安爱琴,马玉峰,张谦

（河南科技学院,河南新乡453003）

基于机器视觉的凸轮轮廓识别研究

安爱琴,马玉峰,张谦

（河南科技学院,河南新乡453003）

研究了如何采用机器视觉手段实现凸轮轮廓识别.通过对载物台上凸轮图像信息的采集,利用Matlab软件编程实现对样本图像的差分、二值化、滤波、轮廓提取等处理,获得凸轮轮廓特征点的关键参数.然后利用Matlab编程,对轮廓特征点参数进行三阶拟合和残差分析,完成凸轮轮廓的识别.通过残差分析,结果表明：采用机器视觉实现的凸轮轮廓识别在95%置信度上拟合方程具有可靠性、准确性.这将在凸轮轮廓快速识别、反求设计、特种加工等领域具有广阔的应用前景.

机器视觉；凸轮；轮廓识别；残差分析

凸轮是半自动化和自动化机械结构中不可或缺的重要组成部分,科技水平的不断提高标志着机械装置的精度要越来越高,因此在实际生产加工及人工测量过程中,其轮廓识别及精度不仅直接影响机械装置的运动性能、寿命,而且对减少能源消耗和环境污染产生重大影响.采用传统的人工测量计算的方法进行轮廓识别,其识别速度和精度对操作者依赖性较大,且劳动强度大、效率低,产品质量无法得到有效保证,最终还可能会产生大量的人为错误,很难满足高容量、高效率、高精度产品的测试要求[1-3].因此,文中尝试采用机器视觉手段实现凸轮的轮廓识别.

目前机器视觉手段进行零部件识别,在工业领域……