基于机器视觉的弯曲角度检测

• 作者: 吴雅莎 徐信 肖小亭 陈康
• 来源期刊: 锻压技术
• 学科: 工学
• 关键词: 角度检测 相机标定 图像处理 BLOB分析 机器视觉
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 测试技术
• 页码范围: 184-189
• 页数: 6页
• 分类号: TG385.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.13330/j.issn.1000-3940.2018.08.034

摘要

针对全自动冲压生产线中弯曲回弹角度人工检测困难的问题,提出一种基于机器视觉的检测方法.介绍了弯曲角度检测系统的设计方案,通过相机标定确定相机的内外参数,用以校正采集图像提高检测准确度,基于Halcon视觉算法对图像进行处理,识别出弯曲角度两边目标线段,计算由每个弯曲角的内外边界所组成的内角和外角的平均值,最终得到检测弯曲角度.其中,图像处理算法包括:BLOB分析将弯曲件从背景中分离出来;形态学处理得到弯曲件的内外边界;提取亚像素边缘;直线段的分割和拟合得到检测目标.该方法实现了非接触式亚像素精度检测弯曲角度,为弯曲件的质量检测提供判断依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖小亭	广东工业大学材料与能源学院	109	565	12.0	17.0
2	徐信	广东工业大学材料与能源学院	2	7	2.0	2.0
3	吴雅莎	广东工业大学材料与能源学院	2	6	2.0	2.0
4	陈康	广东工业大学材料与能源学院	4	12	2.0	3.0