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. G7 |/ k% E8 f, {% b A在传统的自动化生产尺寸测量中，典型的方法是利用卡尺或千分尺在被测工件上针对某个参数进行多次测量后取平均值。这些检测设备或检测手段测量精度低、测量速度慢，测量数据无法及时处理，无法满足大规模自动化生产的需要。
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基于机器视觉技术的尺寸测量方法具有成本低、精度高、安装简易等优点，其非接触性、实时性、灵活性和精确性等特点可以有效的解决传统检测方法存在的问题。同时尺寸测量是机器视觉技术最普遍的应用行业，特别在自动化制造行业中，用机器视觉测量工件的各种尺寸参数，如长度测量、圆测量、角度测量、弧线测量、区域测量等，需要检测出工件相关区域的基本几何特征。不但可以获取在线产品的尺寸参数，同时可对产品做出在线实时判定和分拣，应用十分普遍。) O+ Z1 ^. J/ r* k( x- `
c5 K& j7 v, R5 c8 H8 Q3 ~机器视觉尺寸检测如何进行边缘检测？接下来就跟着四元数数控一起来看看吧！2 W' ]! D4 X7 n% ^8 S
（1）投影处理* T$ j& m. G$ f
投影处理是相对于检查方向进行垂直扫描，然后计算各投影线的平均浓度。
1 @ C4 V0 c5 x: T2 R. m（2）微分处理
" } p! j- T: o' h0 {8 y) [4 m根据投影波形进行微分处理。可能成为边缘的、浓淡变化较大的部位，其微分值也较大。可以消除区域内浓度绝对值的变化所导致的影响。例：没有浓淡变化的部位的微分值是0，白色（255）→黑色（0） 时的值是-255。0 D, Y' d5 k9 K) G& a7 k6 s
（3）通过校正使微分最大值达到100%. [( ^3 O' j) b
在实际生产线上，为了使边缘达到稳定的状态，通常会进行适当的调整以使微分绝对值达到100%。将超过预先设置的“ 边缘感度（%）”的微分波形的峰值作为边缘位置。根据浓淡变化峰值的检测原理，在照度经常发生变化的生产线上也可以稳定的检测出边缘。; U6 m: l5 h9 j+ [. ^! m2 x( G
（4）亚像素处理
* C* s9 d. k) `, d对于微分波形中最大部分的中心附近的3个像素，根据这3个像素形成的波形，进行修正演算。以1/100像素为单位测算边界位置（次像素处理）。
9 G; s6 a7 A* e7 A e A8 C, Q* D2 C5 W四元数致力于运动控制、图像与视觉传感等工业自动化技术的研发和应用，产品广泛应用于印刷设备、模切设备、贴合设备、多轴数控设备、机械手、电子加工和检测设备、激光加工设备、抛光机械生产自动化等工业控制领域。
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发表于 2021-1-5 10:02:11
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