[发明专利]机械零件轮廓度视觉测量方法及系统

说明书

机械零件轮廓度视觉测量方法及系统，系统包括图像获取模块、处理模块和提示模块；图像获取模块用于获取标准零件的灰度图像和待测零件的灰度图像；处理模块用于通过边缘处理算法分别获取标准零件和待测零件的灰度图像的轮廓边缘特征；对两者的轮廓边缘特征进行匹配特征点处理，使得标准零件和待测零件的轮廓边缘特征处于最小偏差状态；将待测零件的轮廓边缘特征与标准零件的轮廓边缘特征进行比对，以获取轮廓度误差；判断轮廓度误差是否在预设的轮廓度误差范围内，若是，通过提示模块提示待测零件的轮廓度合格；若否，通过提示模块提示待测零件的轮廓度不合格。本发明无论机械零件的轮廓线是否规则都可以快速精准地判断机械零件轮廓度是否合格。

技术领域

本发明涉及一种机械零件轮廓度视觉测量方法及系统。

背景技术

轮廓度是指被测实际轮廓相对于理想轮廓的变动情况。这一概念用于描述曲面或曲线形状的准确度。线轮廓度公差是指实际被测轮廓线对理论轮廓线的允许变动量。

对于规则的轮廓曲线，可以用简单的数学方程来描述，在得到一系列节点的坐标值后，用已知的数学方程来进行拟合，得到一个有完全定位基准的线轮廓度测量拟合实际轮廓的表达式，然后和理论轮廓线相比对。对于不规则的轮廓曲线，由于不能用已知的数学方程来描述，目前仍然没有简便精准的方法获取具有不规则的轮廓曲线的机械零件轮廓度。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明旨在于提供一种可解决上述技术问题的机械零件轮廓度视觉测量方法及系统。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种机械零件轮廓度视觉测量方法，其包括以下步骤：

步骤S1：分别获取标准零件的灰度图像和待测零件的灰度图像；

步骤S2：通过边缘处理算法分别获取标准零件和待测零件的灰度图像的轮廓边缘特征；

步骤S3：对标准零件和待测零件的轮廓边缘特征进行匹配特征点处理，以使得标准零件和待测零件的轮廓边缘特征处于最小偏差状态；

步骤S4：将待测零件的轮廓边缘特征与标准零件的轮廓边缘特征进行比对，以获取轮廓度误差；

步骤S5：判断轮廓度误差是否在预设的轮廓度误差范围内，若是，执行步骤S6；若否，执行步骤7；

步骤S6：提示待测零件的轮廓度合格；以及

步骤S7：提示待测零件的轮廓度不合格。

一种机械零件轮廓度视觉测量系统，其包括图像获取模块、处理模块和提示模块；

图像获取模块用于分别获取标准零件的灰度图像和待测零件的灰度图像；

处理模块用于通过边缘处理算法分别获取标准零件和待测零件的灰度图像的轮廓边缘特征；对标准零件和待测零件的轮廓边缘特征进行匹配特征点处理，以使得标准零件和待测零件的轮廓边缘特征处于最小偏差状态；将待测零件的轮廓边缘特征与标准零件的轮廓边缘特征进行比对，以获取轮廓度误差；判断轮廓度误差是否在预设的轮廓度误差范围内，若是，通过提示模块提示待测零件的轮廓度合格；若否，通过提示模块提示待测零件的轮廓度不合格。

本发明的有益效果至少如下：

本发明无论机械零件的轮廓线是否规则都可以快速精准地判断机械零件轮廓度是否合格。

附图说明

图1为本发明机械零件轮廓度视觉测量方法的较佳实施方式的主要流程图。

图2为图1的机械零件轮廓度视觉测量方法中获取轮廓度误差时的曲线示意图。

图3为本发明机械零件轮廓度视觉测量系统的较佳实施方式的模块示意图。