检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:黄品松[1] 徐杜[1] 蒋永平[1] 郭斌[1] 陈济棠[1] 孔海鹏 梁柱[2]
机构地区:[1]广东工业大学信息工程学院,广州510006 [2]怀集登云汽配股份有限公司,怀集526400
出 处:《计算机系统应用》2011年第9期248-251,共4页Computer Systems & Applications
基 金:教育部广东省产学研结合项目(2010B090400382)
摘 要:针对机器视觉在轴类零件尺寸检测中的应用,提出了一种利用工业中常用的标准件同时完成视觉检测系统的图像畸变校正与系统标定的方法,有效的提高了检测精度,简化了传统系统标定的繁琐过程。该方法通过分析图像检测中误差形成的主要来源,建立了误差方程的正规方程式,在求解正规式系数的同时完成对检测系统的校正与标定。不但操作简单,且具有较高的检测精度。经实验证明,在检测分辨率为3450DPI的情况下,检测精度可达到4μm,完全适用于轴类零件的高精度检测。For the use of Machine Vision in shaft size detection, this paper propose a method which completes the image distortion correction and system calibration by using commonly used industry standard parts. This method effectively improves the detection accuracy, simplifies the tedious process of calibration of conventional systems. By analyzing the main causes of error in image detection, the formal equation from error equation is established. Image distortion is corrected and calibrated at the same time. The coefficient of normal-type is calculated. This method is not only simple, but also effective to improve the accuracy of the image detection. The experiment proves that detection accuracy can reach 4μm at the resolution of 3450DPI, completely applicable to high-precision detection of shaft.
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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