资料介绍
阐述了利用机器人视觉进行零件尺寸检测的系统。包括:机器人视觉系统的构成; 工件测量的基本原理;图像预处理的基本方法;图像边缘特征的提取与具体实现算法。实践表明,该系统方案是切实可行的,具有较高的使用价值。
在现代制造业自动化生产中,涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用。这类加工生产的共同特点是连续大批量生产、对尺寸精确度的要求非常高。这种带有高度重复性和智能性判断的工作一般只能靠人手工检测来完成,我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序,在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时,仍然不能保证100%的检验合格率,而当今企业之间的竞争,已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。有些时候,如微小尺寸的精确快速测量,形状匹配,颜色辨识等,用人眼根本无法连续稳定地进行,其它物理量传感器也难有用武之地。以铸件而言,它的形状不规则导致难以测量,而钣金件也是千变万化。这时,计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性,与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合,使机器视觉在工业检测中的应用越来越广泛。机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度,与一般意义上的图像处理系统相比,机器视觉强调的是精度和速度,以及工业现场环境下的可靠性。
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