结果输出曼大部分组圆的半径是圆上各点至圆心距离的平衡值，设边界点数为ＩＴＩ，则成。图像采集由ＣＣＤ摄像机、图像采集卡和计算机组成；图像分析主要半径为完成待测图像的噪声去除、特征提取和参数计算；结果输出则是将计Ｍ算机处理的数据进行输出。在椭圆型孔径检测系统中，ＣＣＤ摄得的图Ｒ＿ ∑、／（ｘ）２＿＋（ｙ）（３）
一ｉ＝１

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／图像处理系统的基本硬件环境。本测试系统采用的是北京嘉恒中自图像技术有限公司的ＯＫ＿ＭＩＯＡ￣集卡。 ¨ ）） √ ！（ｃ）４＋５ √２２．２数字图像处理过程。本系统经过以下几个图像处理的过程：周长测量实例１）图像的平滑。图像平滑通常用的平均值平滑算法，即将原图中个像素的灰度值和它周围临近八个像素的灰度值相加，然后将求得３结果分析通过ｖｃ＋＋编程对所选实例进行计算，得到的结果为圆孔直径ｄ－的平均值作为新图像中该像素的灰度值；该方法在去除噪声的同时容．８０１４（ｍｍ），与实际圆孔ｄ－２．８ａｍ，ｒ误差小于０．５％，满足要求。对于孔易产生图像模糊的结果。由于图像细节处的灰度信息通常具有渐变特２
民营科技２０１７年第１期
科技论坛
基于数字图像处理的圆形孔径自动检测方法研究

基于图像处理的圆形工件尺寸检测方法

基于图像处理的圆形工件尺寸检测方法作者：甘泉，魏利胜，张平改来源：《黑龙江工业学院学报（综合版）》 2017年第7期摘要：针对工业流水线上圆形工件的检测与定位问题，研究了一种基于图像处理的尺寸检测方法，以测量出圆形工件的位置与半径大小。

首先，根据所设定的灰度图阈值将源图像进行二值化处理，并采用区域搜索策略以对工件区域进行填充；在此基础上，进一步利用边缘检测算法推导出预处理图像的边缘坐标信息，并根据所统计数值组拟合出工件的位置与半径大小。

最后，利用五个实例验证该方法的有效性与可行性。

关键词：图像处理；圆形；检测定位；边缘算法中图分类号：TP391. 41文献标识码：A随着科学技术的快速发展，我国制造产业的规模正在逐步扩张，而传统生产中圆形工件的检测都是通过人工进行操作，其工作效率低，且极易出现操作错误。

为了提高生产操作的准确度，人们将图像处理技术应用到圆形工件检测中，以改善工业生产的效率。

然而如何对工厂流水线上圆形工件进行检测定位具有一定的实际研究意义。

自机器视觉被应用到制造业中以来，工业流水线上圆形工件检测定位已成为图像处理领域的研究热点问题，国内外学者对其进行了大量的探索和研究，并取得了一定的研究成果。

姜坤等结合了多目标优化策略与路径择优算法，提幽一种无须人工干预的自动检测算法，从而精确对工件进行检测定位：张静等在研究了局部图像方差强度原理的基础上，提出了一种局部图像纹理空间模型，以完成金属圆形工件的位置信息检测：全燕鸣等在传统的双目标定的基础上，研究了一种基于球面圆靶标的双目视觉检测技术，从而有效地获取到工业流水线上的工件位置信息与半径数值：李彩花等对圆形工件的图像中心识别，采用极值均值法、最小二乘曲线拟合交点均值法和点Hough变换圆中心检测法分别对改进的LOG算法的边缘检测结果进行了中心坐标的提取，并通过摄像机标定结果把图像的中心坐标转化为实际坐标系的中心位置坐标，从而准确地对工件进行加工操作：赵晓丽等采用了一种带函数的约束优化模型，对工件的位置信息进行了预判断，并考虑了工件的移动位置与速度之间的关系，完成了工件的精确识别：秦国华等分析了工件与抓手元件的接触方式，以给出不同工件的识别规则，并利用了矢量环投影策略以获取到工件的位置信息，实现了圆形弓箭的快速精确识别与定位：陈闻等提出了一种针对不同形状工件的视觉检测识别方案，采用基于Hu矩方法和最小二乘法的圆拟合对圆形工件进行识别，并计算出圆形工件相关特征的尺寸参数：富帅等在摄像机成像系统的基础上，提出了一种简便易行的工业现场自标定方法，从而有效地完成了流水上物体的检测识别：李钊型”，等采用双线性差值算法，实现工件边缘的亚像素提取，并通过黑塞范式直线拟合，精确地找到物体图像边缘，从而实现对工件尺寸的高精度测量。

基于数字图像处理的颗粒圆度计算

基于数字图像处理的颗粒圆度计算实现
任中京秦一博济南微纳颗粒仪器股份有限公司摘要：针对现有颗粒粒形检测中圆度和球度的概念和计算方法混淆，没有明确提出针对颗粒圆度进行计算的情况，本文提出一种基于图像处理的颗粒圆度计算方法，该方法对颗粒轮廓进行提取后，通过求取轮廓各个拐点处的最小内切圆与颗粒轮廓的本身最大内切圆比值求出颗粒的圆度，能够准确的计算出颗粒的圆度值。关键词：颗粒圆度，颗粒球度
对应的曲率半径，遍历每个像素点，求出每个像素点的曲率半径。（2）最大内切圆半径求解；使用距离变换来求解出，距离变换是离散几何中常用方法和手段，文中参考Hirata[5]来通过求出颗粒轮廓对应的距离变换图像，灰度值最大值为对应的最大内切圆半径。（3）按照公式（1）求解 rW ，只有那些小于或者等于最大内切圆半径的像素参与计算，其他的轮廓像素点会被舍去，如图（4）所示，得到最终颗粒圆度数值。
k .R
Байду номын сангаасi 1
图1 圆度定义
由于比较该方法比较耗时，效率比较低，后来Krumbein[3]等在大量实际应用中总结出一套圆度模板，通过将得到的颗粒跟模板进行对比，从而对颗粒的圆度进行归类，得出圆度数值，该模板如下图（2）所示。
图2
Krumbein圆度模板
2圆度图像计算方法以上方法都是通过手工计算或者人工观测得到结果，效率低、连续性差，计算的误差也很大，不能很大范围内推广。通过采集到的颗粒图像进行数字图像处理和几何计算，可以很好的得到颗粒圆度计算结果。文中采用Wadell关于 k 圆度计算方法，将公式 rW 1 ri 通过计算机编程实现，其中 ri
图3 像素曲率半径计算
要计算像素点 P 处的曲率半径，首先识别出以 P 为端点的两段最长的8邻域像素边界段，如图 PR 和 PL 段。像素边界段的是由两条固定距离的平行直线与轮廓边界交叉点确定，以 P 为起点，受平行线约束而与平行线交叉的另一个边界像素点为 R 和 L 点。其次，再求出 P 对应的 R 和 L 点后，根据该三个像素点坐标求解出对应的外接圆的半径，即为像素点 P

基于机器视觉的曲轴圆度误差评定

基于机器视觉的曲轴圆度误差评定机器视觉技术在工业生产中起着至关重要的作用，能够高精度地检测和评定各种产品的质量特征。

本文将探讨基于机器视觉的曲轴圆度误差评定方法，以帮助读者更好地理解和应用该技术。

一、引言曲轴是发动机等机械装置中至关重要的零件之一，其圆度误差直接关系到整个装置的性能和寿命。

传统的曲轴圆度误差评定方法通常需要经验丰富的技术人员进行目视检查，耗时且不够准确。

而基于机器视觉的曲轴圆度误差评定方法通过图像处理和计算机分析技术，能够实现自动化、精确度高的测量和评定。

二、机器视觉系统的构成基于机器视觉的曲轴圆度误差评定主要依赖于机器视觉系统的构建。

一个典型的机器视觉系统包括图像采集设备、图像处理算法和评定系统。

图像采集设备通常使用高分辨率的摄像头，能够捕捉到曲轴表面的细节信息。

图像处理算法主要涉及图像滤波、边缘检测、特征提取等技术，用于提取曲轴的关键特征。

评定系统则根据提取到的特征进行误差分析和评定。

三、曲轴圆度误差评定的步骤基于机器视觉的曲轴圆度误差评定一般分为以下几个步骤：1. 数据采集：使用高分辨率摄像头对曲轴进行拍摄，确保图像清晰度和准确性。

2. 图像处理：对采集到的图像进行处理，包括滤波、增强对比度、边缘检测等操作，以提取曲轴的边缘特征。

3. 特征提取：基于处理后的图像，利用计算机视觉算法提取曲轴的关键特征，比如曲轴的圆心坐标、半径等。

4. 误差分析：根据提取到的特征，进行误差分析计算，得出曲轴的圆度误差。

5. 评定结果：基于误差分析结果，判断曲轴的圆度误差是否符合要求，并给出评定结果。

四、机器视觉法与传统方法的比较相比传统的人工目视检查方法，基于机器视觉的曲轴圆度误差评定具有以下优势：1. 自动化：机器视觉系统能够自动采集图像并进行处理和特征提取，无需人工干预，大大提高了效率和准确度。

2. 高精度：机器视觉系统通过高分辨率图像的处理和分析，能够实现对曲轴圆度误差的精确度测量，避免了人为误差。

基于图像处理的圆形工件尺寸检测方法

基于图像处理的圆形工件尺寸检测方法
甘泉;魏利胜;张平改
【期刊名称】《鸡西大学学报》
【年(卷),期】2017(017)007
【摘要】针对工业流水线上圆形工件的检测与定位问题,研究了一种基于图像处理的尺寸检测方法,以测量出圆形工件的位置与半径大小.首先,根据所设定的灰度图阈值将源图像进行二值化处理,并采用区域搜索策略以对工件区域进行填充;在此基础上,进一步利用边缘检测算法推导出预处理图像的边缘坐标信息,并根据所统计数值组拟合出工件的位置与半径大小.最后,利用五个实例验证该方法的有效性与可行性.【总页数】5页(P39-43)
【作者】甘泉;魏利胜;张平改
【作者单位】安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖 241000;安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖 241000;安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖 241000【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于机器视觉在线检测圆形工件尺寸系统的设计研究 [J], 陈辉阳;郑炉玉;石淑琴
2.基于图像处理的圆形工件尺寸检测方法 [J], 甘泉;魏利胜;张平改;
3.基于MATLAB图像处理的苹果大小、颜色、圆形度及缺陷度特征融合分级研究[J], 任龙龙;冯涛;翟传龙;宋月鹏
4.基于图像处理的果园圆形落果拾取机器人设计 [J], 李雄;曾世亨;谌文;何志鹏;李
小敏
5.基于MATLAB图像处理的苹果大小、颜色、圆形度及缺陷度特征融合分级研究[J], 任龙龙;冯涛;翟传龙;宋月鹏
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基于图像处理的机械零件缺陷检测技术研究

基于图像处理的机械零件缺陷检测技术研究在现代工业生产中，机械零件的质量检测是非常重要的一环。

然而，由于机械零件的数量庞大、形状复杂，传统的目视检测往往存在效率低下、准确性不高等问题。

因此，基于图像处理的机械零件缺陷检测技术应运而生，并逐渐成为一种被广泛应用的技术。

首先，我们来了解一下基于图像处理的机械零件缺陷检测技术的基本原理。

通过将机械零件放置在具备图像采集功能的设备上，采集图像并传输给计算机进行处理。

计算机利用图像处理算法对图像进行分析和识别，最终确定是否存在缺陷。

这种技术主要包括图像获取、预处理、特征提取和缺陷识别等几个关键步骤。

图像获取是基于图像处理的机械零件缺陷检测的首要步骤。

在这一步骤中，我们需要选择合适的图像采集设备，并进行适当的参数配置，以确保采集到的图像具备足够的清晰度和准确性。

一般来说，采用高分辨率的相机和光源等设备能够提高图像的质量，从而更好地支持后续的图像处理工作。

在图像预处理阶段，我们需要对采集到的图像进行一系列的处理操作，以便为后续的特征提取和缺陷识别提供更好的输入条件。

这些处理操作包括灰度化、滤波、增强等。

灰度化的目的是将彩色图像转化为灰度图像，简化后续计算的复杂性。

滤波可以去除图像中的噪声，提高图像的清晰度和辨识度。

增强操作则可以对图像进行对比度调整或者直方图均衡化，以进一步提高图像的质量。

特征提取是基于图像处理的机械零件缺陷检测的关键步骤之一。

在这一步骤中，我们需要找到能够描述和区分缺陷的有效特征。

这些特征可以包括形状、纹理、颜色等方面的信息。

对于不同类型的机械零件，可能需要采用不同的特征提取方法。

常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、轮廓提取等。

最后，缺陷识别是基于图像处理的机械零件缺陷检测的核心步骤。

通过利用机器学习、神经网络等方法，我们可以训练出一个能够自动判定缺陷的模型。

该模型可以根据之前提取的特征与已知的缺陷样本进行比对，识别出零件中的缺陷情况。

这样，人工目视检测的主观性和不确定性就可以得到一定程度的规避和解决。

基于数字图像处理的圆形检测的开题报告

基于数字图像处理的圆形检测的开题报告一、选题背景随着现代技术的不断发展，数字图像处理已成为一项广泛应用的技术。

在众多的应用中，圆形检测一直是一个十分重要的问题。

圆形检测在计算机视觉、机器人技术、医学成像等众多领域都得到了广泛的应用。

圆形检测的目的是在给定的图像中寻找其中的圆形，并找出其圆心和半径等信息。

然而，由于图像噪声和复杂度等因素的干扰，圆形检测一直是一个十分具有挑战性的问题。

二、研究内容本项目旨在基于数字图像处理技术进行圆形检测，主要包括以下研究内容：1.图像预处理对于输入的图像，需要先进行必要的预处理，包括去噪、图像增强等，以提高圆形检测的准确性。

2.圆形检测算法设计本项目将设计一种基于边缘检测和霍夫变换的圆形检测算法。

首先利用边缘检测算法检测出所有可能的圆形边缘，并采用霍夫变换对圆心和半径进行估计，从而得到最终的圆形检测结果。

3.算法实现和优化在圆形检测算法的实现过程中，需要考虑到算法复杂度和精度之间的平衡，以保证算法能够在实际应用中得到有效的使用。

为了优化算法效率，将采用多线程并行计算等方法进行优化。

三、研究意义圆形检测是数字图像处理领域中的一个重要问题，其应用广泛，并且涉及的技术难点很多。

针对该问题的研究旨在提高圆形检测的精度和效率，从而为实际应用提供帮助。

本项目的研究结果可以应用于计算机视觉、机器人技术、医学成像等领域，具有广泛的应用价值。

四、研究方法本项目采用文献调研、理论分析和实验研究相结合的方法，对圆形检测算法进行研究。

首先通过文献调研了解各种现有的圆形检测算法的优缺点，对其中的一些经典算法进行理论分析，并进一步设计和优化自己的圆形检测算法。

最后，通过实验验证本项目的算法性能和效果。

五、预期结果本项目将提出一种基于数字图像处理的高效准确的圆形检测算法，并在大量实验数据验证下，得出其性能和效果的具体指标，包括检测精度、处理速度等。

同时，本项目将实现该算法，并将开发出一个基于该算法的圆形检测软件，以验证算法的实际应用效果。

基于图像处理方法的形状误差评定

参考零件
轴承
实心圆柱体木件
预处理及图像轮廓提取部分
计算标准正方形X轴方向所代表的像素点数
边缘检测的比较和分析
边缘检测的比较和分析
圆度误差部分
最小二乘圆法、最小外接圆法、最大内接圆法、最小区域法
最小二乘圆法
圆度误差部分
最小区域法
使用两个同心圆包容实际轮廓，而且至少有4个实际的测点内外相间的且分布在两圆周上(这样符合交叉准则 )，那么两同心圆之间的区域即为最小区域，圆度误差就是两个同心圆的半径差
近似法评定圆柱度误差
将测得的实际轮廓投影于与测量轴线相垂直的平面上，然后按评定圆度误差的方法，用透明膜板上的同心圆去包容实际轮廓的投影，并使其构成最小包容区域，即内外同心圆与实际轮廓线投影至少有四点交替接触，内外同心圆的半径差即圆柱度误差值。近似法其实并不严格符合圆柱度误差的定义，它仅可以作为一种近似的测量方法，但因测量过程比较简便，所以在生产中经常被使
实心圆柱体木件圆度误差
最小区域法
轴承圆度误差
实心圆柱体木件圆度误差
圆柱度误差部分
程序：disp('第一组数据') [max1,min1]=Double('B1.jpg'); disp('第二组数据') [max2,min2]=Double('B2.jpg'); mm(1)=max1; mm(2)=max2; nn(1)=min1; nn(2)=min2; ml=max(mm); nl=min(nn); disp('圆柱度是（CM）：') disp(ml-nl)
最小二乘圆法
最小二乘圆法
最小区域法
最小区域法

基于机器视觉的圆形工件检测

摘
机器视觉是人工智能的一个重要领域，是工业自动化的一部分。机器视觉指的就是通过图像采集装置采集图像，再传到图像处理部分，对收集到的图像进行预处理，然后获得图像的特征信息，并对其结果进行判断检测，检查零件是否合格。基于机器视觉检测技术相对于传统的工件检测具有很多的优点，如：实时性、非接触性以及可以在恶劣的条件下完成工作，而且效率也比传统技术高，所以现如今机器人技术被广泛应用于现代工业中。本文的工作内容是利用机器视觉的技术对圆形的工业零件进行检测，机器视觉技术被广泛应用于工业生产以及工业零件的检测中。
Opencv是一个图像处理算法库，全称是Open SourceComputer Vision Library ,opencv拥有强大的图像处理能力，本课题利用它完成图像处理并利用hough变换对获得的圆形工件检测圆形特征。本课题使用的产品开发环境是vsiual studio 2010，并调用opencv计算机视觉开源库。完成对圆形工件的圆形特征检测。
This topicwasdetailed introduction the principle of circular part detection based on machine vision .thatincludedimage preprocessing method and Hough transform circle detection principle. Andusedthe opencv library for image processing and Hough transform circle detection. And in the ideal case of system calibration, will obtain the circle parameters for the actual size, and standard parts size comparison, thus obtains the error between the two, seen from the results, the precision of measurement is still can be accepted,to meet the basic requirements.

基于图像处理的机械零件尺寸检测与测量技术研究

基于图像处理的机械零件尺寸检测与测量技术研究一、引言机械零件的尺寸检测与测量是制造业中不可或缺的一环。

传统的测量方法往往耗时、费力且准确性有限，而基于图像处理的技术却能够通过数字化处理和分析图像信息来实现高效、准确的零件尺寸检测与测量。

本文将探讨基于图像处理的机械零件尺寸检测与测量技术的研究进展和应用前景。

二、基于图像处理的机械零件尺寸检测原理基于图像处理的机械零件尺寸检测借助计算机图像处理技术，通过对机械零件的图像进行分析、处理和识别，以实现尺寸的测量和检测。

该技术的核心是将图像转化为数字信号，并通过像素点的灰度、颜色、形状等特征进行分析和提取，从而获取零件的尺寸信息。

常用的方法包括边缘检测、特征提取、形状匹配等。

三、基于图像处理的机械零件尺寸检测技术研究进展1. 图像传感器技术的发展随着传感器技术的不断进步，高分辨率、高灵敏度的图像传感器得到了广泛应用。

这种传感器能够捕捉到更多的细节信息，为零件尺寸的测量提供了强有力的技术支持。

2. 图像处理算法的创新图像处理算法的创新也是基于图像处理的机械零件尺寸检测技术取得重要突破的关键。

例如，基于深度学习的目标检测算法能够在复杂背景和光照条件下准确地识别和测量零件的尺寸。

3. 三维重建技术的应用为了获取更加准确的尺寸信息，研究人员还引入了三维重建技术。

通过利用多个视角的图像，结合摄像机标定和三维重建算法，可以重建出机械零件的三维模型，并从中提取出更加精确的尺寸信息。

四、基于图像处理的机械零件尺寸检测技术的优势与应用1. 高效性和自动化相较于传统的尺寸检测方法，基于图像处理的技术具有高效、快速和自动化的优势。

只需将机械零件进行拍摄，通过图像处理软件即可进行尺寸的测量，大大提高了生产效率。

2. 准确性和可靠性基于图像处理的机械零件尺寸检测技术能够通过数字化处理和精确的算法实现高度准确的测量结果。

这对于保证产品质量和提高工业制造的可靠性非常重要。

3. 广泛应用于制造业基于图像处理的机械零件尺寸检测技术已广泛应用于制造业的各个领域，如汽车制造、航空航天、电子设备等。

基于图像处理的机械零件检测技术研究

基于图像处理的机械零件检测技术研究随着工业自动化的快速发展，机械零件在生产过程中起到了至关重要的作用。

机械零件的质量直接影响到整个产品的性能和可靠性，因此对机械零件的质量进行有效的检测非常关键。

传统的机械零件检测方式往往依赖于人工目视检查，效率低下且易受主体因素的影响。

而基于图像处理的机械零件检测技术则通过图像采集与分析进行自动化检测，大大提高了检测效率和准确性。

一、机械零件检测的背景与意义机械零件广泛应用于各种设备和机械系统中，对机械零件的质量要求日益严格。

传统的检测方式往往依赖于人工，需要耗费大量时间和人力，并且容易因为人为疲劳或主观判断而导致错误。

而基于图像处理的机械零件检测技术可以快速准确地识别和检测零件的缺陷和异常，为生产过程提供了强有力的支持。

二、基于图像处理的机械零件检测技术原理基于图像处理的机械零件检测技术是通过图像的采集、预处理、特征提取和分类识别等步骤来实现的。

首先，通过相机等设备对机械零件进行图像采集，获得机械零件的视觉信息。

然后，对图像进行预处理，包括灰度化、滤波、增强等步骤，以提高后续处理的准确性。

接着，通过特征提取算法提取图像中的关键特征，如边缘、纹理等，用于后续的分类和识别。

最后，根据预先建立的模型和算法，对机械零件进行分类判断，实现缺陷和异常的检测。

三、图像处理算法在机械零件检测中的应用在基于图像处理的机械零件检测技术中，涉及了多种图像处理算法的应用。

其中，边缘检测算法是最基础且常用的一种算法。

通过识别图像中物体的边缘信息，可以帮助确定零件的形状和轮廓，从而进行形状匹配和缺陷检测。

此外，纹理分析算法也是机械零件检测中常用的算法之一。

通过对图像中的纹理特征进行提取和分析，可以判断零件表面的均匀性和细微的缺陷。

此外，还可以利用机器学习算法进行机械零件的分类和识别。

通过训练样本的学习，可以建立模型用于未知样本的分类和检测，提高了机械零件检测的准确性和可靠性。

四、基于图像处理的机械零件检测技术的应用和展望基于图像处理的机械零件检测技术在实际应用中已经取得了很大的进展。

圆形工件检测及对准方法的研究与实现

圆形工件检测及对准方法的研究与实现作者：王艳孙永荣张翼刘晓俊来源：《现代电子技术》2012年第10期摘要：快速而准确地实现工件对准在工业自动化领域有着广阔的应用前景。

在此基于图像处理技术构建了圆形工件的对准系统，对圆形工件的检测及对准技术开展研究。

该系统通过图像采集卡采集被测工件的视觉图像，进行中值滤波、采用Sobel边缘提取，利用改进的Hough圆变换进行中心定位，从而求得工件中心离视场中心的偏移量，使得步进电机依照此偏移量进行x,y方向的驱动。

相较于传统的对准方法，该系统大大降低了图像处理所需时间，实现了圆形工件的快速检测和对准。

关键词：对准系统；图像处理；圆形检测； Hough变换中图分类号：文献标识码：A 文章编号：基金项目：国家自然科学基金资助项目（91016019）;南京航空航天大学研究生创新基地(实验)开放基金资助项目(200902008)0 引言在工业机械制造中，以圆形为特征的工件例如圆柱、圆孔、圆球等占有相当的比例。

在目前的生产环节中，圆形工件的对准一般使用直尺、游标卡尺和千分尺等工具去测量其直径，定位其中心等圆形参数后再调整对准，这些测量手段的检测精度和效率比较低，而且操作者的经验和工作态度往往影响其准确率，这样的检测方法无法满足现代化生产制造的要求。

夏亮经等人［1］在自动调焦和对准系统的研究中采用形心法确定零件的中心，该方法不需要计算出零件的外形即可确定零件中心，计算简单迅速。

王贤刚［2］等人在自动确定工业CT 中心的方法中利用Hough变换确定旋转中心，获得的工业CT 系统旋转中心精度较高。

为了将对准实时性和精度有效地结合起来，本文对一种基于图像处理以及改进Hough变换的对准方法展开研究。

1 系统架构及图像处理1.1 圆形工件检测及对准系统本文构建了圆形工件的检测对准系统，图1是工件圆形检测系统示意图。

系统由计算机、图像采集卡、CCD摄像头、光源以及步进电机组成。

CCD摄像机获取图像后，图像采集卡将拍摄的图像转为数字图像后送至计算机进行处理，在求得圆心半径并计算得到偏移量后，由步进电机驱动x,y方向完成对准工作。

基于图像处理的机械零部件检测技术应用

基于图像处理的机械零部件检测技术应用机械是一个国家工业发展的重要基础，新时期以来我国经济步入了高速发展的通道，尤其是以信息技术为代表的高技术产业获得了飞速的发展，新技术产业的转型升级直接带动了以传动机械制造业的转型发展，做好机械零部件的检测是提高机械零部件质量的重要一环，长期以来机械零部件生产检测所使用的传统检测手段已经无法满足现代工业生产对于机械零部件的高质量、高精度要求。

为做好机械零部件机械检测与测试需要借助于现今高速发展的电子信息技术。

文章在分析非接触测量技术特点的基础上对其在机械零部件检测中的应用进行了分析阐述。

标签：机械零部件；非接触式检测；图像测量Abstract：Machinery is an important foundation for the industrial development of a country. Since the new period，China’s economy has stepped into the channel of high-speed development，especially the high-tech industry represented by information technology has gained rapid development. The transformation and upgrading of the new technology industry has directly led to the transformation and development of the manufacturing industry of transmission machinery. It is an important link to improve the quality of mechanical parts and components to do a good job in the inspection of mechanical parts. For a long time，the traditional testing methods used in the production and testing of mechanical parts have been unable to meet the requirements of high quality and high precision of modern industrial production. In order to do the mechanical testing and testing of mechanical parts，it is necessary to do a good job in the detection and testing of mechanical parts with the help of the rapid development of electronic information technology. Based on the analysis of the characteristics of non-contact measurement technology，the application of non-contact measurement technology in the inspection of mechanical parts is analyzed and expounded in this paper.Keywords：mechanical parts；non-contact detection；image measurement前言機械零部件的检测质量与精度一直困扰着机械零部件检测行业，机械零部件的几何精度与尺寸精度直接影响着机械的生产效率与生产质量。

毕业设计(论文)-零件尺寸测量中的数字图像处理技术

毕业设计(论文)-零件尺寸测量中的数字图像处理技术数字图像处理技术在工业生产和制造业中得到越来越广泛的应用。

其中，其在零件尺寸测量方面的应用，在工业生产控制和质量控制中占有重要地位。

本文就数字图像处理技术在零件尺寸测量中的应用展开阐述。

一、概述零件尺寸测量技术是工业生产控制和质量控制中的重要一环。

而传统的测量方法往往是采用量具进行测量，这种方法成本高，测量精度依赖于操作者的经验水平。

而数字图像处理技术的应用则可以简化测量过程，提高测量效率和精度。

数字图像处理技术将数字化的图像数据应用数学方法和算法处理，得到我们所需要的各种图像信息。

在零件尺寸测量领域，数字图像处理技术可以用来获得零件的轮廓、边缘、圆弧等信息，从而得到零件的尺寸和形状。

二、数字图像处理技术在零件尺寸测量中的应用1.图像预处理数字图像处理技术中的图像预处理步骤对于零件尺寸测量非常重要。

由于拍摄条件和拍摄设备的差异，获取到的图像可能会存在颜色、亮度、对比度、噪声等问题。

而这些问题将对后续处理产生严重影响。

因此，图像预处理是零件尺寸测量中的一项必须工作。

图像处理中的预处理步骤包括图像的增强、滤波和分割等。

2.图像分割图像分割是指将图像划分成若干个互不重叠的区域。

在零件尺寸测量中，图像分割的目的是将零件与背景分离开来。

图像分割技术的选择将影响到零件尺寸测量的结果。

在图像分割的选择上，可以采用灰度阈值法、区域生长法、边缘检测法等方法。

3.边缘检测在数字图像处理中边缘检测是指从图像中提取出物体边界的技术。

零件尺寸测量中的边缘检测可以通过对图像中灰度值变化的分析得到。

4.形状拟合在得到零件边缘信息后，需要对边缘信息进行分析和处理，计算出零件的尺寸和形状。

其中，形状拟合是零件尺寸测量中的一个重要环节。

形状拟合可以通过多项式曲线拟合、圆拟合、椭圆拟合等得到零件的中心点、长度、宽度等信息。

三、数字图像处理技术在零件尺寸测量中的优势1.提高测量效率数字图像处理技术可以在短时间内获取大量的数据，并且可以通过计算机程序对数据进行处理，从而提高测量效率。