CN111536908B - 一种基于机器视觉技术的复杂柱体表面积测量装置与方法 - Google Patents

一种基于机器视觉技术的复杂柱体表面积测量装置与方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111536908B
CN111536908B CN202010397917.5A CN202010397917A CN111536908B CN 111536908 B CN111536908 B CN 111536908B CN 202010397917 A CN202010397917 A CN 202010397917A CN 111536908 B CN111536908 B CN 111536908B
Authority
CN
China
Prior art keywords
workpiece
detection
platform
image
measuring
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
CN202010397917.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111536908A (zh
Inventor
黄军辉
王昭
杨程
祁苗伟
高建民
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.)
Xian Jiaotong University
Original Assignee
Xian Jiaotong 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 Xian Jiaotong University filed Critical Xian Jiaotong University
Priority to CN202010397917.5A priority Critical patent/CN111536908B/zh
Publication of CN111536908A publication Critical patent/CN111536908A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111536908B publication Critical patent/CN111536908B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/28—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring areas
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10004—Still image; Photographic image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30164—Workpiece; Machine component

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于机器视觉的复杂柱体表面积测量装置及方法，该装置能高效快捷地测量复杂柱体表面积，提取柱体底面边缘形貌，并能实现面向大批工件地快速检测。该测量装置包含桌面组合视觉检测支架、调整连接器、测距模块、移动对焦平台、CCD相机及照明模块等，为本发明提供良好测量环境以及测量重要参数。测量时，利用该测量装置获取待测工件高度、检测表面标定参数并拍摄待测工件图像，基于连通域筛选、边缘检测等机器视觉技术获得待测工件底面轮廓与形状，并藉由上述参数快速计算复杂柱体工件表面积。本发明所描述方法适用复杂柱体表面积测量，检测快速、精度高、操作简单高效、成本低廉，是一种基于机器视觉的复杂柱体表面积测量解决方案。

Description

一种基于机器视觉技术的复杂柱体表面积测量装置与方法
技术领域
本发明属于机器视觉技术、目标检测分割领域，尤其涉及一种基于机器视觉技术的复杂柱体表面积测量装置与方法。
背景技术
基于与对象接触作用的柱体工件，其表面积是其工作性能的重要指标，为扩大柱体工件的比表面积，在设计制造过程中常人为制造增添褶皱、孔洞与肋板等结构。这使得柱体横截面变得不规则且复杂，再加上制造过程中难以稳定工件壁厚，难以使用理论模型估算实际表面积。
以悬浮填料为例，作为水质净化生物附着载体，希望其单位质量内具有较大的表面积，为生物大量繁殖提供充足的空间，测量悬浮填料表面积是衡量产品性能的重要指标。目前悬浮填料主要由人工测量，由于其不规则的横截面，人工往往难以获取精确的悬浮填料截面周长，测得数据误差较大且参考价值较低。而市面上基于测定样品吸附气体原理的比表面积测试仪价格昂贵且测试效率缓慢，不足以支撑大范围样品抽检等要求。目前，就这一问题未得到有效解决方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于机器视觉技术的复杂柱体表面积测量装置与方法，该装置能高效快捷地测量复杂柱体表面积，提取柱体底面边缘形貌，并能实现面向大批工件地快速检测。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案来实现的：
一种基于机器视觉技术的复杂柱体表面积测量装置，包括桌面组合视觉检测支架、调整连接器、测距模块、移动载物检测平台、移动对焦平台、光源可调支架、相机可调支架、CCD相机和照明模块；其中，
移动载物检测平台、移动对焦平台、光源可调支架和相机可调支架分别通过调整连接器从底至上依次装配于桌面组合视觉检测支架上，CCD相机和照明模块分别固定在相机可调支架和光源可调支架上，移动对焦平台用于夹持可更换平板；
桌面组合视觉检测支架作为整套系统的支撑平台，其竖直支撑杆上安装有齿条导轨，通过调整连接器将桌面组合视觉检测支架与移动载物检测平台、移动对焦平台、光源可调支架及相机可调支架相连接；调整连接器与桌面组合视觉检测支架上的齿条导轨啮合，并有锁死机构，通过调整连接器实现移动载物检测平台、移动对焦平台、光源可调支架及相机可调支架竖直方向上的距离调整以及锁死定位；测距模块安装于移动载物检测平台与移动对焦平台上，用于测量对焦平台下表面到载物平台上表面距离，并将数据反馈主机。
本发明进一步的改进在于，灵活调整距离的移动载物检测平台和移动对焦平台，能够适应不同光学参数的相机、镜头以及不同高度的复杂柱体工件测量；照明模块均匀照射工件表面提供无影成像，测距模块能够同时获得载物检测平台上表面到移动对焦平台下表面距离；移动对焦平台夹持平板能够更换用作对焦标定和工件测量两种用途。
一种基于机器视觉技术的复杂柱体表面积测量方法，包括以下步骤：
1)首先根据CCD相机成像效果调整硬件位置，在移动对焦平台换上精密标定板，调整CCD相机焦距、照明模块，以及移动对焦平台位置，使得CCD相机能对精密标定板清晰成像并且视场可覆盖待测工件；接着锁定移动对焦平台、相机可调支架及光源可调支架位置，并拍照获取标定图像，以供计算转化像素长度到真实长度的标定参数r；
2)基于上述步骤锁定的移动对焦平台、相机可调支架及光源可调支架的位置与标定参数，将检测装置调整至自动检测初始化状态，将移动对焦平台上的精密标定板置换为透明检测板，按照待测悬浮填料颜色选取载物台颜色使两者灰度值反差最大，再将悬浮填料放置载物台上，并调整载物台高度直至工件上表面与对焦平面下表面接触，拍摄工件图像，以供计算工件侧面积与底面积；
3)为计算标定参数r，读入步骤1)所拍摄的标定图像，标定图像是对称于视场中心且已知实际距离lst的两标识点，使用质心法获取两标识点中心位置并计算两点距离Pst，得到标定参数
Figure BDA0002488361140000031
4)为计算工件侧面积Sh，读入步骤2)所拍摄的工件图像，对工件图像进行高斯滤波预处理去除部分噪声；接着使用边缘检测模块算子进行边缘检测得到边缘检测图，并统计边缘检测图连通域基于八邻域搜索，同一连通域使用该连通域标号值标注，计算每个连通域面积，将过小或过大连通域剔除；此外，边缘检测模块算子检测边缘可能不闭合，因此采用边界闭合操作，检测边缘端点，并计算端点之间的欧式距离，若该距离小于设定值，则将对应两端点相连接；接着读入测距模块口工件高度读数h，计算封闭边缘像素边长Lpixel并结合步骤3)所得的标定参数r换算底面真实边长Ls＝lpixel×r，接着计算得到工件侧面积Sh＝Ls×h；
5)为计算工件底面积Se并最终计算获得工件表面积St，读入上述步骤的底面边缘图像，图像取反并根据连通域长宽范围筛选目标，背景长宽接近图像尺寸，工件孔洞长宽较小，设定合理阈值即得到底面连通域，再与边缘图像叠加得到工件底面图，并统计工件底面图非零值像素数Ps，利用标定系数r换算成世界坐标系下的真实面积，计算公式为Se＝Ps×r2，由此计算整个复杂柱体工件表面积：St＝Sh+2×Se，并保存检测值；
6)通过上述复杂柱体表面积测量方法，计算获得悬浮填料表面积测试值后，并判断是否继续测量，若继续，重复步骤2)至6)；若停止检测，则退出检测流程，创建检测表格导出检测值。
本发明进一步的改进在于，利用机器视觉技术，基于边界提取工件底面轮廓形貌，并综合连通域筛选、边界闭合等算法获取稳定可靠的底面边界图像及底面边长；对底面边界图像取反，并通过连通域筛选算法填补底面形貌获得底面积。
与现有技术相比，本发明至少具有如下有益的技术效果：
本发明提供的一种基于机器视觉技术的复杂柱体表面积测量装置，通过调整移动载物检测平台4、移动对焦检测平台5、光源可调支架6，相机可调支架7，可使各平台间距适应不同的CCD相机与镜头组合最佳成像的要求；当移动对焦检测平台5、光源可调支架6，相机可调支架7调整至最佳间距时便可锁定，只需调整移动载物检测平台4适应不同高度的检测工件，因此本发明提供的复杂柱体表面积检测装置相较于固定检测台面的检测装置更能适应不同高度的复杂柱体工件的表面积检测任务，此外待测工件高度参数配合测距模块3同步测量得出，相较固定载物台的视觉检测平台检测效率更高。
本发明提供的一种基于机器视觉技术的复杂柱体表面积测量方法，结合机器视觉技术，快速提取复杂柱体工件底面轮廓形貌与底面积并计算复杂柱体工件表面积，在系统调试完成后，平均单件检测时间为0.2秒，本发明提供方法相较于常用的人工尺规检测等方法精度、效率更高，相较于粉末吸附类测试方法方案成本更低、效率更高。
附图说明
图1是本发明所述复杂柱体表面积的测量装置示意图；
图2是本发明算法流程图；
图3是悬浮填料工件图；
图4是悬浮填料边缘检测图；
图5是悬浮填料底面填补图。
附图标记说明：
1、桌面组合视觉检测支架，2、调整连接器，3、测距模块，4、移动载物检测平台，5、移动对焦平台，6、光源可调支架，7、相机可调支架，8、CCD相机，9、照明模块。
具体实施方式
为方便对本发明进一步理解，现基于悬浮填料复杂柱体工件表面积测量任务，结合一下相关附图，对本发明涉及的装置、算法原理进行具体描述。但是随着技术发展，可由更多的形式实现本发明构想，然而基于机器视觉提取复杂柱体底面轮廓，并以此计算复杂柱体工件表面积的方法所实现的衍生与变体测量装置，都属于本发明的保护范围。
如附图1所示，本发明涉及复杂柱体表面积测量装置包含桌面组合视觉检测支架1、调整连接器2、测距模块3、移动载物检测平台4、移动对焦平台5、相机及光源可调支架6、CCD相机8、照明模块9、辅助光源组及相关配件。所述桌面组合视觉检测支架1作为整套系统的支撑平台，有较低的重心以平衡载重，并提供稳定可靠的组件连接接口，其中它的竖直支撑杆上安装有齿条导轨，通过调整连接器2将支架与移动载物检测平台4、移动对焦平台5、相机及光源可调支架6相连接；调整连接器2可实现与齿条导轨啮合，并有锁死机构。测距模块3安装于移动载物检测平台4与移动对焦平台5上，可测量对焦平台下表面到载物平台上表面距离，并将数据反馈主机。
进一步地，对焦平台可更换标定板与透明的检测板，标定板下表面提供高精度打印的标定参照物，用以联系像素坐标与世界坐标尺度，而透明检测板则提供待测工件上移时停止位置提示。相似地，移动载物平台亦可根据待测工件更换载物平板，使得待测工件与灰度反差值最大。
优选地，所述照明模块9处于合适高度均匀照射待测工件，视觉检测支架整体采用黑色亚光材质，避免给检测任务带来干扰。
一种基于机器视觉的复杂柱体表面积测量方法，其核心在于通过二维标定、连通域筛选与边缘检测算法精确获得待测工件处于对焦平面的底面形貌，并综合测距模块3返回数据计算复杂柱体工件表面积。具体地，首先调整各平台位置，使相机能清晰拍摄对焦平面下表面标定参考物，计算参考物像素距离Pst，并已知其实际距离lst，可计算标定参数
Figure BDA0002488361140000061
读入待测工件图像，进行高斯滤波预处理去除部分噪声；接着对图像使用边缘检测模块算子进行边缘检测得到边缘检测图，由于工件表面纹理的存在，必然出现较多误检边缘；因此，统计边缘检测图连通域(基于八邻域搜索，同一连通域使用该连通域标号值标注)，计算每个连通域面积，将过小或过大连通域剔除；此外，边缘检测模块算子检测边缘可能不闭合，因此需要进行边界闭合操作，检测边缘端点，并计算端点之间的欧式距离，若该距离小于设定值，则将对应两端点相连接；处理完成的边缘检测图需要统计边缘长度以供表面积计算，提取每个像素亚像素中心点坐标值，按边缘邻域方向依次累加相邻点中心距离，复杂柱体工件可能有多孔结构，因此具备多个待统计边缘，需要将其依次统计累加；工件底面边缘长度Pl计算完成后，利用标定系数r换算成世界坐标系下的真实长度，计算公式为Ls＝Pl×r，结合距离模块返回的高度h值，工件侧面积计算公式为Sh＝Ls×h。
进一步地，填补边缘检测图获取复杂柱体工件底面面积，将图像取反获得由边缘分割全部区域为不同连通域，可选择按照连通域面积大小、长宽度、长宽比、工件壁厚等特征筛选连通域，在实例操作自动筛选属于悬浮填料底面的算法中，采取的是给定连通域长度范围，即可分割属于工件底面的连通域；注意的是，筛选过后的连通域应加上边缘才是精确的工件底面图。统计工件底面图非零值像素数Ps，利用标定系数r换算成世界坐标系下的真实面积，计算公式为Se＝Ps×r2，由此可以计算整个复杂柱体工件表面积：St＝Sh+2Se。
本发明的实际测试工件步骤如下所示：
第一步，在移动对焦平台5换上精密标定板，调整CCD相机8焦距、照明模块9位置，以及对焦平台位置，使得CCD相机8能在对焦平台清晰成像，并且视场覆盖待测悬浮填料工件；接着锁定移动对焦平台5、相机及光源可调支架6，并拍照获取标定图像计算标定参数r。
第二步，将移动对焦平台5上的精密标定板置换为透明检测板，按照待测悬浮填料颜色选取载物台颜色使两者灰度值反差最大，再将悬浮填料放置载物台上，并调整载物台高度直至工件上表面与对焦平面下表面接触。
第三步，启动自动测试程序，本发明所述检测算法流程如图2所示，获得悬浮填料表面积测试值，并选择是否继续测量，若继续，重复步骤二；若停止检测，则退出检测流程获取检测表格。
进一步地，在上述第三步中自动测试程序算法流程图如图2所示：
首先，读入标定图像，本实例中的标定图像是对称于视场中心，已知实际距离lst＝25.00mm的两点，使用质心法获取两点中心位置并计算两点距离Pst＝1569pixels，得到标定参数
Figure BDA0002488361140000071
接着读入待测工件图像，如图3所示，进行高斯滤波预处理去除部分噪声；再对图像使用边缘检测模块算子进行边缘检测得到边缘检测图，并统计边缘检测图连通域(基于八邻域搜索，同一连通域使用该连通域标号值标注)，计算每个连通域面积，将过小或过大连通域剔除；此外，边缘检测模块算子检测边缘可能不闭合，因此需要边界闭合操作，检测边缘端点，并计算端点之间的欧式距离，若该距离小于设定值，则将对应两端点相连接，最终处理效果图如图4所示。接着读入测距模块3口工件高度读数h＝10.18mm，统计并换算底面真实边长Ls＝437.775265mm，计算得到工件侧面积Sh＝Ls×h＝4458.5522mm2。
然后，图像取反并根据连通域长宽范围筛选目标，背景长宽接近图像尺寸，工件孔洞长宽较小，设定合理阈值即可得到底面连通域，再与边缘图像叠加得到工件底面图，如图5所示，并统计工件底面图非零值像素数Ps＝359247pixels，利用标定系数r换算成世界坐标系下的真实面积，计算公式为Se＝Ps×r2＝91.4402mm2，由此可以计算整个复杂柱体工件表面积：St＝Sh+2×Se＝4641.4325mm2，对比模拟数字模型计算表面积4620mm2误差控制在0.5％以内。
以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于机器视觉技术的复杂柱体表面积测量装置，其特征在于，包括桌面组合视觉检测支架(1)、调整连接器(2)、测距模块(3)、移动载物检测平台(4)、移动对焦平台(5)、光源可调支架(6)、相机可调支架(7)、CCD相机(8)和照明模块(9)；其中，
移动载物检测平台(4)、移动对焦平台(5)、光源可调支架(6)和相机可调支架(7)分别通过调整连接器(2)从底至上依次装配于桌面组合视觉检测支架(1)上，CCD相机(8)和照明模块(9)分别固定在相机可调支架(7)和光源可调支架(6)上，移动对焦平台(5)用于夹持可更换平板；
桌面组合视觉检测支架(1)作为整套系统的支撑平台，其竖直支撑杆上安装有齿条导轨，通过调整连接器(2)将桌面组合视觉检测支架(1)与移动载物检测平台(4)、移动对焦平台(5)、光源可调支架(6)及相机可调支架(7)相连接；调整连接器(2)与桌面组合视觉检测支架(1)上的齿条导轨啮合，并有锁死机构，通过调整连接器(2)实现移动载物检测平台(4)、移动对焦平台(5)、光源可调支架(6)及相机可调支架(7)竖直方向上的距离调整以及锁死定位；测距模块(3)安装于移动载物检测平台(4)与移动对焦平台(5)上，用于测量对焦平台下表面到载物平台上表面距离，并将数据反馈主机。
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉技术的复杂柱体表面积测量装置，其特征在于，灵活调整距离的移动载物检测平台(4)和移动对焦平台(5)，能够适应不同光学参数的相机、镜头以及不同高度的复杂柱体工件测量；照明模块(9)均匀照射工件表面提供无影成像，测距模块(3)能够同时获得载物检测平台上表面到移动对焦平台(5)下表面距离；移动对焦平台(5)夹持平板能够更换用作对焦标定和工件测量两种用途。
3.一种基于机器视觉技术的复杂柱体表面积测量方法，其特征在于，该方法基于权利要求1或2所述的基于机器视觉技术的复杂柱体表面积测量装置，包括以下步骤：
1)首先根据CCD相机成像效果调整硬件位置，在移动对焦平台(5)换上精密标定板，调整CCD相机(8)焦距、照明模块(9)，以及移动对焦平台(5)位置，使得CCD相机（ 8 ） 能对精密标定板清晰成像并且视场可覆盖待测工件；接着锁定移动对焦平台(5)、相机可调支架(7)及光源可调支架(6)位置，并拍照获取标定图像，以供计算转化像素长度到真实长度的标定参数r；
2)基于上述步骤锁定的移动对焦平台(5)、相机可调支架(7)及光源可调支架(6)的位置与标定参数，将检测装置调整至自动检测初始化状态，将移动对焦平台(5)上的精密标定板置换为透明检测板，按照待测悬浮填料颜色选取载物台颜色使两者灰度值反差最大，再将悬浮填料放置载物台上，并调整载物台高度直至工件上表面与对焦平面下表面接触，拍摄工件图像，以供计算工件侧面积与底面积；
3)为计算标定参数r，读入步骤1)所拍摄的标定图像，标定图像是对称于视场中心且已知实际距离lst的两标识点，使用质心法获取两标识点中心位置并计算两点距离Pst，得到标定参数
Figure FDA0002888290310000021
4)为计算工件侧面积Sh，读入步骤2)所拍摄的工件图像，对工件图像进行高斯滤波预处理去除部分噪声；接着使用边缘检测模块算子进行边缘检测得到边缘检测图，并统计边缘检测图连通域基于八邻域搜索，同一连通域使用该连通域标号值标注，计算每个连通域面积，将过小或过大连通域剔除；此外，边缘检测模块算子检测边缘可能不闭合，因此采用边界闭合操作，检测边缘端点，并计算端点之间的欧式距离，若该距离小于设定值，则将对应两端点相连接，将所有欧氏距离小于设定值的边缘端点对执行边界闭合操作后，构成底面边缘图像；接着读入测距模块(3)口工件高度读数h，计算封闭边缘像素边长lpixel并结合步骤3)所得的标定参数r换算底面真实边长Ls＝lpixel×r，接着计算得到工件侧面积Sh＝Ls×h；
5)为计算工件底面积Se并最终计算获得工件表面积St，读入步骤4)构成的底面边缘图像，图像取反并根据连通域长宽范围筛选目标，背景长宽接近图像尺寸，工件孔洞长宽较小，设定合理阈值即得到底面连通域，再与边缘图像叠加得到工件底面图，并统计工件底面图非零值像素数Ps，利用标定系数r换算成世界坐标系下的真实面积，计算公式为Se＝Ps×r2，由此计算整个复杂柱体工件表面积：St＝Sh+2×Se，并保存检测值；
6)通过上述复杂柱体表面积测量方法，计算获得悬浮填料表面积测试值后，并判断是否继续测量，若继续，重复步骤2)至6)；若停止检测，则退出检测流程，创建检测表格导出检测值。
4.根据权利要求3所述的基于机器视觉技术的复杂柱体表面积测量方法，其特征在于，利用机器视觉技术，基于边界提取工件底面轮廓形貌，并综合连通域筛选、边界闭合算法获取稳定可靠的底面边界图像及底面边长；对底面边界图像取反，并通过连通域筛选算法填补底面形貌获得底面积。
CN202010397917.5A 2020-05-12 2020-05-12 一种基于机器视觉技术的复杂柱体表面积测量装置与方法 Active CN111536908B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010397917.5A CN111536908B (zh) 2020-05-12 2020-05-12 一种基于机器视觉技术的复杂柱体表面积测量装置与方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010397917.5A CN111536908B (zh) 2020-05-12 2020-05-12 一种基于机器视觉技术的复杂柱体表面积测量装置与方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111536908A CN111536908A (zh) 2020-08-14
CN111536908B true CN111536908B (zh) 2021-02-26

Family

ID=71980626

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010397917.5A Active CN111536908B (zh) 2020-05-12 2020-05-12 一种基于机器视觉技术的复杂柱体表面积测量装置与方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111536908B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112969026A (zh) * 2021-03-18 2021-06-15 德州尧鼎光电科技有限公司 一种成像椭圆偏振仪的焦平面自动聚焦方法
CN114800044B (zh) * 2022-04-15 2023-07-04 湖北三江航天险峰电子信息有限公司 一种基于数控车床的异型曲面深盲孔零件壁厚测量方法
CN115482227B (zh) * 2022-09-26 2023-09-12 中机生产力促进中心有限公司 机器视觉自适应成像环境调整方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006098366A (ja) * 2004-09-30 2006-04-13 Fujitsu Ltd 形状計測装置、形状計測プログラム及び形状計測方法
CN205748315U (zh) * 2016-05-12 2016-11-30 沈阳师范大学 一种柱体测径系统
CN106168466A (zh) * 2015-05-21 2016-11-30 财团法人工业技术研究院 全域式影像检测系统及其检测方法
CN107514983A (zh) * 2016-08-16 2017-12-26 上海汇像信息技术有限公司 一种基于三维测量技术测量物体表面积的系统及方法
CN108896003A (zh) * 2018-07-05 2018-11-27 福建工程学院 一种物料表面积测算方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006098366A (ja) * 2004-09-30 2006-04-13 Fujitsu Ltd 形状計測装置、形状計測プログラム及び形状計測方法
CN106168466A (zh) * 2015-05-21 2016-11-30 财团法人工业技术研究院 全域式影像检测系统及其检测方法
CN205748315U (zh) * 2016-05-12 2016-11-30 沈阳师范大学 一种柱体测径系统
CN107514983A (zh) * 2016-08-16 2017-12-26 上海汇像信息技术有限公司 一种基于三维测量技术测量物体表面积的系统及方法
CN108896003A (zh) * 2018-07-05 2018-11-27 福建工程学院 一种物料表面积测算方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111536908A (zh) 2020-08-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111536908B (zh) 一种基于机器视觉技术的复杂柱体表面积测量装置与方法
CN109934821B (zh) 一种零件缺陷检测方法及系统
US11989872B2 (en) Modular optical inspection station
CN107845090B (zh) 一种硅片检测方法和硅片检测装置
CN106645197B (zh) 检测精密光学元件表面颗粒物的在线检测系统及应用方法
CN110044405B (zh) 一种基于机器视觉的汽车仪表自动化检测装置及方法
CN112308832A (zh) 一种基于机器视觉的轴承质量检测方法
CN113259579B (zh) 一种图像采集装置、方法和设备
CN109406527B (zh) 一种微型摄像模组镜头精细外观缺陷检测系统及方法
CN110823097A (zh) 一种密集波分复用器自动装配中光学元件尺寸测量的方法
CN111812103A (zh) 一种图像采集装置、视觉检测系统及检测点提取方法
CN110542695A (zh) 一种检验打标质量与重码的方法以及系统
CN110554054B (zh) 一种机夹式可转位车刀的三维刃口崩缺检测系统
CN114688969A (zh) 一种光学镜片尺寸检测装置及方法
CN112213320A (zh) 一种基于机器视觉的饼干检测装置及饼干检测方法
CN113763322A (zh) 一种Pin脚共面度视觉检测方法与装置
CN109990742A (zh) 基于图像处理技术的板栗检测方法
CN114486939B (zh) 一种镜片划痕检测系统及方法
CN111583241B (zh) 超大面积蜂窝产品规整度的移动式检测方法及装置
CN211086121U (zh) 一种刀具三维刃口崩缺检测装置用光学成像模块
CN202486053U (zh) 一种多功能煤、焦显微分析系统
CN114755236A (zh) 一种回转曲面电镀件表面缺陷的检测系统及方法
CN115236083A (zh) 一种筒体内表面图像采集装置及缺陷检测方法
CN212321466U (zh) 一种图像采集装置及视觉检测系统
JP2006270334A (ja) シェーディング補正方法および画像検査装置

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