CN108876860B - 一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法 - Google Patents

一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108876860B
CN108876860B CN201810417223.6A CN201810417223A CN108876860B CN 108876860 B CN108876860 B CN 108876860B CN 201810417223 A CN201810417223 A CN 201810417223A CN 108876860 B CN108876860 B CN 108876860B
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
tube level
contour
area
length
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
CN201810417223.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108876860A (zh
Inventor
陈爱军
刘磊
彭伟康
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 CN201810417223.6A priority Critical patent/CN108876860B/zh
Publication of CN108876860A publication Critical patent/CN108876860A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108876860B publication Critical patent/CN108876860B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/80Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
    • 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
    • G01B11/14Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring distance or clearance between spaced objects or spaced apertures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/20Image enhancement or restoration by the use of local operators
    • G06T5/70
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12Edge-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/60Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/70Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20024Filtering details
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20092Interactive image processing based on input by user
    • G06T2207/20104Interactive definition of region of interest [ROI]
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E30/00Energy generation of nuclear origin
    • Y02E30/30Nuclear fission reactors

Abstract

本发明公开了一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法,具体实施内容为:本发明方法通过对采用自动确定感兴趣区域的方式对原始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计算固定区域两边界线的线宽,最后计算两边界线的距离以及两边界线实际物理距离和像距离之间的比较值,实现对管水准器气泡偏移量测量的图像标定。本发明方法利用图像处理技术得出了管水准器内两条边界线间的像距离与实际物理距离两者之间的关系,为利用图像处理技术求取管水准器内实际气泡偏移量的方法提供了理论基础,且该图像标定方法简单实用,精度高。

Description

一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法
技术领域
本发明涉及机器视觉测量技术领域,涉及一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法。
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。一般校准的方式,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。国内目前常用的管水准器气泡偏移量检测方法虽然有很多,但采用基于机器视觉的气泡偏移量检测方法时,还需考虑图像标定的问题,目前基于机器视觉技术对气泡偏移量进行测量的方法还仅局限于显示像距离的阶段,对于像距离与实际距离之间换算关系的研究少之又少。
发明内容
本发明针对现有技术的不足,提供了一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法,该方法采用机器视觉技术,通过确定管水准器固定区域两边界线线宽,以及比较管水准器固定区域两边界线的像距离和实际物理距离来对管水准器气泡偏移量的测量进行标定;采用机器视觉技术替代人工的方式,极大的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,一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法,具体按照以下步骤实施:
步骤1:对原始管水准器灰度图像采用高斯滤波器进行去噪处理以及二值化处理;
步骤2:对二值图像进行轮廓检测,计算各轮廓所包围区域的面积与各轮廓最小外接矩形面积之比以及各轮廓最小外接矩形长边长度;
步骤3:通过对各轮廓所包围区域的面积与各轮廓最小外接矩形面积之比以及各轮廓最小外接矩形长边长度的限制,来判断图像中是否存在计算气泡偏移量的固定区域;
步骤4:若存在管水准器固定区域,则对管水准器固定区域进行外扩得到感兴趣区域;
步骤5:对感兴趣区域图像中短0行程进行筛选,计算管水准器固定区域的两条边界线的像线宽;
步骤6:计算管水准器固定区域两条边界线之间的像距离;
步骤7:根据管水准器固定区域两条边界线间的实际物理距离和像距离,计算图像标定值;
至此,实现了一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法。
本发明的有益效果是,通过图像处理技术得出管水准器内两条边界线间的像距离,结合两条边界线的实际物理距离,最终给出了两者之间的关系,为利用图像处理技术求取管水准器内实际气泡偏移量的方法提供了理论基础。本发明方法简单实用,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高斯滤波后图像;
图3是本发明方法获取的二值化图像;
图4是本发明方法获取的轮廓检测图像;
图5是本发明方法获取的管水准器固定区域实际包围面积轮廓图像;
图6是本发明方法获取的管水准器固定区域轮廓外接矩形图像;
图7是本发明方法获取的感兴趣区域二值图像;
图8是本发明方法获取的线宽检测图像。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步说明。
如图1所示,本发明方法的步骤是:
步骤1:对原始管水准器气泡灰度图像采用高斯滤波器进行去噪处理以及二值化处理
对原始灰度图像I先采用高斯滤波器进行滤波去噪,得到滤波后图像G,如图2所示,再对滤波后的图像利用OTSU法进行二值化分割处理,得到二值图像BW,如图3所示。
步骤2:对二值图像进行轮廓检测,计算各轮廓所包围区域的面积与各轮廓最小外接矩形面积之比以及各轮廓最小外接矩形长边长度
对二值化后的图像BW进行轮廓检测,得到的轮廓检测图像如图4所示,计算二值化后图像BW中每个轮廓Ci(i=1,2,3,...,N)的实际包围面积Areai(i=1,2,3,...,N)与其最小外接矩形面积之比Ri(i=1,2,3,...,N),以及最小外接矩形的长边长度Li(i=1,2,3,...,N),其中N为二值化后图像BW中轮廓个数。
步骤3:通过对各轮廓所包围区域的面积与各轮廓最小外接矩形面积之比以及各轮廓最小外接矩形长边长度的限制,来判断图像中是否存在计算气泡偏移量的固定区域
对步骤2得到的各轮廓所包围区域的面积与各轮廓最小外接矩形面积之比Ri以及各轮廓最小外接矩形长边长度Li进行限制,当比值Ri大于某个定值TR且长边长度Li在某个固定范围[Ll,Lh]内时,即:
Ri>TR且Ll<Li<Lh (1)
则判定为高斯滤波后二值图像BW中存在管水准器固定区域Rect,将满足公式(1)的轮廓设为管水准器固定区域的轮廓CB,管水准器固定区域实际包围面积轮廓如图5所示。
步骤4:若存在管水准器固定区域,则对管水准器固定区域进行外扩得到感兴趣区域
若高斯滤波后二值图像BW中存在管水准器固定区域Rect,则先获取管水准器固定区域轮廓CB的外接矩形RB,得到固定区域轮廓的矩形图像,如图6所示。并获取管水准器固定区域轮廓最小外接矩形的长边长LB(单位为pixel),再将矩形RB向上、向下、向左和向右外扩一定距离do,得到矩形RN,将矩形RN在高斯滤波后二值图像BW中所包含的区域图像作为感兴趣区域图像BWroi从高斯滤波后二值图像BW中提取出来,得到的感兴趣区域二值图像,如图7所示。
步骤5:对感兴趣区域图像中短0行程进行筛选,计算管水准器固定区域的两条边界线的像线宽
在感兴趣区域图像BWroi中,按从左到右、从上到下的顺序获取短0行程(像素值为0的行程),如果某0行程的长度RL满足属于某个区间[Thl,Thh]时,即:
Thl<RL<Thh (2)
则该0行程的黑像素点可能为黑粗线上的点,记录该0行程的中点坐标(在高斯滤波后二值图像BW中的坐标)以及行程长度,如果该中点横坐标小于图像BW宽度的1/2,则该中点暂判为管水准器固定区域左侧粗线的一个水平中心点;如果该中点横坐标大于图像宽度的1/2,则该中点暂判为管水准器固定区域右侧粗线的一个水平中心点。所有短0行程搜索完毕后,求取左侧水平中心点横坐标的平均值,然后将每个左侧水平中心点与此平均值进行比较,如果其差值大于某个阈值dth,则认为此中心点不为左侧粗线的水平中心点,将之剔除;然后求取真正属于左侧粗线的短0行程的长度的均值WML;同理,可得到真正属于右侧粗线的短0行程的长度的均值WMR
设管水准器固定区域的最小外接矩形的倾角为θ,管水准器固定区域的左侧粗线宽度为WL、右侧粗线宽度为WR
如果θ>-45°,则
WL=WMLcosθ (3)
WR=WMRcosθ (4)
如果θ<=-45°,则
WL=WMLsinθ (5)
WR=WMRsinθ (6)
因此,可以得到线宽检测图像如图8所示。
步骤6:计算管水准器固定区域两条边界线之间的像距离
结合管水准器固定区域轮廓的最小外接矩形长边长度LB以及管水准器固定区域左右两侧边界粗线的线宽WL和WR,来计算两条边界粗线间的像距离d1(单位为pixel),即:
dI=LB+(WL+WR)/2 (7)
步骤7:根据管水准器固定区域两条边界线间的实际物理距离和像距离,计算图像标定值
由于管水准器固定区域两侧2条界粗线间的实际物理距离dR(单位为mm)已知,因此,结合两条边界线在图像中的距离dI(单位为pixel),即可得到图像的标定结果;最终图像标定结果Res(单位为mm/pixel)可通过式(8)计算得到。
Res=dR/dI (8)
至此,实现了一种用于测量管水准器气泡偏移量图像标定的测量,即成。

Claims (7)

1.一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:
步骤1:对原始管水准器灰度图像采用高斯滤波器进行去噪处理以及二值化处理,得到二值图像;
步骤2:对二值图像进行轮廓检测,计算各轮廓所包围区域的面积与各轮廓最小外接矩形面积之比以及各轮廓最小外接矩形长边长度;
步骤3:通过对各轮廓所包围区域的面积与各轮廓最小外接矩形面积之比以及各轮廓最小外接矩形长边长度的限制,来判断图像中是否存在计算气泡偏移量的固定区域;
步骤4:若存在管水准器固定区域,则对管水准器固定区域进行外扩得到感兴趣区域;
步骤5:对感兴趣区域图像中短0行程进行筛选,计算管水准器固定区域的两条边界线的像线宽;
步骤6:计算管水准器固定区域两条边界线之间的像距离;
步骤7:根据管水准器固定区域两条边界线间的实际物理距离和像距离,计算图像标定值,完成管水准器气泡偏移量测量的图像标定;
所述步骤5具体按照以下过程实施:
在感兴趣区域图像BWroi中按从左到右、从上到下的顺序获取短0行程,即像素值连续为0的行程,如果某0行程的长度RL满足属于某个区间[Thl,Thh]时,即:
Thl≤RL≤Thh (1)
则该0行程的黑像素点可能为黑粗线上的点;记录该0行程的中点坐标以及行程长度,此坐标为在步骤1中得到的二值图像BW中的坐标;如果该中点横坐标小于图像BW宽度的1/2,则该中点暂判为管水准器固定区域左侧粗线的一个水平中心点;如果该中点横坐标大于图像宽度的1/2,则该中点暂判为管水准器固定区域右侧粗线的一个水平中心点;所有短0行程搜索完毕后,求取左侧水平中心点横坐标的平均值,然后将每个左侧水平中心点与此平均值进行比较,如果其差值大于某个阈值dth,则认为此中心点不为左侧粗线的水平中心点,将之剔除;然后求取真正属于左侧粗线的短0行程的长度的均值WML;同理,可得到真正属于右侧粗线的短0行程的长度的均值WMR;设管水准器固定区域的最小外接矩形的倾角为θ,管水准器固定区域的左侧粗线宽度为WL、右侧粗线宽度为WR
如果θ>-45°,则
WL=WMLcosθ (2)
WR=WMRcosθ (3)
如果θ<=-45°,则
WL=WMLsinθ (4)
WR=WMRsinθ (5)。
2.根据权利要求1所述的一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法,其特征在于,所述的步骤1中,具体按照以下过程实施:
对原始灰度图像I先采用高斯滤波器进行滤波去噪,得到滤波后图像G,再对滤波后的图像利用OTSU法进行二值化分割处理,得到二值图像BW。
3.根据权利要求1所述的一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法,其特征在于,所述的步骤2中,具体按照以下过程实施:
对二值化后的图像BW进行轮廓检测,计算二值化后图像BW中每个轮廓Ci的实际包围面积Areai与其最小外接矩形面积之比Ri以及最小外接矩形的长边长度Li,其中i=1,2,3,...,N,N为二值化后图像BW中轮廓个数。
4.根据权利要求1所述的一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法,其特征在于,所述的步骤3中,具体按照以下过程实施:
对步骤2得到的各轮廓所包围区域的面积与各轮廓最小外接矩形面积之比Ri以及各轮廓最小外接矩形长边长度Li进行限制,当比值Ri大于某个定值TR且长边长度Li在某个固定范围[L1,Lh]内时,即:
Ri>TR且L1≤Li≤Lh(6)
则判定为高斯滤波后二值图像BW中存在管水准器固定区域Rect,将满足式(6)的轮廓设为管水准器固定区域的轮廓CB
5.根据权利要求1所述的一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法,其特征在于,所述的步骤4中,具体按照以下过程实施:
若高斯滤波后二值图像BW中存在管水准器固定区域Rect,则先获取管水准器固定区域轮廓CB的外接矩形RB,并获取管水准器固定区域轮廓最小外接矩形的长边长LB,单位为pixel,再将矩形RB向上、向下、向左和向右外扩一定距离do,得到矩形RN,将矩形RN在高斯滤波后二值图像BW中所包含的区域图像作为感兴趣区域图像BWroi从高斯滤波后二值图像BW中提取出来。
6.根据权利要求1所述的一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法,其特征在于,所述的步骤6中,具体按照以下过程实施:
结合管水准器固定区域轮廓的最小外接矩形长边长度LB以及管水准器固定区域左右两侧边界粗线的线宽WL和WR,来计算两条边界粗线间的像距离dI,单位为pixel,即:
dI=LB+(WL+WR)/2 (7)。
7.根据权利要求1所述的一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法,其特征在于,所述的步骤7中,具体按照以下过程实施:
由于管水准器固定区域两侧2条界粗线间的实际物理距离dR已知,单位为mm;因此,结合两条边界线在图像中的距离dI,单位为pixel,即可得到图像的标定结果;最终图像标定结果Res,单位为mm/pixel,可通过式(8)计算得到:
Res=dR/dI (8)。
CN201810417223.6A 2018-04-28 2018-04-28 一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法 Active CN108876860B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810417223.6A CN108876860B (zh) 2018-04-28 2018-04-28 一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810417223.6A CN108876860B (zh) 2018-04-28 2018-04-28 一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108876860A CN108876860A (zh) 2018-11-23
CN108876860B true CN108876860B (zh) 2023-06-20

Family

ID=64327418

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810417223.6A Active CN108876860B (zh) 2018-04-28 2018-04-28 一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108876860B (zh)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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
CN111862055B (zh) * 2020-07-23 2024-03-05 中国计量大学 一种基于图像处理的水准泡车削空腔缺陷检测方法
CN113008267B (zh) * 2021-01-05 2023-09-15 上海大学 基于图像处理技术的水平尺极限倾斜合格检测系统及方法
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
CN113983957B (zh) * 2021-10-29 2023-03-21 西南交通大学 多源信息融合的轮对廓形动态识别方法
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

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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
CN107123146A (zh) * 2017-03-20 2017-09-01 深圳市华汉伟业科技有限公司 一种标定板图像的标志物定位方法和系统
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

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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
CN107123146A (zh) * 2017-03-20 2017-09-01 深圳市华汉伟业科技有限公司 一种标定板图像的标志物定位方法和系统
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 (3)

* 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;范超;;计算机应用与软件(11);全文 *
基于数学形态学的气泡水平尺自动检测系统研究;喻婷;朱善安;;机电工程(03);全文 *
气泡水平尺自动检测校准系统的设计与实现;喻婷;硕士电子期刊出版;全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN108876860A (zh) 2018-11-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108876860B (zh) 一种用于管水准器气泡偏移量测量的图像标定方法
CN108921176B (zh) 一种基于机器视觉的指针式仪表定位与识别方法
CN109003258B (zh) 一种高精度亚像素圆形零件测量方法
CN111310558B (zh) 一种基于深度学习和图像处理法的路面病害智能提取方法
CN107808378B (zh) 基于垂直纵横线轮廓特征的复杂结构铸件潜在缺陷检测方法
CN107798326B (zh) 一种轮廓视觉检测方法
CN109816652B (zh) 一种基于灰度显著性的复杂铸件缺陷识别方法
CN109060836B (zh) 基于机器视觉的高压油管接头外螺纹检测方法
CN108592948B (zh) 一种管水准器气泡偏移量自动测量方法
CN106197612B (zh) 一种基于机器视觉的透明瓶装液位检测方法
CN107292310B (zh) 一种圆形指针式表盘视觉定位及自动读数方法
CN108534802B (zh) 基于图像处理技术的管水准器气泡偏移量测量方法
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
US20130304399A1 (en) Systems and methods for wafer surface feature detection, classification and quantification with wafer geometry metrology tools
CN111080582B (zh) 工件内外表面缺陷检测方法
CN115861291B (zh) 基于机器视觉的贴片电路板生产缺陷检测方法
CN107367241B (zh) 一种基于机器视觉的汽车轮胎花纹识别方法
CN107945155B (zh) 一种基于Gabor滤波器的牙膏管肩缺陷检测方法
CN112686920A (zh) 一种圆形零件几何尺寸参数视觉测量方法及系统
CN112613429A (zh) 一种基于机器视觉适用于多视角图像指针式仪表读数方法
CN115100206B (zh) 用于具有周期图案纺织物的印花缺陷识别方法
CN115115642A (zh) 基于图像处理的带钢结疤缺陷检测方法
CN113689415A (zh) 一种基于机器视觉的钢管壁厚在线检测方法
CN111060442A (zh) 一种基于图像处理的油液颗粒检测方法
CN116165216B (zh) 一种液晶显示屏微划伤瑕疵3d检测方法、系统及计算设备

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