基于机器视觉的精密铸铁平板刮研质量检测

• 作者: 向守兵 郭杰 陈健生 雷刚
• 来源期刊: 四川师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 图像处理 颜色聚类 铸铁平板 均匀度
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 技术研究及其它
• 页码范围: 787-791
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3573字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8395.2013.05.028

摘要

针对当前机械行业检测精密铸铁平板刮研质量所存在的检测精度、准确度和效率低下的现状,研究如何运用机器视觉技术改进该检测过程.首先,获取着色对研后的平板彩色图像,经图像增强后采用K均值颜色聚类算法对图像进行分割,再按照相应标准检测各位置的接触点面积比和接触点数量,并提出以变异系数进一步量化评价分布均匀度.对颜色聚类算法进行了改进,运算速度明显提高;以10 mm为步长完成一块300 mm×300 mm的平板检测耗时约960 s,检测效率和质量远高于传统方法,可作为精密铸铁平板和精密机床导轨面的刮研质量检测的替代方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向守兵		18	79	5.0	8.0
2	郭杰		11	7	2.0	2.0
3	雷刚		12	12	2.0	2.0
4	陈健生	清华大学电子工程系	5	21	2.0	4.0