【信息与控制工程学院】基于机器视觉的小尺寸工件精密测量系统
成果及技术简介
主要设计了基于机器视觉的工件参数测量系统，基于图像测量的理论价值与实践价值，分析了影响视觉检测系统的关键因素，搭建了机器视觉的软硬件平台。重点研究了基于多项式插值的亚像素边缘检测方法，能够实现对物体的精确边缘提取和自动拟合。系统能够测量工件的圆心、半径、边长等几何信息，并且能分析其缺陷。研究了工件在复杂光照和粘连状态下的分割问题，提出亚像素边缘提取和模板匹配的方法，设计出一套用于工件颗粒分析和缺陷检测智能算法，运用机器视觉技术实现对被测工件图像的采集、处理和测量，并对测量结果进行数据处理和精度分析，工件尺寸测量的精度能够达到微米级别。
发明专利：
1.一种齿轮外观缺陷快速影像检测方法，ZL201510478787.7，2018年；
2.一种基于计算机视觉的齿轮缺陷检测方法及系统，ZL201210460169.6，2014年；
软件著作权：
1.颗粒图像自动分析系统V1.0，2020SR0926683，2020年
技术领域：电子信息制造、人工智能、机器人
技术属性：新装备、新产品
研究团队及研究方向简介
团队负责人王文成博士，潍坊学院信息与控制工程学院教授、硕士生导师，山东省高等学校优秀青年创新团队-机器人视觉感知与智能控制带头人。
研究团队现有教授、博士多人，依托山东省高等学校优秀青年科技创新团队-机器人视觉感知与智能控制创新团队，研究方向为机器视觉、模式识别、复杂场景图像增强与分析。
所处阶段：实验室研发
拟转化应用情况
整个系统包括了硬件框架和几何测量算法，技术优势主要包括以下几个方面：
第一，检测全面性提高：传统方式按照1/3比例进行抽检，而机器视觉设备可进行全部；
第二，检测结果一致性提高：人工检测容易被工人的视力、情绪等因素干扰，同一工件不同人检测可能结果不同，而机器视觉系统却检测结果客观稳定；
第三，检测效率提高。系统的检测速度可以达到120件/分钟，相当于20个人的工作量；
第四，系统才用了多项式插值的亚像素边缘检测方法，实现对边缘进行定位和拟合，现场测量精度可以达到±0.1mm。计算机视觉的运行实验表明，系统硬件结构简单，工作稳定可靠，可以大大提高生产效率和生产的自动化程度，具有较大的理论及实用价值。
拟转化方式：可协商
转化所需条件：流动资金不少于120万。
联系方式
联系人：科技开发科 联系电话：0536-8785537 电子信箱：kjkf_wfu@126.com。