针对传送辊道上的刹车盘背景较为复杂的问题,提出了一种稳定性好、定位精度高的视觉定位算法。为去除灰尘、光线等因素的干扰,利用中值滤波对所采集图像进行预处理。通过背景差分得到模板图像后,运用基于边缘的模板匹配完成刹车盘的粗定位,去除了复杂辊道背景的干扰,并利用图像金字塔降低其算法复杂度,提高了算法速度。为满足精度要求,利用刹车盘自身具有的同心圆几何特征,实现了刹车盘中心精定位。试验表明,该定位方法成功率较高,能够满足实际上下料的需求。

为了实现汽车轮毂在辊道上随机混流状态下的型号自动识别,提出一种基于环投影特征的轮毂识别算法。该算法不受轮毂的角度和位置变化的影响。首先提取每种型号轮毂的半径及其环投影特征作为模板,然后求取待匹配图像的重心来近似轮毂的圆心,并在其附近分析每一点的环投影值来确定真正的圆心坐标与半径。利用轮毂的半径和环投影与模板进行粗匹配,筛选掉不匹配的型号。最后通过比较径向投影,返回相似度得分最高的型号。实验结果表明:该算法具有较高的稳定性和实时性,识别速度为1个/2 s。

针对工业生产中膨胀阀安装孔缺陷自动检测的需求,提出一种基于机器视觉的安装孔缺陷检测方法。使用SURF特征匹配定位待检测区域,利用双阈值迟滞分割法去除噪声;通过Canny算子计算轮廓边缘,利用邻域生长法提取轮廓信息。为克服缺陷信息的干扰,准确定位安装孔圆心,提出基于几何矩与最小二乘拟合的圆心定位方法。根据轮廓上的点到圆心的距离分割出缺陷轮廓并在输入图像上进行标注,从而实现安装孔缺陷的检测。结果表明:所提出的算法能准确检测膨胀阀安装孔的缺陷,满足工业生产中自动检测的需求。

为了提高亚像素边缘定位精度，减小定位误差，提出了一种改进的canny边缘检测算子用来检测图像的像素级边缘，之后基于改进的canny算子粗定位的边缘点，采用高斯拟合亚像素方法找出图像的亚像素边缘点位置。针对微小的圆形零件进行图像采集及图像处理，通过matlab实验仿真将该方法与传统的canny算子相比较，发现误定位明显减少，在保留边缘信息的同时有效的提高了边缘定位的精度，得到更准确的圆心位置及半径长度。结果表明是一种有效的边缘检测定位算法，具有一定的实用意义。