陈宇舰

【摘  要】针对机械检测汽车齿轮表面缺陷与尺寸参数存在成本高、工作量大、检测速度慢且产品一致性差等问题，利用机器视觉技术进行研究。首先对齿轮的位置进行精确定位，其次，对齿轮的图像进行预处理，采用去噪技术对齿轮图像进行去噪，为精确边缘检测提供基础。最后，采用改进的canny边缘检测算法对齿轮的边缘进行提取。通过实验得出，该算法不仅定位准确，而且齿轮边缘的完整性能够清晰的提取出来，降低亮斑对齿轮图像检测的误差，为机械自动化一体设备完成自动检测提供了前期技术支持。

【关键词】机器视觉;图像预处理;边缘检测;canny边缘检测算法;机械自动化

引言

如今，随着图像处理、光学成像、传感器、处理器等技术的快速崛起与发展，机器视觉在人们生产和生活中的应用越来越广泛，从工业生产到金融、安防以及交通领域，其正在推动包括制造业在内的众多行业快速转型。

由于国际市场已经步入成熟，而我国市场正走向成长，两者之间的发展差距和进程快慢有了明显的变化。在市场方面依然是日美等企业居于主导地位，拥有技术、人才和产品上的绝对优势，占据全球市场的大头份额，但在增长速度和市场规模等数据上，我国正在奋起直追且效果显著，眼下已成为全球第三大机器视觉市场。机械生产同样，与机器视觉的连接也原来越紧密。本文通过机器视觉代替人工检测机械上应用的齿轮，人力物力的同时，增加机械的检测精度。……