基于图像处理的机械系统微组件结构异常检测方法

• 作者: 郑金芳
• 来源期刊: 制造业自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 机械系统 微组件 畸变校正 去噪处理 特征点匹配 异常状态检测
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 193-196
• 页数: 4页
• 分类号: TH164
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0134.2022.03.042

摘要

传统方法在检测微组件结构异常情况时应用了光学摄影技术,但由于光学镜头存在非线性畸变,导致传统方法对结构异常位置的定位偏差较大、检测时效性较低.为此,本研究引入了图像处理技术,在传统研究的基础上,校正了光学镜头畸变量,从根本上降低镜头非线性畸变的影响,并对其拍摄的微组件图像实施去噪处理,进一步减小对结构异常位置的定位偏差.基于此,在对图像实施卷积操作后,利用高斯差函数构建图像尺度空间,通过对比特征点像素尺度建立模板特征点集,完成对微组件结构特征的提取.然后利用Hu不变矩对特征点进行匹配,与模板特征点集无法匹配的位置即为异常区域.实验结果表明:该方法对异常位置的定位误差最大值仅为4.0mm,在相同重叠度下的检测成功率较高,且其有效提高了检测时效性.