基于机器视觉的计量检定流水线非标异物入侵自动化识别方法
摘 要：非标准型的异物种类和尺寸差异性较大，识别过程较慢，识别结果准确率较低，导致流水线异物卡顿现象频发。对此，以计量检定流水线为研究对象，提出了一种基于机器视觉技术的计量检定流水线非标异物入侵自动化识别方法。获取不同区域之间的颜色和纹理特征，计算卡方距离，实现异物空间测量，分析世界坐标系和相机坐标系、相机坐标系与图像坐标系之间的齐次坐标变换过程，对异物中心点坐标进行转换，采用基于 Hough变换的直线检测方法，通过边缘算子提取直线特征值，实现物体表面定位，校正非标异物图像产生的畸变，利用帧差法进行多图像差分，结合多角度成像，并计算四图像之间差值，计算出异物中心坐标，实现异物入侵识别。（剩余7289字）