基于机器视觉的板料弯曲角实时识别系统研究

摘要

对基于机器视觉的板料弯曲角实时识别系统进行研究。采用面阵CCD获取弯曲板料截面图像,利用中值滤波、灰度线性变换、图像二值化、小面积区域消除及边界识别等图像处理技术,得到了板料截面几何形状的二值化图像。基于Hough变换原理,粗识别出二值化图像中的直线段数量及其参数方程,并设定距离阈值,将粗识别直线附近的点集进行归类,剔除干扰点和噪声;利用最小二乘法对归类后的点集进行直线拟合,获得精确的直线参量,从而实现板料弯曲角的识别。实验结果表明,该系统弯曲角识别精度达到0.5°,平均每个弯曲角识别时间为3s,具有非接触、实时、精度高等优点。