Online-Qualitätserkennungssystem für Splitter

Präzisions-Schrapnell-Schrapnell-Schrapnell-Online-Qualitätserkennungssystem/Schrapnell wird unterirdisch verlegt, um eine große Menge gebrauchter Teile zu verfolgen. Um die Qualität der Granate sicherzustellen, ist eine mechanische Online-Erkennung der Werkstückgröße erforderlich. Die maschinelle Bildverarbeitungstechnologie verfügt über eine berührungslose Online-Echtzeittechnologie mit angemessener Geschwindigkeit und Präzision. Die Szene verfügt über Vorteile wie eine starke Anti-Jamming-Fähigkeit und kann sich an den Fortschritt und die Entwicklung moderner Fertigungsanforderungen anpassen breite Anwendungsperspektive in der Praxis. 。 In Kombination mit Bildverarbeitungs- und Bildverarbeitungstechnologie wurde eine Reihe von Online-Erkennungssystemen für die Qualität von Granatsplittern entworfen und implementiert. Die Realisierung des Systems umfasst 1 die folgenden verschiedenen Aspekte der Forschungsarbeit. In Bezug auf die Umgebung und die tatsächlichen Tests ist eine umfassende Forschung auf der Grundlage des Designs des Bilderfassungssystems erforderlich. 2. Um die Maßgenauigkeit der Messung sicherzustellen, liegt der Schwerpunkt auf der Kamerakalibrierungstechnik. 3. Richten Sie geeignete Bildverarbeitungsalgorithmen ein, realisieren Sie die Online-Qualitätserkennung von Splittern und erreichen Sie die gewünschten Genauigkeitsanforderungen. Damit das Bildverarbeitungssystem die Anforderungen an Präzision und Geschwindigkeit erfüllt und die vorhandenen Kalibrierungsmethoden analysiert, wird das Prinzip des Ameisenkolonie-Algorithmus, das neuronale Netzwerk, einfach eingeführt und ein zufälliger Ameisenkolonie-Algorithmus zur Optimierung vorgeschlagen Das für die Kamerakalibrierung verwendete neuronale BP-Netzwerk hat sich im Vergleich zu anderen Kalibrierungstechnologien hinsichtlich Genauigkeit und Robustheit verbessert. Schwellenwertsegmentierung und Kantenerkennungsalgorithmen werden kurz besprochen und die am besten geeignete Lösung ausgewählt, entsprechend den Eigenschaften des Schrapnells im Bilderfassungssystem im Industriekameraobjektiv mit Filter, was die Qualität des gesammelten Bildes erheblich verbessert und letztendlich eine erfolgreiche Extraktion ermöglicht Schrapnell-Feature-Punkte. Das tatsächliche Maß für die Qualität von Splittern ist die Genauigkeit 0. 1 mm, Einhaltung der Konstruktionsanforderungen, und die Ergebnisse der Messung werden besprochen und die Fehleranalyse durchgeführt. Untersuchungen und Ergebnisse der Systemnutzung zeigen, dass das Erkennungssystemschema und die verwendete Methode machbar und korrekt sind und dass verschiedene Leistungen und Indikatoren den erwarteten Anforderungen entsprechen