机器视觉螺纹图像评价方法北大核心CSCD |
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引用本文: | 汪杰,陈曼龙,李奎,杨帆,燕立志.机器视觉螺纹图像评价方法北大核心CSCD[J].应用光学,2022,43(5):904-912. |
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作者姓名: | 汪杰 陈曼龙 李奎 杨帆 燕立志 |
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作者单位: | 1.陕西理工大学 机械工程学院,陕西 汉中 723000 |
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基金项目: | 陕西省教育厅专项科研计划项目(18JK0145) |
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摘 要: | 为了提高机器视觉螺纹的测量精度,建立了基于螺纹图像质量的评价方法。通过对螺纹灰度图像的行灰度分布情况和螺纹光学成像特点的分析,揭示出由于螺旋升角造成螺纹图像牙廓边缘失真的机理。在分析多种螺纹图像评价方法性能的基础上,采用基于螺纹边缘的评价算法L-yakuo,计算多幅不同物距螺纹图像的评价值。最后,通过对机器视觉求取的M14×2、M20×2.5牙型角和接触测量仪得到的牙型角进行实验对比分析。实验结果表明:采用L-yakuo算法得到最清晰的牙廓图像后再进行机器视觉螺纹牙型角求取,规格M14×2、M20×2.5的螺纹牙型角精度平均提高9′33′′。借助L-yakuo算法能够灵敏地反映螺纹牙廓清晰度,基本满足了螺纹图像清晰度的评价需求,评价值的变化和牙型角相对误差的变化基本一致,且该评价值具有精度高、易计算的特点。
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关 键 词: | 机器视觉 螺旋升角 牙廓失真 清晰度评价值 牙型角 |
收稿时间: | 2021-12-13 |
Thread image evaluation method based on machine vision |
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Institution: | 1.School of Mechanical Engineering, Shaanxi University of Technology, Hanzhong 723000, China2.Key Laboratory of Industrial Automation in Shaanxi Province, Hanzhong 723000, China |
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Abstract: | |
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Keywords: | |
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