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应用机器视觉系统检测机械加工尺寸偏差的研究的综述报告.docx

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应用机器视觉系统检测机械加工尺寸偏差的研究的综述报告.docx

上传人:niuww 2024/4/15 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【应用机器视觉系统检测机械加工尺寸偏差的研究的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【应用机器视觉系统检测机械加工尺寸偏差的研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。应用机器视觉系统检测机械加工尺寸偏差的研究的综述报告随着制造业自动化程度的不断提高,机器视觉技术已成为工业制造领域中不可或缺的一环。在机械加工工艺中,尺寸偏差的问题常常会出现,并会对产品质量造成极大的影响。因此,应用机器视觉系统来检测机械加工尺寸偏差已成为当前研究的热点之一。机器视觉系统作为一种自动化检测工具,其应用在机械制造行业中的优势十分明显:高效、高精度、可靠性强,能够大大提高产品质量和生产效率。通过计算机视觉算法,机器视觉系统可以高精度地测量机械加工产品的各种尺寸参数,如长度、宽度、厚度、角度、直径等。同时,机器视觉系统能够自动识别缺陷、异物和其他不良状况,有效避免制造中的人为误差,提高产品质量可靠度。在机器视觉系统中,关键的一步是图像预处理。由于机械加工产品表面存在划痕、氧化、污渍等干扰物,会对图像质量产生影响,对尺寸测量的准确性造成很大影响。因此,图像预处理旨在消除这些干扰物,提高图像质量和尺寸测量的准确度。在预处理步骤中常用的方法包括图像滤波、亮度校正、边缘增强、灰度/二值化等。在尺寸测量中,最常见的方法是基于特征提取的方法。该方法首先通过特征提取算法来检测出机械加工产品的表面特征点或线,然后根据这些特征点或线进行尺寸测量。其中最常用的特征点包括角点、边点、交点,最常用的特征线包括直线、圆形、椭圆形等。此外,为了提高算法的稳定性和准确性,常常会采用多种特征点或线的组合进行尺寸测量。例如,利用角点和交点组合实现尺寸测量,或者利用圆拟合算法和交点的组合实现尺寸测量。除了基于特征提取的方法,目前尺寸测量中也有基于深度学****的方法。深度学****技术通过学****大量数据来构建识别模型,在尺寸测量中也具有很大的优势。例如,N)来提取图像特征,并利用全连接层进行尺寸测量。由于深度学****技术具有自学****能力、泛化能力强的特点,可以在提高尺寸测量准确率的同时,也可以提高系统的鲁棒性和可移植性。总之,应用机器视觉系统检测机械加工尺寸偏差是一项十分重要的任务,其可以提高生产效率、保证产品质量,并且具有广泛的应用前景。但是,尺寸测量仍面临诸多挑战,例如光照条件、图像质量、数据处理等问题仍需要进一步研究和解决。因此,在尺寸测量方面的研究也是一项不可或缺的任务。