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基于机器视觉的螺纹参数测量方法研究的中期报告
中期报告
一、研究背景
在制造行业中，螺纹是一个重要的连接部件，其精度和质量直接影响着整个产品的质量。因此对螺纹参数进行精确的测量和控制是非常必要的。传统的螺纹测量方法主要包括测微仪、螺旋测晕仪等，但这些方法需要手工操作，测量效率低，且易受人为因素和设备误差的影响。因此，基于机器视觉的自动化螺纹参数测量方法具有广阔的应用前景，能够提高测量效率和测量精度。
二、研究内容与方法
本项目旨在研究一种基于机器视觉的螺纹参数测量方法，具体内容和方法如下：
1.螺纹图像获取与处理：通过工业相机和适当的照明条件获取螺纹图像，并对图像进行预处理、去噪处理等，提高图像清晰度和质量。
2.螺纹特征提取：依据螺纹的几何结构，提取出螺纹的截面形状、螺距、峰谷半径等参数作为螺纹的特征，为后续的螺纹参数计算做准备。
3.螺纹参数计算：根据提取出的螺纹特征，计算出螺纹的公称形状、公称螺距、公称高度等参数，作为螺纹参数的测量结果。
三、研究进展与计划
目前，我们已经完成了螺纹图像的获取和预处理工作，并实现了部分螺纹特征的提取功能。接下来的工作计划如下：
1.完善螺纹特征的提取算法，包括截面形状、螺距、峰谷半径等参数的提取。
2.开发螺纹参数计算模块，完成公称形状、公称螺距、公称高度等参数的计算。
3.对系统进行实验验证，评估其测量精度和适用性，并对实验结果进行分析和改进。
四、预期成果和意义
通过本项目的研究，预计可以实现基于机器视觉的螺纹参数测量方法，具有以下预期成果和意义：
1.提高螺纹测量的自动化程度，减少人工干预，提高测量效率和精度。
2.为制造行业提供一种新的螺纹质量控制手段，有利于提高产品的质量和市场竞争力。
3.推动机器视觉技术在制造行业的应用和发展，具有重要的技术和经济意义。