CN108613630B - 基于图像处理技术的两线型管水准器气泡偏移量测量方法 - Google Patents

基于图像处理技术的两线型管水准器气泡偏移量测量方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108613630B
CN108613630B CN201810417224.0A CN201810417224A CN108613630B CN 108613630 B CN108613630 B CN 108613630B CN 201810417224 A CN201810417224 A CN 201810417224A CN 108613630 B CN108613630 B CN 108613630B
Authority
CN
China
Prior art keywords
bubble
image
center
contour
thick black
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810417224.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108613630A (zh
Inventor
刘磊
陈爱军
丁佳为
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Jiliang University
Original Assignee
China Jiliang University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Jiliang University filed Critical China Jiliang University
Priority to CN201810417224.0A priority Critical patent/CN108613630B/zh
Publication of CN108613630A publication Critical patent/CN108613630A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108613630B publication Critical patent/CN108613630B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/02Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
    • G01B11/03Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness by measuring coordinates of points

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于图像处理技术的两线型管水准器气泡偏移量测量方法,具体实施内容为:本发明方法采用自动确定感兴趣区域的方式对原始两线型管水准器灰度图像进行操作获取感兴趣区域图像;在感兴趣区域图像中找到气泡中心与各条粗黑线轮廓中心;计算气泡中心与最接近气泡中心两条粗黑线轮廓中心的距离;最终根据标定结果实现对气泡中心与最接近气泡中心两条粗黑线轮廓中心偏移量的测量。本发明方法采用机器视觉的方式能有效解决采用人眼识别时费时费力,误差大的问题,采用气泡中心与两条粗黑线包围的矩形中心的垂直距离值表示实际偏移量的方法,算法具有创新性且鲁棒性佳,同时简单实用,精度高。

Description

基于图像处理技术的两线型管水准器气泡偏移量测量方法
技术领域
本发明涉及机器视觉测量技术领域,涉及一种基于图像处理技术的多线型管水准器气泡偏移量测量方法。
背景技术
在众多工业制造生产活动中,人们常常需要对被测物体表面进行平面度的检测,因此通常会借助一些带有管水准器的计量器具(例如:水平仪等)来完成此类精密测量,目前使用最为广泛的方法是通过测量管水准器中的气泡偏移量来判断被测物体表面是否水平。当今市面上有很多用来检测被测物体表面平面度的带有管水准器的计量器具,许多厂家为了保证自己生产的带有管水准器的计量器具测量准确性,都会在产品出厂前对管水准器内的气泡进行检测和校准。-般校准的方式,就是将带有管水准器的计量器具置于标准水平检测台上,根据管水准器内气泡偏离中心的程度来判断出厂的计量器具是否合格。不同精度的计量器具在检测时允许的误差范围也不相同。目前国内的对于管水准器内气泡偏移量常用的检测方法:
(1)通过人眼识别管水准器内气泡的偏移量,借此来判断计量器具合格与否,对产品进行校正也还只是人工调整管水准器的方式,显然这种方式不仅误差大,还大量消耗人力物力,产品精度很难得到提高。
(2)基于Canny边缘检测和加权最小二乘的方法进行气泡偏移量的测量,虽然该方法对于质量较差的图像有很强的鲁棒性,但通过该方法找到的计算气泡偏移量的固定边界区域不够精确,导致最后计算出的气泡偏移量存在明显误差。
(3)利用局部灰度梯度平均值曲线以及亚像素精度定位的方法进行气泡偏移量的测量,虽然该方法对于气泡轮廓边缘端点的提取精确度很高,但由于在实际测量矫正管水准器气泡的过程中,会受到电机振动的影响,气泡调整时,其轮廓形状会随之发生微小变化,因此,在持续调整的过程中若只提取气泡左右端点进行偏移量测量,则会严重影响到整个测量过程的测量精度。
发明内容
本发明针对现有技术的不足,提供了一种基于图像处理技术的两线型管水准器气泡偏移量测量方法,该方法采用自动确定感兴趣区域的方式,在气泡中心进入计算气泡偏移量的固定区域中心时,利用图像轮廓寻找到气泡中心以及两组粗黑线中心坐标,并测量出气泡中心在各组粗黑线所包围区域间的偏移量;提高了测量精度,同时可用于机器替代人类对带有两线型管水准器的计量器具进行检测,解决了人眼识别费时费力,误差大的问题。
本发明所采用的技术方案是,一种基于图像处理技术的两线型管水准器气泡偏移量测量方法,具体按照以下步骤实施:
步骤1:读取两线型管水准器气泡原始灰度图像;
步骤2:对原始灰度图像进行二值化处理;
步骤3:对二值化后的图像bI1进行轮廓检测,寻找图像中的最大轮廓CTMax并求取最大轮廓的最小外接矩形的倾角;
步骤4:对得到的最大轮廓进行预处理,将最大轮廓外接矩形四个顶点坐标向矩形内收缩一定量得到感兴趣区域图像IRoi
步骤5:根据步骤3得到的最大轮廓最小外接矩形倾角对感兴趣区域图像进行摆正处理;
步骤6:对得到的摆正后的感兴趣区域图像Irot进行二值化和中值滤波处理;
步骤7:对步骤6得到的滤波结果图像Ifilt进行轮廓检测,寻找感兴趣区域图像中的气泡轮廓和各条粗黑线轮廓并求取气泡轮廓的最小外接矩形中心坐标以及气泡中心与各轮廓最小外接矩形中心的距离;
步骤8:寻找短1行程,精确计算感兴趣区域图像中各条粗黑线的中心坐标;
步骤9:根据步骤8得到的最靠近气泡中心的两条粗黑线轮廓中心坐标,计算两条粗黑线所包围的矩形区域中心坐标,同时计算气泡中心与两条粗黑线所包围的矩形区域中心的垂直物理距离,精确测量气泡的偏移量。
本发明的有益效果是,通过图像处理技术根据两线型管水准器中气泡的不同位置,计算气泡整体区域中心偏离两线型管水准器各条粗黑线包围的固定区域中心的距离,实现两线型管水准器气泡偏移量的测量。本发明方法,能有效解决采用人眼识别时,费时费力,误差大的问题,采用气泡中心与两条粗黑线包围的矩形中心的垂直距离值的方法代替气泡轮廓上下边缘点与两条粗黑线轮廓中心垂直距离值的方法,计算实际的偏移量,前者算法鲁棒性更佳,同时简单实用,精度高。
附图说明
图1是本发明方法的步骤流程图;
图2是本发明方法获取的两线型管水准器气泡原始灰度图像;
图3是本发明方法获取的原始二值化图像;
图4是本发明方法获取的最大轮廓图像;
图5是本发明方法提取的感兴趣区域图像;
图6是本发明方法获取的感兴趣区域摆正图像;
图7是本发明方法获取的摆正后感兴趣区域二值化中值滤波结果图像;
图8是本发明方法获取的标识粗黑线图像;
图9是本发明方法获取的显示气泡偏移量测量结果图像;
具体实施方式
步骤1:读取两线型管水准器气泡原始灰度图像
得到的两线型管水准器气泡原始灰度图像src如图2所示。
步骤2:对原始灰度图像进行二值化处理
对原始灰度图像src采用OTSU法进行二值化分割处理得到的二值化图像bI1如图3所示。
步骤3:对二值化后的图像bI1进行轮廓检测,寻找图像中的最大轮廓CTMax并求取最大轮廓的最小外接矩形的倾角
对二值化后得到的图像bI1进行轮廓检测,由于二值化后前景图像与背景图像差异明显,背景图像为全黑色,因此二值化图像中最大轮廓包围区域的图像即为前景图像,找到最大轮廓序号index,并将最大轮廓CTMax在原始图像dst中标识出来,如图4所示,利用最大轮廓CTMax求取最小外接矩形倾角θ。
步骤4:对得到的最大轮廓进行预处理,将最大轮廓外接矩形四个顶点坐标向矩形内收缩一定量得到感兴趣区域图像IRoi
为了减少运算量以及减少最大轮廓边界图像对后续图像处理的干扰,对得到的最大轮廓CTMax进行收缩处理,即先将最大轮廓最小外接矩形以左上角的顶点为平移起点,沿x轴和y轴各平移一定距离offset,再将矩形另外三个顶点坐标向矩形内沿x轴和y轴各平移一定距离offset,新得到的矩形包围区域即是感兴趣区域图像IRoi。并在原始图像dst中标识出来,如图5所示。
步骤5:根据步骤3得到的最大轮廓最小外接矩形倾角对感兴趣区域图像进行摆正处理
将感兴趣区域图像IRoi以左上角为原点逆时针旋转一个角度θ1,得到摆正后的感兴趣图像IRot,如图6所示,其中θ1为:
θ1=θ+90° (1)
式中θ为根据步骤3得到的最大轮廓的最小外接矩形的倾角。
步骤6:对得到的摆正后的感兴趣区域图像Irot进行二值化和中值滤波处理
对摆正后的感兴趣区域图像IRot采用OTSU法进行二值化分割,处理得到二值化图像bI2,对bI2进行5×5窗口中值滤波去除噪声,得到滤波结果图像Ifilt,如图7所示。
步骤7:对步骤6得到的滤波结果图像Ifilt进行轮廓检测,寻找感兴趣区域图像中的气泡轮廓和各条粗黑线轮廓并求取气泡轮廓的最小外接矩形中心坐标以及气泡中心与各轮廓最小外接矩形中心的距离
对步骤6得到的滤波结果图像Ifilt进行轮廓检测,由于步骤4所述的感兴趣区域图像中仅存在各条粗黑线与气泡的轮廓,因此在各图像轮廓中最大的轮廓即为气泡轮廓,构建能装入距离及索引号的动态数组vector,其中距离为气泡中心与其他轮廓最小外接矩形中心的距离,索引号为对Ifilt进行轮廓检测得到的轮廓序号,在感兴趣区域图像中找到气泡轮廓后,对气泡轮廓求取最小外接矩形中心坐标bC(x0,y0),此中心即为气泡中心,计算气泡中心与其他轮廓最小外接矩形中心的距离dist,并将计算结果dist以及轮廓索引号存入动态数组vector中。
步骤8:寻找短1行程,精确计算感兴趣区域图像中各条粗黑线的中心坐标
将动态数组vector按从小到大进行升序排序,排序后的动态数组vector中前面第2和第3组数据即为距离气泡中心最接近的上下两条粗黑线所对应的数据。根据相对应的索引号找到滤波结果图像Ifilt中对应粗黑线轮廓的外接矩形blR1和b1R2,在粗黑线轮廓外接矩形blR1和blR2包围的区域内寻找粗黑线准确的中心坐标,首先在粗黑线轮廓外接矩形区域内从上到下逐行寻找像素值为1行程的起始点,若在矩形区域内找到1行程的起始点后,记录起始点所在的列值leftX和行值row,再从该起始点开始从左到右逐点寻找l行程的结尾点,并记录1行程的长度L,若l行程的长度超L过粗黑线轮廓外接矩形宽度的阙值,即:
L>W×R (2)
R为粗黑线轮廓外接矩形宽度的比例,则将该l行程的中心坐标记录在存储l行程中心坐标的动态数组vecPts中,然后继续寻找其他满足式(2)的1行程,最后将所有满足式(2)的1行程的中心坐标取平均值,得到离气泡最近两条粗黑线轮廓精确的中心坐标bLC1(x1,y1)和bLC2(x2,y2)。同时利用每条粗黑线轮廓最小外接矩形长度和轮廓中心坐标在原始图像dst中将最靠近气泡中心的两条粗黑线标识出来,如图8所示。
步骤9:根据步骤8得到的最靠近气泡中心的两条粗黑线轮廓中心坐标,计算两条粗黑线所包围的矩形区域中心坐标,同时计算气泡中心与两条粗黑线所包围的矩形区域中心的垂直物理距离,精确测量气泡的偏移量
在得到最靠近气泡的两条粗黑线轮廓中心坐标bLC1(x1,y1)和bLC2(x2,y2)后,结合气泡轮廓最小外接矩形坐标bC(x0,y0),先计算最靠近气泡中心的两条粗黑线包围的矩形区域垂直中心坐标yc,计算公式为:
yc=(y1+y2)/2 (3)
再结合事先标定的图像标定结果Res,单位为mm/Pixel,计算气泡中心与离气泡最近的两条粗黑线围成的固定区域中心实际的垂直物理距离ΔY:
ΔY=|yc-y0|×Res (4)
最后可得到最终的检测结果,如图9所示。

Claims (7)

1.基于图像处理技术的两线型管水准器气泡偏移量测量方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:
步骤1:读取两线型管水准器气泡原始灰度图像;
步骤2:对原始灰度图像进行二值化处理;
步骤3:对二值化后的图像bI1进行轮廓检测,寻找图像中的最大轮廓CTMax并求取最大轮廓的最小外接矩形的倾角;
步骤4:对得到的最大轮廓进行预处理,将最大轮廓外接矩形四个顶点坐标向矩形内收缩一定量得到感兴趣区域图像IRoi
步骤5:根据步骤3得到的最大轮廓最小外接矩形倾角对感兴趣区域图像进行摆正处理;
步骤6:对得到的摆正后的感兴趣区域图像Irot进行二值化和中值滤波处理;
步骤7:对步骤6得到的滤波结果图像Ifilt进行轮廓检测,寻找感兴趣区域图像中的气泡轮廓和各条粗黑线轮廓并求取气泡轮廓的最小外接矩形中心坐标以及气泡中心与各轮廓最小外接矩形中心的距离;
步骤8:寻找短1行程,精确计算感兴趣区域图像中各条粗黑线的中心坐标;
步骤9:根据步骤8得到的最靠近气泡中心的两条粗黑线轮廓中心坐标,计算两条粗黑线所包围的矩形区域中心坐标,同时计算气泡中心与两条粗黑线所包围的矩形区域中心的垂直物理距离,精确测量气泡的偏移量;
所述步骤7具体按照以下过程实施:
对步骤6得到的滤波结果图像Ifilt进行轮廓检测,由于步骤4所述的感兴趣区域图像中仅存在各条粗黑线与气泡的轮廓,因此在各图像轮廓中最大的轮廓即为气泡轮廓,构建能装入距离及索引号的动态数组vector,其中距离为气泡中心与其他轮廓最小外接矩形中心的距离,索引号为对Ifilt进行轮廓检测得到的轮廓序号,在感兴趣区域图像中找到气泡轮廓后,对气泡轮廓求取最小外接矩形中心坐标bC(x0,y0),此中心即为气泡中心,计算气泡中心与其他轮廓最小外接矩形中心的距离dist,并将计算结果dist以及轮廓索引号存入动态数组vector中;
所述步骤8具体按照以下过程实施:将动态数组vector按从小到大进行升序排序,排序后的动态数组vector中前面第2和第3组数据即为距离气泡中心最接近的上下两条粗黑线所对应的数据,根据相对应的索引号找到滤波结果图像Ifilt中对应粗黑线轮廓的外接矩形blR1和b1R2,在粗黑线轮廓外接矩形blR1和blR2包围的区域内寻找粗黑线准确的中心坐标,首先在粗黑线轮廓外接矩形区域内从上到下逐行寻找像素值为1行程的起始点,若在矩形区域内找到1行程的起始点后,记录起始点所在的列值leftX和行值row,再从该起始点开始从左到右逐点寻找l行程的结尾点,并记录1行程的长度L,若l行程的长度超L过粗黑线轮廓外接矩形宽度的阙值,即:
L>W×R (1)
R为粗黑线轮廓外接矩形宽度的比例,则将该l行程的中心坐标记录在存储l行程中心坐标的动态数组vecPts中,然后继续寻找其他满足式(1)的1行程,最后将所有满足式(1)的1行程的中心坐标取平均值,得到离气泡最近两条粗黑线轮廓精确的中心坐标bLC1(x1,y1)和bLC2(x2,y2)。
2.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的两线型管水准器气泡偏移量测量方法,其特征在于,所述的步骤2中,具体按照以下过程实施:
对原始灰度图像src采用OTSU法进行二值化分割得到二值化图像bI1
3.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的两线型管水准器气泡偏移量测量方法,其特征在于,所述的步骤3中,具体按照以下过程实施:
对二值化后得到的图像bI1进行轮廓检测,找到包含气泡信息前景图像对应的最大轮廓序号index,并求取最大轮廓CTMAX最小外接矩形倾角θ。
4.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的两线型管水准器气泡偏移量测量方法,其特征在于,所述的步骤4中,具体按照以下过程实施:
对得到的最大轮廓CTMax的外接矩形进行收缩处理,即先将最大轮廓外接矩形以左上角的顶点为平移起点,沿x轴和y轴各平移一定距离offset,再将矩形另外三个顶点坐标向矩形内沿x轴和y轴各平移一定距离offset,新得到的矩形包围区域即是感兴趣区域图像IRoi
5.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的两线型管水准器气泡偏移量测量方法,其特征在于,所述的步骤5中,具体按照以下过程实施:
将感兴趣区域图像IRoi以左上角为原点逆时针旋转一个角度θ1,得到摆正后的感兴趣图像IRot,其中θ1为:
θ1=θ+90° (2)
式中θ为根据步骤3得到的最大轮廓的最小外接矩形的倾角。
6.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的两线型管水准器气泡偏移量测量方法,其特征在于,所述的步骤6中,具体按照以下过程实施:
对摆正后的感兴趣区域图像IRot采用OTSU法进行二值化分割处理,得到二值化图像bI2,对bI2进行5×5窗口中值滤波去除噪声,得到滤波结果图像Ifilt
7.根据权利要求1所述的基于图像处理技术的两线型管水准器气泡偏移量测量方法,其特征在于,所述的步骤9中,具体按照以下过程实施:
在得到最靠近气泡的两条粗黑线轮廓中心坐标bLC1(x1,y1)和bLC2(x2,y2)后,结合气泡轮廓最小外接矩形坐标bC(x0,y0),先计算最靠近气泡中心的两条粗黑线包围的矩形区域垂直中心坐标yc,计算公式为:
yc=(y1+y2)/2 (3)
再结合事先标定的图像标定结果Res,单位为mm/Pixel,计算气泡中心与离气泡最近的两条粗黑线围成的固定区域中心实际的垂直物理距离ΔY:
ΔY=|yc-y0|×Res (4)
即得到了气泡的偏移量。
CN201810417224.0A 2018-04-28 2018-04-28 基于图像处理技术的两线型管水准器气泡偏移量测量方法 Active CN108613630B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810417224.0A CN108613630B (zh) 2018-04-28 2018-04-28 基于图像处理技术的两线型管水准器气泡偏移量测量方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810417224.0A CN108613630B (zh) 2018-04-28 2018-04-28 基于图像处理技术的两线型管水准器气泡偏移量测量方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108613630A CN108613630A (zh) 2018-10-02
CN108613630B true CN108613630B (zh) 2022-03-11

Family

ID=63661889

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810417224.0A Active CN108613630B (zh) 2018-04-28 2018-04-28 基于图像处理技术的两线型管水准器气泡偏移量测量方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108613630B (zh)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109886911B (zh) * 2018-10-09 2020-12-18 中国计量大学 一种基于图像处理技术的水准泡刻线缺陷检测方法
CN109883396B (zh) * 2018-10-09 2020-11-24 中国计量大学 一种基于图像处理技术的水准泡刻线宽度测量方法
CN109900302A (zh) * 2019-04-09 2019-06-18 中国计量大学 一种多刻线水准管气泡居中误差视觉测量方法
CN112053305A (zh) * 2020-09-09 2020-12-08 成都市精卫鸟科技有限责任公司 一种利于图像截取和校正的排版结构、页面、图书及图像截取和校正方法、装置、设备、介质
CN112254744A (zh) * 2020-10-23 2021-01-22 广州计量检测技术研究院 一种气泡水平仪校准方法、系统、装置及存储介质
CN113124898B (zh) * 2021-03-03 2022-12-23 上海大学 一种基于图像处理的管水准器位置精度测量方法
CN114018289B (zh) * 2021-11-08 2022-06-10 河北省科学院应用数学研究所 水准器检测方法及装置
CN116592835B (zh) * 2023-07-18 2023-10-27 聊城金恒智慧城市运营有限公司 一种智能化施工用水准测量仪器及测量方法

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE3306854A1 (de) * 1982-03-01 1983-09-15 Gama Electronic Gmbh Verfahren und anordnung zur pruefung einer libelle
JPS62229010A (ja) * 1986-03-31 1987-10-07 Agency Of Ind Science & Technol 直線部分をもつ対象物の位置ずれ及び姿勢角の自動計測方法
JPH116711A (ja) * 1997-06-16 1999-01-12 Matsushita Electric Ind Co Ltd 計測用撮像装置の校正値測定方法
JP2004177716A (ja) * 2002-11-27 2004-06-24 Kyocera Corp 光ファイバー用フェルールの頂点ズレ測定方法
CN104981105A (zh) * 2015-07-09 2015-10-14 广东工业大学 一种快速精确获得元件中心和偏转角度的检测及纠偏方法
CN105809705A (zh) * 2016-03-30 2016-07-27 广东工业大学 一种基于最小外接矩形的贴片元件定位识别方法
CN106289325A (zh) * 2016-09-23 2017-01-04 浙江大学 一种气泡水平仪自动检测系统
CN106524934A (zh) * 2016-11-11 2017-03-22 北京工业大学 一种高精度小模数齿轮视觉测量方法
CN106643613A (zh) * 2016-09-20 2017-05-10 西安交通大学 一种非球面在位检测中的位置误差标定方法
CN107356202A (zh) * 2017-07-27 2017-11-17 中国科学院光电研究院 一种激光扫描测量系统目标自动照准方法
CN107818583A (zh) * 2017-11-07 2018-03-20 歌尔股份有限公司 十字中心检测方法及装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW479809U (en) * 2001-06-13 2002-03-11 Sue-Zeng Yang Photoelectronic tilt angle sensing device

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE3306854A1 (de) * 1982-03-01 1983-09-15 Gama Electronic Gmbh Verfahren und anordnung zur pruefung einer libelle
JPS62229010A (ja) * 1986-03-31 1987-10-07 Agency Of Ind Science & Technol 直線部分をもつ対象物の位置ずれ及び姿勢角の自動計測方法
JPH116711A (ja) * 1997-06-16 1999-01-12 Matsushita Electric Ind Co Ltd 計測用撮像装置の校正値測定方法
JP2004177716A (ja) * 2002-11-27 2004-06-24 Kyocera Corp 光ファイバー用フェルールの頂点ズレ測定方法
CN104981105A (zh) * 2015-07-09 2015-10-14 广东工业大学 一种快速精确获得元件中心和偏转角度的检测及纠偏方法
CN105809705A (zh) * 2016-03-30 2016-07-27 广东工业大学 一种基于最小外接矩形的贴片元件定位识别方法
CN106643613A (zh) * 2016-09-20 2017-05-10 西安交通大学 一种非球面在位检测中的位置误差标定方法
CN106289325A (zh) * 2016-09-23 2017-01-04 浙江大学 一种气泡水平仪自动检测系统
CN106524934A (zh) * 2016-11-11 2017-03-22 北京工业大学 一种高精度小模数齿轮视觉测量方法
CN107356202A (zh) * 2017-07-27 2017-11-17 中国科学院光电研究院 一种激光扫描测量系统目标自动照准方法
CN107818583A (zh) * 2017-11-07 2018-03-20 歌尔股份有限公司 十字中心检测方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
一种基于图像处理的水平尺气泡偏移量检测系统;单晓杭等;《计算机应用于软件》;20171130;第34卷(第11期);第113-118页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN108613630A (zh) 2018-10-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108613630B (zh) 基于图像处理技术的两线型管水准器气泡偏移量测量方法
CN109003258B (zh) 一种高精度亚像素圆形零件测量方法
CN108592948B (zh) 一种管水准器气泡偏移量自动测量方法
CN108534802B (zh) 基于图像处理技术的管水准器气泡偏移量测量方法
CN107945155B (zh) 一种基于Gabor滤波器的牙膏管肩缺陷检测方法
CN106643549B (zh) 一种基于机器视觉的瓷砖尺寸检测方法
CN108876860B (zh) 一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法
CN109409290B (zh) 一种温度表检定读数自动识别系统及方法
CN113724193B (zh) Pcba零部件尺寸及间隙高精度视觉测量方法
CN111161339B (zh) 一种间距测量方法、装置、设备以及计算机可读介质
CN110838097A (zh) 一种基于机器视觉的输送带偏移测量方法
CN110260818B (zh) 一种基于双目视觉的电子连接器鲁棒检测方法
CN110211178B (zh) 一种利用投影计算的指针式仪表识别方法
CN108895959A (zh) 一种基于亚像素的相机标定板角点计算方法
CN111507186A (zh) 一种变电站指针式仪表读数识别方法
CN109883396B (zh) 一种基于图像处理技术的水准泡刻线宽度测量方法
CN114627080A (zh) 基于计算机视觉的车辆冲压配件缺陷检测方法
CN109886911B (zh) 一种基于图像处理技术的水准泡刻线缺陷检测方法
CN111309271B (zh) 一种基于机器视觉的双色打印机检测方法
CN206281468U (zh) 一种柱状物体垂直度的非接触式检测装置
CN113160223A (zh) 轮廓的确定方法、确定装置、检测设备及存储介质
CN115761468A (zh) 一种基于图像分割和目标检测技术的水位检测系统、方法
CN114078220B (zh) 一种基于深度相机的托盘识别方法
Ziqiang et al. Research of the algorithm calculating the length of bridge crack based on stereo vision
CN113989513A (zh) 一种方形指针式仪表读数识别的方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant