成果概况： 传统的检测方法对于小尺寸产品的测量更是难以准确且快速地进行。因此，本项 目主要设计了基于机器视觉的工件参数测量系统，基于图像测量的理论价值与实践价 值，分析了影响视觉检测系统的关键因素，搭建了机器视觉的软硬件平台。重点研究 了基于多项式插值的亚像素边缘检测方法，能够实现对物体的精确边缘提取和自动拟 合。系统能够测量工件的圆心、半径、边长等几何信息，并且能分析其缺陷。 技术特点： 整个系统包括了硬件框架和几何测量算法，技术优势主要包括以下几个方面：第 一，检测全面性提高：传统方式按照 1/3 比例进行抽检，而机器视觉设备可进行全部； 第二，检测结果一致性提高：人工检测容易被工人的视力、情绪等因素干扰，同一工 件不同人检测可能结果不同，而机器视觉系统却检测结果客观稳定；第三，检测效率 提高。系统的检测速度可以达到 120 件/分钟，相当于 20 个人的工作量；第四，系统 才用了多项式插值的亚像素边缘检测方法，实现对边缘进行定位和拟合，现场测量精 度可以达到±0.1mm。 生产条件及市场预期： 本系统的设计从整体上看，具有结构简单、实用方便、易于扩展等优点。其作为 生产装备配套产品中的一部分，主要实现对制造产业设备的科技升级，作用是提高生 产效率，与传统的检测手段相比，它具有非接触、速度快以及精度高的优点，能够实 现产品的在线测量，可以大大降低检测人员的劳动强度，提高了生产效率，具有重要 的社会效益。本技术配套其他控制器和机电设备集成生产线使用。其在工业生产和科 学研究过程中不能直接产生经济效益，但在使用的过程中，能够给工作人员带来方便，减轻了劳动强度，提高了产品质量，因此其社会效益或间接经济效益明显。系统的使 用提高了企业的科技水平，因此该系统的研制和应用将会产生较大的社会效益，具有 广阔的产业化前景。