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:赵双 王鹏 王月 杨定坤 银兴行 ZHAO Shuang;WANG Peng;WANG Yue;YANG Ding-kun;YIN Xing-hang
机构地区:[1]重庆邮电大学先进制造工程学院,重庆400065
出 处:《制造业自动化》2024年第10期1-6,共6页Manufacturing Automation
基 金:国家重点研发计划(2020YFB1710300);重庆市自然科学基金面上项目(cstc2019jcyj-msxmX0530,CSTB2022NSCQ-MSX1153)。
摘 要:在航空航天设备中连接器被广泛地应用,但其装配质量因多余物的存在导致装备服役性能下降。针对目前连接器多余物的检测主要依靠人工,效率低、误检率高、成本高的问题,研究中利用机器视觉的优点,设计了Grid-Based Motion Statistics (GMS)特征匹配与图像差分融合的连接器多余物检测软硬件系统。首先,提取连接器图像ORB特征描述符,通过GMS匹配算法实现检测图像与其对比图像的特征匹配;其次,以两图像的特征点集计算单应性矩阵,并通过透视变换对齐检测图像;再次,将对齐的图像做图像差分,并通过高斯模糊、形态学操作、轮廓查找等实现多余物检测。实验表明,与传统直接做图像差分检测多余物的方法相比,检测精度大幅提升;研究中以采集的147张图像做检测,精度为98.64%。
关 键 词:图像差分 多余物检测 连接器 基于网格的运动统计 机器视觉
分 类 号:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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