面向机油泵零件关键尺寸的机器视觉测量

摘要

机油泵工作平面的检测精度直接影响其工作稳定性和寿命,针对利用微分算子进行边缘检测存在"提升噪声"缺陷,提出一种基于机器视觉的测量方法.在对背光数字图像进行边缘亚像素边缘提取的基础上,采用Ramer算法对获取的亚像素边缘坐标数据按几何特征进行分段,采用改进最小二乘法,提取有用边缘,迭代拟合零件轮廓,抑制离值点对边缘检测干扰.通过机油泵内外转子的检测结果表明:该方法能够精确提取具有清晰边缘的高精度复杂形状背光图像边缘信息,高效应用于中小机械零件的中心距、圆度等几何量的中高精度(IT5～IT7)测量.