一种基于机器视觉的工件尺寸测量方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的工件尺寸测量方法和装置，该方法包括步骤：采集待测工件的工件原始图像；选择中值滤波模板对所述工件原始图像进行滤波处理；对经过滤波处理的图像，基于OTSU算法进行图像分割；对分割后的图像进行边缘检测，获取待测工件用于测量的边缘，并计算待测工件的图像的边缘间像素距离；获取标定系数，根据边缘间像素距离和标定系数，计算待检测工件的实际物理尺寸。该装置包括采集模块、去噪模块、分割模块、边缘检测模块和推算模块。该方法和装置，能够满足工件测量时检测精度以及速度要求，对环境变化具有更高的鲁棒性，实现了实时的、非接触式的基于机器视觉的工件尺寸检测。

【技术实现步骤摘要】
201610410688

【技术保护点】
一种基于机器视觉的工件尺寸测量方法，其特征在于，包括步骤：步骤A，采集待测工件的工件原始图像；步骤B，选择中值滤波模板对所述工件原始图像进行滤波处理；步骤C：对经过滤波处理的图像，基于OTSU算法进行图像分割；步骤D：对分割后的图像进行边缘检测，获取待测工件用于测量的边缘，并计算待测工件的图像的边缘间像素距离；步骤E：获取标定系数，根据所述边缘间像素距离和所述标定系数，计算待检测工件的实际物理尺寸。

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的工件尺寸测量方法，其特征在于，包括步骤：步骤A，采集待测工件的工件原始图像；步骤B，选择中值滤波模板对所述工件原始图像进行滤波处理；步骤C：对经过滤波处理的图像，基于OTSU算法进行图像分割；步骤D：对分割后的图像进行边缘检测，获取待测工件用于测量的边缘，并计算待测工件的图像的边缘间像素距离；步骤E：获取标定系数，根据所述边缘间像素距离和所述标定系数，计算待检测工件的实际物理尺寸。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的工件尺寸测量方法，其特征在于，所述步骤C包括步骤：设一幅图像有L个灰度级，灰度值为i的个数为ni，则总的像素个数为：N=Σi=0L-1ni]]>灰度值为i的像素出现的概率为：Pi=niN]]>其中，N为总像素个数，Pi是灰度值i出现的概率；阈值k将图像分成C1和C2两类，其中C1类的灰度级范围为[0,k]，C2类的灰度级范围为[k+1,L-1]，则C1和C2产生的概率分别为：ω1=Σi=0kPi,]]>ω2=Σi=k+1L-1Pi=1-ω1;]]>对应的平均值分别为：μ1=Σi=0kiPi/ω1,]]>μ2=Σi=k+1L-1iPi/ω2;]]>整个图像灰度平均值为：μT=Σi=0L-1iPi;]]>则C1和C2的类间方差公式如下所示：σ2＝ω1(μ1-μT)2+ω2(μ2-μT)2＝ω1ω2(μ2-μ1)2；σ2为类间方差，ω1和ω2分别为C1和C2产生的概率，μ1和μ2是其对应的平均值，当σ2取最大值时得到的阈值作为最佳阈值进行分割。3.根据权利要求2所述的基于机器视觉的工件尺寸测量方法，其特征在于，所述步骤D中对分割后的图像进行边缘检测，获取待测工件用于测量的边缘包括步骤：D10，对分割后的图像进行平滑滤波；D11，对经过平滑滤波后的图像计算梯度幅值和方向；D12，进行非极大抑制；D13，确定高低阈值，检测和连接边缘，得到粗提取边缘。4.根据权利要求3所述的基于机器视觉的工件尺寸测量方法，其特征在于，所述步骤D13之后还包括步骤：对于得到的所述粗提取边缘...

【专利技术属性】
技术研发人员：于微波，吴翔，赵红颖，马艳辉，刘克平，王冬梅，
申请(专利权)人：长春工业大学，
类型：发明
国别省市：吉林;22