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    基于Halcon的水平儀氣泡自動分類系統研究

    項新建; 黃佩; 鄭永平; 王文麗 浙江科技學院自動化與電氣工程學院; 杭州310023
    • halcon
    • 自動分類系統
    • 圖像處理
    • qt

    摘要:為了實現生產過程中水平儀氣泡實時快速分類而研發機器視覺水平儀氣泡自動分類系統,這是水平儀生產機器換人的關鍵。研究了基于Halcon的圖像處理與識別技術,結合Qt語言設計了自動分類系統軟件。介紹了自動分類系統的硬件構成、工作原理,以及圖像獲取和識別水平儀氣泡特定參數的方法。分析了自動分類過程中圖像濾波、邊緣檢測、輪廓提取等圖像處理技術,并進行了實驗驗證。結果表明,使用基于Halcon的機器視覺圖像處理技術,能使水平儀的氣泡分類速度更快、更準確,單張圖像平均檢測時間≤786ms,長度檢測平均誤差≤0.02mm,滿足水平儀生產機器換人的需要。

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