摘要
本发明涉及机器视觉技术领域,尤其是指一种基于机器视觉的精密零件尺寸自动检测方法及其系统,通过高精度工业相机采集精密零件图像,进行零件定位,并对感兴趣区域图像进行亚像素级拓扑特征映射,包括灰度直方图均衡化、灰度形态学处理、边缘检测和边缘链码跟踪,构建边缘点拓扑特征空间并执行亚像素细分,通过特征距离和特征角度的轮廓分析得到边缘线,基于此进行双约束几何重构,利用特征距离和特征角度进行旋转矩阵转换和几何尺寸计算,建立零件几何尺寸与实际尺寸的关系模型,并通过动态误差分析与补偿实现精密零件尺寸测量,显著提高了测量精度,有效降低了单一特征不可靠带来的风险,提高了测量稳定性。
技术关键词
精密零件
尺寸自动检测方法
感兴趣区域图像
零件边缘线
图像分割模型
直线特征
曲线特征
拓扑特征
尺寸误差
工业相机
旋转变换矩阵
视觉
像素
灰度直方图
轮廓分析方法
坐标系
空间分布函数
系统为您推荐了相关专利信息
图像分割算法
图像分割模型
空间金字塔池化
深度学习架构
通道注意力机制
浮选泡沫图像
图像分割模型
特征提取方法
样本
特征提取模块
焊缝识别方法
图像分割模型
三维激光扫描设备
点云空间
直线
高压电缆接头
缺陷检测方法
缺陷类别
柱面全景
图像分割模型
宫颈图像处理方法
图像分割模型
宫颈癌前病变
注意力
融合特征