CFHI2023年第3期（总213期）yz.js@cfhi.comCFHITECHNOLOGY目前，游标卡尺、螺旋测微仪和三坐标测量仪是轴类零件的主要测量设备，容易损伤工件表面，测量效率低、准确性较差、人为误差高，难以满足生产企业技术发展的要求。近年来，随着机器视觉技术的快速发展应用，采用机器视觉技术的测量方法已应用到零部件检测中，不但能够提高测量速度，还能避免磨损零件表面。采用数码图像处理和电脑辨识等技术后，数据采集速度更快，测量精度更高，进一步加速工业生产的自动化[1]。本文采用Matlab视觉平台搭建轴类视觉参数检测系统，利用CCD摄像机获得目标背光轴的灰度图像，经系统预处理、二值化、边缘提取和校正，通过坐标跳跃确定前、后轴端和下轴端的像素点，基于定位算法获取目标轴的质心，最后通过Hough变换获得倾斜角和各标定后角点的像素值，结合两点之间距离的计算公式，实现一次提取出轴的主要参数。1视觉测量系统1.1系统构成本检测系统的硬件系统由载物平台、工业相机、光学镜头和光源组成的视觉实验平台与计算机1.沈阳理工大学机械工程学院副教授，辽宁沈阳1101593.沈阳理工大学机械工程学院研究生，辽宁沈阳1101593.沈阳理工大学机械工程学院教授，辽宁沈阳110159基于MATLAB的轴类零件定位与测量系统设计李颖1，张昕楠2，巴鹏3摘要：提出一种基于机器视觉的轴类零件定位和测量系统，系统分为图像采集系统、图像预处理系统和尺寸测量系统。基于Matlab视觉平台搭建轴类视觉参数检测系统，采用CCD工业摄像机采集轴类零件的表面形貌，并进行超分辨率重建；采用一维灰度矩阵方法检测零件的边缘位置，确定轮廓曲线；结合目标定位算法与Hough直线拟合算法一次性提取轴的主要参数,提高测量精度。通过比较不同轴类零件的测量结果，证明采用计算机视觉技术和图像处理技术测量轴类零件方法准确度高，检测结果稳定，可以在线检测。关键词：机器视觉；图像处理；尺寸测量；轴类零件中图分类号：TG81文献标识码：B文章编号：1673-3355（2023）03-0013-06DesignofShaftPositioningandMeasuringSystemBasedonMATLABLiYing,ZhangXinnan,BaPengAbstract:Thispaperintroducesashaftpositioningandmeasuringsystembasedonmachinevision,whichconsistsofimageacquisitionsystem,imagepre-processingsystemanddimensionmeasurementsystem.ThevisualshaftparameterdetectionsystemisestablishedbyusingtheMatlabvisualplatform,thesurfacetopographyoftheshaftsurfaceto...
