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传动带参数测量

作者:admin  来源:   发布时间:2021-04-06 11:14:28

传动带参数测量

输送机和物流系统是自动化生产中生产线的重要组成部分。在进行物品分类处理、完成产品质量控制等工作中,经常需要了解物品的一些细节,如物体的几何参数,因此基于图像处理的测量方法被越来越多地采用。测距方法主要有静态法和动态法两种,静态法指的是在相对静止的目标上,用动态方法能够获得清晰的图像,而动态方法则无法获得清晰的图像。

在一些情况下,运动目标的成像会导致图像质量下降,为了避免图像质量下降,或者考虑到机械传动、运动特性等其他因素,我们通常采用一种图像在运动状态下捕获和处理的方法,以避免图像质量下降。采用光滑运动系统减少了传动过程中的振动,提高了系统的工作效率,简化了系统设计,但图像处理时间延长。

本文用动态图像法测定羽毛球生产中毛发弯曲等参数,介绍了整个系统的构成和运行情况,并给出了主要的工艺结果。

第二,动态图象复原的原理。

了解运动图像的复原原理,首先要了解图像的运动方式。

在Gonzalez水平像运动模型的基础上,将原始图像设为f(x,y),在曝光时间T点上,原始图像沿水平移动距离为a,且曝光时间为线性的情况下,图像的移动速度不变。

这是一种递推关系式,说明从距离当前位置a的恢复图像可以推算出当前位置的恢复图像,并且总可以求得模糊图像g(x)的导数。只有当图像的长度为a时,才需要递推关系来获得整个图像。

把m设为x/a的整数部分,下式就可以近似恢复图像[2]

恢复图像的质量依赖于恢复关系式中参数的选取。从背景和对比度两个方面来看,A和伽马对恢复效果有影响,而a决定了恢复图像的质量。通常通过搜索来获得合适的值。采用文献上的均方误差判据实现自动搜索,并给出搜索算法。对于本文所研究的测量环境,由于运动速度是恒定的,参数a一旦确定,即作为参数处理。

第三,利用图像处理进行几何参数计算。

3.1羽球服装参数。

飞球的稳定性是飞球质量的一个重要指标,也就是飞球不摇摆,不直线移动。网球飞行的气动机理十分复杂,本文对其进行了研究。如能保证将相同形状的毛片插入到同一球内,则按常规工艺生产的羽毛球飞行稳定性较好。使用传统的测量方法,不仅速度慢,夹具也会影响软材料的测量结果。本文尝试利用图像捕获装置,动态地在传输带上捕获毛片,获取毛片的形状参数,并根据形状参数分档,保证16根毛片在同一形状下插入同一球体。

毛杆几何参数主要有毛杆弯曲度、拱度和毛杆粗细度。弯曲是指毛杆中心线与其切线在顶部位置所处的水平距离,弧度是毛片平面上的拱高。介绍了一种弯度测量的方法,首先提取毛杆的边缘,计算毛杆的中心位置,拟合毛杆的中心线,最后计算弯度值。在这个过程中也有粗略的联系。

3.2图像边缘提取和边缘数据采集。

目标在图像中的边缘反映了目标局部的不连续特征。理想边界为阶跃型、顶边型和凸边型,由于图像噪声的影响,实际边界十分复杂。

差分类算子通常用于边缘检测。这类算子主要有索贝尔算子、基尔什算子和拉普拉奇安算子等,前者为梯度算子,后者为二阶微分算子。Sobel梯度算子在两个方向选择一个较大的差值作为梯度值,当两个方向的差值相同时,误差最大;Coash在八个方向选择一个较大的差值作为梯度值,用该算子方法的计算结果来判别边缘;Rapuchi算子是不依赖于边缘方向的二阶算子,具有旋转不变性。

由于微分类算子的固有特性,在进行边缘检测时会产生噪声。因此,在抑制噪声干扰的同时,边缘也受到一定程度的钝化,这就影响了边缘的提取,因此滤波方案的选择就成了关键。上述微分类算子均采用了滤波算法。Sobel算子采用了三点加权平均法,即在水平和垂直方向滤波时,实际滤波是沿边缘进行的,滤波对边缘钝化效果最小;在45°和135°方向滤波时,滤波点和边缘的方向相差最大,滤波效果也最好。核(kernel)选择与边缘一致,可获得较好的噪声抑制和边缘保持效果。


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