基于机器视觉的马达孔直径中心距、齿数线序测量
基于机器视觉的马达孔直径中心距、齿数线序测量
马达上的四个测量要求。相对来讲，还是比较容易的。
工业光源
本方案可以考虑使用环形光源，如低角度RL-7430-W环形光源。这里需要控制照明亮度，将孔表现清晰的同时，需要将齿数表现清晰，同时线的颜色也要表现清晰。照明不能太亮，容易把线的颜色遮盖掉；也不能太暗了，否则齿表现不清晰。
可以考虑使用常规的模拟调光器APS-2424-1CH或迷你调光器MAPS-2424-1CH。如果是在高速拍照需要很短的曝光时间，则考虑使用频闪调光器，如SPS-2430-4CH。而如果需要程序控制不同的光源亮度以适用不同的产品，则可以考虑数字调光器，如DPS-24125-4CH。对于本方案，可以先考虑使用数字控制器，如果产品的照明亮度实在不好控制时，可以分次来拍照，拍线序时使用比较暗的照明；而拍孔直径、齿数时则使用比较亮的照明。
工业相机
这个看具体测量要求，要求不是太高的话，130万像素级别的就可以满足要求了。而如果产品比较大，而精度要求又比较高，那么就需要高分辨率的相机，如500万、900万像素的CCD了。而对于线序的测量，如果线的颜色差别比较大，则使用普通的彩色相机即可。而如果线的颜色差别不大，那么建议使用高级的3CCD的彩色相机，这样颜色表现会精准一点，有利于测量。
工业镜头
因为产品一般会有几十毫米大小，所以常规的应用建议使用CCTV镜头。如果测量精度要求很高旱，那么就需要考虑使用远心镜头了，即使成本比较高，使用远心镜头效果也会好很多。
视觉算法
孔直径可以使用找圆函数直接测量；孔中心距，则使用两点之间的距离函数进行测量。而齿数，则可以使用粒子分析的方法；线序，可以测量具体的出线口的颜色值。具体的，可以查看机器视觉论坛的VBAI检测脚本：
项目难度
★★
相对比较容易。如果没有太多意外情况，落实比较容易。可能在测孔直径时，会有一定的不稳定性，需要花一点时间去测试。
【转载】http://shixinhua.com/project/2017/05/1973.html
照明过亮，线序不好测量
照明过暗，齿数不好测量
基于机器视觉的马达孔直径中心距、齿数线序测量相关推荐
- 基于机器视觉的移动消防机器人（二）--详细设计
本文素材来源于北方民族大学 机电工程学院 作者:牟义达.黄瑞翔.李涛 指导老师:田国禾.张春涛 1.消防机器人的本体设计 根据消防机器人的功能特点,对探索者的零件加以分析,选择与功能向匹配的零部件进行 ...
- 基于机器视觉的图像处理缺陷检测方法论文学习
基于机器视觉的图像处理缺陷检测方法论文学习 Machine Vision based Defect Detection Approach using Image Processing Abstract ...
- 基于机器视觉的冲压金属瓶质量检测
基于机器视觉的冲压金属瓶质量检测 冲压金属瓶质量,这个在五金件的冲压行业里通常都有要求.冲压出来的金属瓶体不能有变形.破损.位置不正等情况出现. 冲压良好的产品 工业光源 对于这种产品,因为可能出现的 ...
- 基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究
点击上方"小白学视觉",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达 基于机器视觉的多机械臂煤矸石分拣机器人系统研究 王鹏1,2,曹现刚 ...
- 论文研究 | 基于机器视觉的 PCB 缺陷检测算法研究现状及展望
前面分享了机器视觉在汽车行业与交通行业的应用,其实机器视觉在工业上的应用是最广泛也是最具挑战性的,其中PCB板缺陷检测一直是机器视觉待攻克的难题.印刷电路板(PCB)是电子零件的基板,需求量极大,承载 ...
- 基于机器视觉技术快速准确地分类优秀劣质大豆品种
近年来以快速.准确地机器视觉为基础的技术替代人力检测农产品质量的技术受到了广泛关注. 在这项研究中,我们描述了联合多模式特征袋(JMBoF)分类框架的低等级表示,用于检查收获后干燥大豆种子的外观质量. ...
- 【机器视觉】基于机器视觉的工业机器人定位系统；机器视觉技术在印刷包装行业中的应用
建立了一个主动机器视觉定位系统,用于工业机器人对零件工位的精确定位. 采用基于区域的匹配和形状特征识别相结合的图像处理方法,该方法经过阈值和形状判据,识别出物体特征.经实验验证,该方法能够快速准确地得 ...
- 视觉检测螺钉大小matlab代码,基于机器视觉的二维尺寸检测.pdf
基于机器视觉的二维尺寸检测 98 工 具 技 术 基于机器视觉的二维尺寸检测 谢俊,吴荥荥,朱广韬,王路路 江苏大学 摘要:借助CMOS工业相机.光学镜头.计算机以及OpenCV等搭建了一套机器视觉检 ...
- 基于机器视觉的工业机器人定位系统
摘要:建立了一个主动机器视觉定位系统,用于工业机器人对零件工位的精确定位.采用基于区域的匹配和形状特征识别相结合的图像处理方法,该方法经过阈值和形状判据,识别出物体特征.经实验验证,该方法能够快速准确 ...
最新文章
- Apache服务器二级域名的完美实现
- 鲜为人知的软件项目管理原则（转）
- Android camera（4）---Android Camera开发之基础知识篇
- 用shell求两个文件的差集
- MySQL基础_练习和一个经典面试题
- java -jar bat_java jar包和bat批处理命令
- scratch python_自动生成scratch2或scratch3作品核心代码
- 计算机操作系统慕课版（汤小丹）--第一章课后题
- Java面试题汇总与解答
- PPTV多屏互动服务器可以看文档吗,关闭或删除PPTv多屏互动服务器的方法
- LC并联谐振电路设计
- 基于Python经典版成语接龙逻辑实现
- [Outlook] outlook如何实现自动CC和BCC邮件发送
- 个人网站—首页HTML+CSS（超级简单的那种）
- 服务器托管和虚拟主机区别,虚拟主机和托管主机的区别是什么
- 【python】奥数题
- 发电全流程闭环大数据智能控制方案2020
- 空间一致性是什么意思
- jQuery-淘宝精品服装案例展示
- 自己做一台3D打印机到底有多难？（附教程）