基于机器视觉的上心盘关键尺寸检测研究

为了解决铁路货车上心盘尺寸检测采用传统测量方法效率低、检测位置单一等问题,文章提出一种基于机器视觉的尺寸测量方法。首先使用装备视觉领域内先进的工业相机,根据检测位置的不同,分别采用不同的光源对工件进行打光：低角度环形光对工件打光以获取更清晰的轮廓边缘信息;大面积面光对工件打光以获取更清晰的孔洞信息;背光对工件打光以获取更清晰的工件高度信息。其次对采集到的图像依次进行预处理(滤波、增强、二值化)、边缘提取、直线和圆拟合。采用高斯滤波对图像进行预处理以去除多余的噪声,用Canny算子进行图像边缘检测,再用不同的拟合算法(随机抽样一致算法、梯度下降法)对采集到的各部分图像分别进行直线拟合和圆拟合,进而对圆心距、直线距离进行像素尺寸测量,再通过标准件进行尺寸标定,从而得到工件的实际尺寸。该方法对上心盘图像的中心孔直径、内孔间距、外孔间距、圆脐直径、法兰高度、总高度及左右孔间距等全外形尺寸进行尺寸测量,并与标准件进行对比,在±0.1 mm精度下,上心盘外形尺寸检测结果与实际值的准确度达到99%以上。实验结果表明该测量方法能够实现上心盘全外形尺寸参数的测量,满足自动化的要求,有效提高了铁路货车零部...