人工智能-图像处理-基于图像处理技术的凸轮盘轮廓检测方法研究.pdf

方法被提出，首先根据中心键槽孔轮廓的整体姿态进行初步调整，然后通过键槽底面轮廓点的精确直线拟合角度进行微调，再结合终止判定来求取相位。同时，通过分析凸轮边缘图像，计算出回转中心坐标，从而提取出轮廓点信息。在数据处理阶段，研究并采用了弦高差法进行轮廓点的筛选，以排除异常点，同时利用二次Lagrange插值法进行插值重采样，确保轮廓点的连续性和准确性，最终计算出升程误差。 图像处理在凸轮轮廓检测中的应用，首先涉及到图像预处理。预处理是图像分析的关键步骤，它包括去噪、增强对比度等，以提高后续处理的效果。文中提到的中值滤波器可以有效去除椒盐噪声，而双边滤波器则能保留边缘细节的同时平滑图像内部。两者的结合使用可以达到最佳的去噪与边缘保留效果。 接着是特征区域的检测。连通区域检测是一种常用的图像分割方法，它能将具有相同属性的像素区域连接起来，帮助识别出凸轮的特征部分。在边缘检测方面，Canny算法是一种经典的边缘检测方法，但文中通过改进，提高了在凸轮轮廓检测中的性能，减少了误检和漏检的情况。 凸轮轮廓检测的难点在于测量起始点的确定和升程误差的计算。文中提出的方法通过对中心键槽孔和键槽底面轮廓的分析，精确地定位测量起点，并计算相位，这大大提高了检测的精度。此外，通过计算回转中心坐标，可以准确地跟踪和描绘凸轮轮廓，进一步得到轮廓点信息。 软件开发方面，采用Microsoft Visual Studio作为开发环境，OpenCV作为图像处理库，Access用于数据存储和管理，构建了一个完整的凸轮轮廓图像检测系统。实际测试表明，该系统能够实现像素级别的检测精度，证明了其在凸轮轮廓检测中的实用性。 总结来说，该研究针对凸轮轮廓检测的挑战，通过图像处理技术，设计了一套高效且精确的检测系统。从图像预处理到特征提取，再到数据处理和计算，每一个环节都进行了深入研究和优化，为凸轮制造和应用提供了有力的技术支持。未来的研究可能进一步关注如何提高检测速度，适应更复杂的凸轮形状，以及如何将此技术扩展到其他精密机械零部件的检测中。