精密榴散弾榴散弾榴散弾オンライン品質検出システム/榴散弾は大量の使用済み部品が地下トラックに敷設されており、砲弾の品質を確保するために、ワークピースのオンライン検出の機械サイズが必要です。 マシンビジョン検査技術は、非接触、オンラインリアルタイム、適切な速度と精度を備え、現場では強力な耐ジャミング機能などの利点があり、現代の製造要件の進歩と発展に適応し、実際に応用できる幅広い見通し。 。 マシンビジョンと画像処理技術を組み合わせて、破片の品質を検出する一連のオンライン検出システムを設計および実装しました。 システムの実現は、研究作業の次のいくつかの側面を実装します。 環境および実際のテストでは、画像取得システムの設計に基づいた完全な研究が必要です。 2. 測定の寸法精度を確保するために、カメラのキャリブレーション技術に焦点を当てます。 3、適切な画像処理アルゴリズムを確立し、破片のオンライン品質検出を実現し、必要な精度要件を達成します。 精度と速度の要件を達成するマシンビジョンシステムを作成するために、既存のキャリブレーション方法、アリコロニーアルゴリズムの原理、ニューラルネットワークを簡単に導入して分析し、ランダムアリコロニーアルゴリズムを提案して最適化します。カメラのキャリブレーションに使用される BP ニューラル ネットワークは、他のキャリブレーション技術と比較して、精度と堅牢性の点で向上しています。 閾値セグメンテーション、エッジ検出アルゴリズムについて簡単に説明し、フィルタ付き産業用カメラレンズの画像収集システムの破片の特性に応じて最適なソリューションを選択し、収集された画像の品質を大幅に向上させ、最終的に抽出を成功させます。破片の特徴点。 実際に破片の品質を測定します。精度は 0 です。 1 mm、設計要件に準拠し、測定結果について議論し、誤差を分析します。 研究とシステムを使用した結果は、検出システムスキームとこの方法で採用された検出システムが実行可能かつ正確であり、さまざまな性能と指標が予想される要件に達していることを示しています