机械零件轮廓度视觉测量方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN105509653A(43)申请公布日2016.04.20(21)申请号201510869482.9(22)申请日2015.11.30(71)申请人广州超音速自动化科技股份有限公司地址510000广东省广州市番禺区石基镇金山村华创动漫产业园B10栋(72)发明人张俊峰(74)专利代理机构广州市越秀区哲力专利商标事务所(普通合伙)44288代理人胡拥军(51)Int.Cl.G01B11/24(2006.01)权利要求书2页说明书3页附图2页(54)发明名称机械零件轮廓度视觉测量方法及系统(57)摘要机械零件轮廓度视觉测量方法及系统，系统包括图像获取模块、处理模块和提示模块；图像获取模块用于获取标准零件的灰度图像和待测零件的灰度图像；处理模块用于通过边缘处理算法分别获取标准零件和待测零件的灰度图像的轮廓边缘特征；对两者的轮廓边缘特征进行匹配特征点处理，使得标准零件和待测零件的轮廓边缘特征处于最小偏差状态；将待测零件的轮廓边缘特征与标准零件的轮廓边缘特征进行比对，以获取轮廓度误差；判断轮廓度误差是否在预设的轮廓度误差范围内，若是，通过提示模块提示待测零件的轮廓度合格；若否，通过提示模块提示待测零件的轮廓度不合格。本发明无论机械零件的轮廓线是否规则都可以快速精准地判断机械零件轮廓度是否合格。CN105509653ACN105509653A权利要求书1/2页1.一种机械零件轮廓度视觉测量方法，其特征在于：其包括以下步骤：步骤S1：分别获取标准零件的灰度图像和待测零件的灰度图像；步骤S2：通过边缘处理算法分别获取标准零件和待测零件的灰度图像的轮廓边缘特征；步骤S3：对标准零件和待测零件的轮廓边缘特征进行匹配特征点处理，以使得标准零件和待测零件的轮廓边缘特征处于最小偏差状态；步骤S4：将待测零件的轮廓边缘特征与标准零件的轮廓边缘特征进行比对，以获取轮廓度误差；步骤S5：判断轮廓度误差是否在预设的轮廓度误差范围内，若是，执行步骤S6；若否，执行步骤7；步骤S6：提示待测零件的轮廓度合格；以及步骤S7：提示待测零件的轮廓度不合格。2.如权利要求1所述的机械零件轮廓度视觉测量方法，其特征在于：步骤S3采用豪斯多夫距离量度对标准零件和待测零件的轮廓边缘特征进行匹配特征点处理，以使得标准零件和待测零件的轮廓处于最小偏差状态。3.如权利要求2所述的机械零件轮廓度视觉测量方法，其特征在于：步骤S3具体包括以下步骤：步骤S31：提取标准零件的边缘轮廓特征的部分点集A{a1,a2,…,ap}以及待测零件的边缘轮廓特征的部分点集B{b1,b2,…,bq}，其中，点集A和点集B内的点元素相等；步骤S32：根据公式I将标准零件和待测零件的边缘轮廓特征点一一进行比较，以获取点集A和点集B之间的最小豪斯多夫距离量度，公式I为H(A,B)＝max(h(A,B),h(B,A))，其中，|bj-ai|，h(A,B)和h(B,A)分别为前向豪斯多夫距离和后向豪斯多夫距离。4.如权利要求1或2所述的机械零件轮廓度视觉测量方法，其特征在于：步骤S4采用被测离散点与理论离散点的最小偏差来获取轮廓度误差。5.如权利要求4所述的机械零件轮廓度视觉测量方法，其特征在于：步骤S4包括以下步骤：步骤S41：分别获取标准零件和待测零件的轮廓线的所有特征点坐标；步骤S42：选取待测零件的轮廓线的一特征点ak(x1，y1)，在对应的ak点出附近，选取左右邻近相同间隔的两个离散点a(k-n)，点a(k+n)；步骤S43：连接原点O与点a(k-n)得到一条直线，连接原点O与a(k+n)得到另一条直线，这两条直线必分别与标准零件的轮廓线相交于b1和b2两点，获取点b1和b2之间的点集B；在标准零件的轮廓线上的点集B内找到一个与待测点ak对应的理论特征点；步骤S44：采用金分割法比较待测点ak与点集B之间两点的距离，在点集B上找到距离待测点ak最短的两个点，然后得到一条直线L，求取待测点ak到直线L的距离，即为待测点到标准轮廓上的最小距离，即为该轮廓误差。6.一种机械零件轮廓度视觉测量系统，其特征在于：其包括图像获取模块、处理模块和提示模块；2CN105509653A权利要求书2/2页图像获取模块用于分别获取标准零件的灰度图像和待测零件的灰度图像；处理模块用于通过边缘处理算法分别获取标准零件和待测零件的灰度图像的轮廓边缘特征；对标准零件和待测零件的轮廓边缘特征进行匹配特征点处理，以使得标准零件和待测零件的轮廓边缘特征处于最小偏差状态；将待测零件的轮廓边缘特征与标准零件的轮廓边缘特征进行比对，以获取轮廓度误差；判断轮廓度误差是否在预设的轮廓度误差范围内，若是，通过提示模块提示待测零件的轮廓度合格；若否，通过提示模块提示待测零件的轮