基于机器视觉的犁体锻件轮廓测量

犁体轮廓是犁体曲面的边界,对犁体的很多性能都有影响。为了实现高温热态犁体锻件的快速、精确、非接触、自动化在线实时测量,提出计算机双目立体视觉犁体轮廓测量的解决方案;设计基于形态学的抗噪型边缘检测算子,实现犁体锻件的亚像素边缘提取;在对原始图像重投影和立体校正的基础上,研究亚像素二次校精校正算法,提高左右图像立体匹配的质量和速度。以犁胫为试验对象,采用双目立体视觉和图像处理,在HALCON和MATLAB平台上,开发基于机器视觉的犁体锻件轮廓测量系统,实现犁体轮廓的边缘提取、边缘重构、边缘拟合和数学描述,解决犁体轮廓尤其是热态锻件犁体轮廓测量难的问题,为犁体轮廓的检验、测绘、描述、制造和设计提供了新的途径。在Intel(R)Core(TM)i7-5500U CPU@2.40 GHz处理器上运行,测量精度1.44mm,相对误差1.4%,耗时468ms。试验结果表明:以机器视觉和图像处理为手段对犁体轮廓进行测量,具有一定精度和可行性,可以提高犁体设计、制造、检验的效率,与传统的三坐标测量仪和手工测绘相比,具有一定的优势。