基于机器视觉的发动机气缸壁珩磨角测量方法

简介

针对实际工业检测中发动机气缸壁珩磨角人工测量存在效率低、精度低等问题,提出了一种基于机器视觉的发动机气缸壁珩磨角测量方法。首先利用Gabor最优滤波通道算法处理样本图像获得线性特征增强后的网纹图像,再对网纹图像进行DFT转化获取傅里叶频谱图像,然后基于数字微分分析算法获取频谱图像中的峰值直线并计算两条峰值直线的夹角作为计算结果,同时与基于Camera Measure测绘软件手动测量结果进行对比。通过实现测试结果表明:该方法相对于手动测量结果的误差仅为0.33%,重复测量的均值差为±1°以内;在检测时间上,检测一个工件的平均时间为0.53 s。该测量方法测量精度高、测量速度快等优势,可以有效地取代工业检测中的人工测量。