【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及分拣系统，尤其涉及一种基于机器视觉的金属件分拣方法及系统。
技术介绍
1、在当前工业生产中，零件质量的要求也越来越高，其中金属部件分类分拣准确性是衡量产业智能化的一个重要指标。由于视觉优势，机器视觉技术已占据重要地位，它极大地推动了工业发展的智能化进程。它与生物视觉不同的是，机器视觉主要由视觉传感器组成。首先，它代替人眼获取图像，然后将图像传输给计算机，经过处理和分析，最后将有用信息用于实际检测、测量和控制中。
2、金属件分拣是传统工业制造的重要环节，该环节通常使用人工检测并分拣。人工检测通常需要大量人力，不仅耗费时间和精力，还会增加成本并存在主观判断影响精度。与此相比，视觉检测能够有效地代替人工检测，大大降低成本，提高效率。与传统的接触式测量方式相比，视觉测量通过相机采集零件图像完成测量，可以避免对零件的表面造成划痕与损伤，影响工件的质量。而且，相比传统的零件检测方式，机器视觉检测方法可以很大程度的缩短单个工件的检测时间，提高生产效率，满足现代工业生产需求。
3、此外，对于金属零部件的检测还有基于...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的金属件分拣方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的金属件分拣方法，其特征在于，所述基于图像采集触发信号，通过相机对所述图像采集区域内的工件进行图像采集，并获得工件图像包括：
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的金属件分拣方法，其特征在于，所述对所述工件图像进行图像处理和分析包括：
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的金属件分拣方法，其特征在于，所述对所述工件图像进行图像处理和分析，获得所述工件图像中金属件的特征信息，包括：
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的金属件分拣...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的金属件分拣方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的金属件分拣方法，其特征在于，所述基于图像采集触发信号，通过相机对所述图像采集区域内的工件进行图像采集，并获得工件图像包括：
3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的金属件分拣方法，其特征在于，所述对所述工件图像进行图像处理和分析包括：
4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的金属件分拣方法，其特征在于，所述对所述工件图像进行图像处理和分析，获得所述工件图像中金属件的特征信息，包括：
5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的金属件分拣方法，其特征在于，所述基于分拣触发信号和所述特征信息，通过机械臂分拣剔除所述工件中的各金属件包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：苏巧铭，郭金艳，张海涛，康利，王浩，夏赫锴，
申请(专利权)人：北京航天新立科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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