3。3  零件尺寸信息的获取 10

3。3。1  零件面积信息的获取 10

3。3。1  零件半径信息的获取 10

3。3。3  多圆同时检测 12

3。4  零件表面划痕检测 13

3。5 本章小结 13

4  软件设计与调试 14

4。1  软件设计 14

4。2  系统运行结果 17

4。3  尺寸检测及误差分析 19

4。4  算法速度测试 21

4。5  本章小结 22

结  论 23

致  谢 24

参 考 文 献 25

1  绪论

机器视觉技术是指利用摄像机代替人眼获取图像、计算机代替人脑处理图像从而获取我们感兴趣的信息的一种新兴现代技术。因其具备快速、精确、非接触等优点广泛应用于工业生产、生物医学、航空航天、军事公安等领域。本章节简单阐述了机器视觉技术应用在零件在线检测领域的意义，与相较于传统方法的优势，进而提出本论文的主要内容。

1。1  机器视觉系统研究的意义

机器视觉技术与其他类型的检测控制技术相比有着几项突出的优点[1]：1、精确度高，拥有人工无法比拟的一致性和重复性；2、速度快，计算机处理速度远高于人脑速度；3、实时性好，可以实现大批量流水线生产；4、自动化程度高，在完善的系统支持下可以极大的减少人工成本。因此，机器视觉技术在零件在线检测领域有着很大应用空间，实际上也已经广泛应用于精密制造生产线[2]、工业产品质量在线自动化检测、智能机器人、细微操作[3]、工程机械等多个领域[4]的生产制造中。

在本研究所针对的工业零件在线检测工序中，传统上依赖人工的检测。然而人工检测有着几个显著的缺点[5]，具体有：

（1）人眼的分辨率较低，在检测图案尺寸微小，对比度薄弱或者纹理复杂的情况下很难进行精准的识别。现代表面缺陷的检测精度需要达到0。1mm甚至更高，而人眼能判别的尺寸只能有0。5mm左右，高精度的零件检测是人工难以完成的。

（2）人眼难以辨别高速运动的物体，通常当物体的运动速度大于3m/s时，人眼就无法看清物体的形态，在1m/s以上时会丢失物体细节特征。因此在一些流水线上是无法依靠人眼完成检测的。

（3）人眼易受检测者主观意识影响。即使针对同一物体，不同的人得到的检测结果也可能有所差异，甚至同一个人在不同的时间、环境下也会给出不同的结果。长时间工作的疲劳也会导致人工检测准确度的下降。论文网

而基于机器视觉的检测系统则不存在这些缺陷，因此机器视觉技术越发成为在线检测工艺的第一选择。

1。2  机器视觉系统的发展现状

1。3  论文主要研究内容及工作

本文基于MV-VS1200机器视觉平台，基于该平台提供的硬件配套设施，设计了一套用于非接触式零件在线实时检测的软件，该软件可以用于检测圆形零件的尺寸，表面缺陷等信息。本文的主要研究工作是：