轴类零件素线直线度误差评定方法的研究

简介

目前,基于机器视觉检测轴类零件直线度时多采用最小二乘法进行评定。为了得到更精确的素线直线度误差结果,提出基于最小包容条件的约束旋转逼近法、多变异位自适应遗传算法以及包容线搜索算法,并分别对某轴类零件所提取的轮廓数据进行直线度评定实验。结果表明多变异位自适应遗传算法的评定精度最高,约束旋转逼近法和包容线搜索算法评定结果基本一致,运行速度快,此三种评定方法精度均优于最小二乘法。最后对文献中的数据进行评定与比较,所得结果基本相同,表明三种评定方法可用于视觉检测轴类零件直线度误差时的评定,在实际检测中可以根据检测时间和精度进行选择,具有较高参考价值。