基于机器视觉的轨道车辆零部件形位尺寸检测方法研究

张春伟; 彭善飞; 刘晓峰

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基于机器视觉的轨道车辆零部件形位尺寸检测方法研究

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摘要

在轨道车辆中,包含着种类繁多的零部件,每个零部件对于车辆的正常稳定运行都具有及其重要的影响,传统的检验用时较长且容易出错,检验效率较低;出错的车内装饰部件会造成不同程度的返工,大大地降低了生产效率;目前,轨道车辆零部件形位尺寸检测研究领域尚很少视觉检测相关的研究,针对轨道车辆零部件的大型不固定的特点,提出了完整的视觉检测轨道车辆零部件形位尺寸的方法,首先从Snake动态轮廓模型分割零部件感兴趣区域,之后通过透视投影变换进行空间校正,采用Sauvola局部二值化进行轮廓提取,进而进行零部件视觉形位尺寸测量四个步骤实现轨道车辆零部件的视觉检测,并对轨道车辆上的三种零部件进行测试和验证,实验结果表明,基于视觉的轨道车辆零部件形位尺寸检测具有较好的检测效率和可拓展性,可用于轨道车辆多种零部件的形位尺寸入库检验中.

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来源
《计算机测量与控制》 |2020年第9期|106-109115|共5页
作者
张春伟; 彭善飞; 刘晓峰;
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作者单位

中车青岛四方机车车辆股份有限公司青岛 266111;

中车青岛四方机车车辆股份有限公司青岛 266111;

中车青岛四方机车车辆股份有限公司青岛 266111;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
视觉检测; Snake; 透视变换; Hough圆检测; Sauvola;

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