留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

带孔工件的在线智能检测系统

刘正琼 周文霞 凌琳 万鹏 李学飞

刘正琼, 周文霞, 凌琳, 万鹏, 李学飞. 带孔工件的在线智能检测系统[J]. 机械科学与技术, 2019, 38(10): 1561-1568. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190026
引用本文: 刘正琼, 周文霞, 凌琳, 万鹏, 李学飞. 带孔工件的在线智能检测系统[J]. 机械科学与技术, 2019, 38(10): 1561-1568. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190026
Liu Zhengqiong, Zhou Wenxia, Ling Lin, Wan Peng, Li Xuefei. Intelligent Online System of Perforated Workpiece Detection[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2019, 38(10): 1561-1568. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190026
Citation: Liu Zhengqiong, Zhou Wenxia, Ling Lin, Wan Peng, Li Xuefei. Intelligent Online System of Perforated Workpiece Detection[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2019, 38(10): 1561-1568. doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190026

带孔工件的在线智能检测系统

doi: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190026
基金项目: 

安徽省科技攻关项目 1604a0902182

详细信息
    作者简介:

    刘正琼(1973-), 副教授, 硕士, 研究方向为信号处理和无线通信, lzqlqy@sina.com

    通讯作者:

    凌琳, 讲师, 博士, linglin@hfut.edu.cn

  • 中图分类号: TP274+.3

Intelligent Online System of Perforated Workpiece Detection

  • 摘要: 针对工业生产中用传统方式对带孔工件检测的误差大、效率低等问题,提出了一种基于机器视觉的带孔工件在线智能检测系统。该系统应用了由粗到精的智能检测网络,采用了改进的霍夫变换算法及连通域标记算法,实现了对工件的孔洞完整性检测、工件制式合格性检测以及核心孔的孔径尺寸测量。通过实验测试,整个检测过程约10 s,最大测量偏差不超过0.5pixel,能准确完成对工件测量合格性的判断,达到了生产线上实时精密、非接触、稳定性高的智能化检测要求。
  • 图  1  孔径近似示意图

    图  2  改进的霍夫变换像素级原理图

    图  3  一种3*3高斯核示意矩阵

    图  4  系统模型图

    图  5  系统检测流程图

    图  6  系统实例图

    图  7  HCU下阀体工件图

    图  8  HCU下阀体工件的灰度直方图

    图  9  工件二值化图像

    图  10  HCU孔洞检测定位效果图

    图  11  孔洞的分类统计结果图

    图  12  HCU核心孔图像

    图  13  核心孔图像的边缘提取效果

    图  14  核心孔检测效果图

    表  1  工件制式测量结果(ε=0.8)

    mm
    测量次数 1 2 3 4 5 6 7 8
    D-value 0.165 0.224 0.008 0.773 0.061 0.054 0.012 0.607
    下载: 导出CSV

    表  2  左孔测量结果pixel

    参数 1 2 3 4 5 6 7 8
    半径R 219.333 219.320 219.310 219.333 219.342 219.310 219.330 219.345
    圆心X 652.5 652.5 652.0 652.5 652.5 653.0 652.5 652.5
    圆心Y 1269.5 1269.0 1269.5 1269.5 1269.5 1270.0 1269.5 1269.5
    Δ 0.0013 0.1080 0.1125 0.0013 0.6441 0.2167 0 0.0063
    下载: 导出CSV

    表  3  右孔测量结果

    pixel
    参数 1 2 3 4 5 6 7 8
    半径R 219.667 219.660 219.659 219.665 219.680 219.640 219.667 219.665
    圆心X 671.6 671.5 671.0 672.0 671.6 671.0 671.5 671.5
    圆心Y 394.0 394.5 393.5 394.0 394.5 394.5 394.5 393.5
    Δ 0.0029 0.2092 0.7061 0.1250 0.1191 0.239 0.1258 0.125
    下载: 导出CSV

    表  4  两种方法对核心孔的测量结果比较

    pixel
    方法 左孔 右孔 时间T/s
    X Y R X Y R
    传统霍夫变换 653 1268 219 671 394 220 9.64
    改进霍夫变换 652.5 1269.5 219.667 671.6 394 219.333 0.02
    下载: 导出CSV
  • [1] Stroupe A W, Martin M C, Balch T. Distributed sensor fusion for object position estimation by multi-robot systems[C]//Proceedings of 2001 IEEE International Conference on Robotics and Automation. Seoul, South Korea: IEEE, 2001: 1092-1098
    [2] 孙丁.新的二值图像八近邻边界跟踪和内外边标定算法[D].上海: 华东师范大学, 2011

    Sun D. A new contour tracing and inner and outer boundary labeling algorithm in eight-connected binary images[D]. Shanghai: East China Normal University, 2011(in Chinese)
    [3] Cuevas E, Zaldivar D, Pérez-Cisneros M, et al. Circle detection using discrete differential evolution optimization[J]. Pattern Analysis and Applications, 2011, 14(1):93-107 http://d.old.wanfangdata.com.cn/NSTLQK/NSTL_QKJJ0223146464/
    [4] Cuevas E, Oliva D, Zaldivar D, et al. Circle detection using electro-magnetism optimization[J]. Information Sciences, 2012, 182(1):40-55 http://d.old.wanfangdata.com.cn/NSTLQK/NSTL_QKJJ0225807731/
    [5] Chung K L, Huang Y H, Shen S M, et al. Efficient sampling strategy and refinement strategy for randomized circle detection[J]. Pattern Recognition, 2012, 45(1):252-263 doi: 10.1016/j.patcog.2011.07.004
    [6] 舒龙庆, 曾垂力.一种基于圆的几何特性改进的圆检测随机算法[J].集成技术, 2015, 4(2):46-49 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/jcjx201502006

    Shu L Q, Zeng C L. An improved randomized algorithm for circle detection based on geometric properties of the circle[J]. Journal of Integration Technology, 2015, 4(2):46-49(in Chinese) http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/jcjx201502006
    [7] Seo S W, Kim M. Efficient architecture for circle detection using Hough transform[C]//Proceedings of 2015 International Conference on Information and Communication Technology Convergence. Jeju, South Korea: IEEE, 2015: 570-572
    [8] Ye H S, Shang G C, Wang L N, et al. A new method based on Hough transform for quick line and circle detection[C]//Proceedings of the 8th International Conference on Biomedical Engineering and Informatics. Shenyang, China: IEEE, 2016: 52-56
    [9] Djekoune A O, Messaoudi K, Amara K. Incremental circle Hough transform:an improved method for circle detection[J]. Optik, 2017, 133:17-31 doi: 10.1016/j.ijleo.2016.12.064
    [10] Bukowska D M, Chew A L, Huynh E, et al. Semi-automated identification of cones in the human retina using circle Hough transform[J]. Biomedical Optics Express, 2015, 6(12):4676-4693 doi: 10.1364/BOE.6.004676
    [11] 陈令刚.基于模板匹配的多圆识别算法[J].电脑知识与技术, 2017, 13(24):173-174, 177 http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=dnzsyjs-itrzyksb201724080

    Chen L G. A algorithm for multiple-circle detection on images using template matching[J]. Computer Knowledge and Technology, 2017, 13(24):173-174, 177(in Chinese) http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=dnzsyjs-itrzyksb201724080
    [12] 段黎明, 汪威, 张霞.改进的Hough变换实现圆检测[J].计算机集成制造系统, 2013, 19(9):2148-2152 http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=jsjjczzxt201309006

    Duan L M, Wang W, Zhang X. Circle detection through improved Hough transform[J]. Computer Integrated Manufacturing System, 2013, 19(9):2148-2152(in Chinese) http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=jsjjczzxt201309006
    [13] 林金龙, 石青云.用点Hough变换实现圆检测的方法[J].计算机工程, 2003, 29(11):17-18 doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2003.11.007

    Lin J L, Shi Q Y. Circle recognition through a point Hough transformation[J]. Computer Engineering, 2003, 29(11):17-18(in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2003.11.007
    [14] 卜飞宇, 祝青, 王涛.一种改进的基于最大类间方差的二值化方法[J].电脑知识与技术, 2015, 11(5):188-189, 195 http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/dnzsyjs-itrzyksb201505088

    Bu F Y, Zhu Q, Wang T. An improved binarization method based on maximum variance between clusters[J]. Computer Knowledge and Technology, 2015, 11(5):188-189, 195(in Chinese) http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/dnzsyjs-itrzyksb201505088
    [15] Wu M J, Song Z X, Li B P, et al. A method to detect circle based on Hough transform[C]//Proceedings of the 1st International Conference on Information Sciences, Machinery, Materials and Energy. Chongqing: Atlantis Press, 2015
  • 加载中
图(14) / 表(4)
计量
  • 文章访问数:  362
  • HTML全文浏览量:  271
  • PDF下载量:  26
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2019-08-31
  • 刊出日期:  2019-10-05

目录

    /

    返回文章
    返回