机械产品内部构件状态的视觉检测方法 -(3)

原作者:[标签:作者] 添加时间:2007-07-01 原文发表时间:2007-07-02 人气:1

本文章共3821字，分3页，当前第3页，快速翻页：

　　检测系统可以正确地判断出产品是否内部零件漏装或脱落的故障。根据试验结果反馈选取合理的容许误差可以使总的误差率达到最小。
　　该文提出的检测方法将机器视觉中的视觉检测的概念和方法运用在射线成像无损检测技术当中。以正常装配状态时的多幅图像为机器的学习样本，特征空间压缩为一维分布的简单灰度信息，具有良好的检测性能。训练时间和检测时间短，能识别出元器件漏装及错位等故障，对包含复杂零部件的机械产品的在线检测具有一定的实用性。

［参考文献］

［1］　J．G．Campbell，C．Fraley，F．Murtagh，A．E．Raffery．Linearflawdetection in woven textiles using model－based clustering［J］．Pattern Recognition Letters，1997（18）：1539－1548．
［2］　GommJB，Weerasinghe M．，Williams D．Diagnosis of processfaults with neural networks and principal component analysis［J］．Proc Inst Mech Eng Part E，2000，21（2）：131－143．
［3］　王海燕，等．计算机图像处理与模式识别技术在套管缺陷在线检测中的应用［J］．新技术新工艺，2001（2）：9－11．
［4］　洪海涛，等．图像技术用于零件尺寸测量的研究［J］．仪器仪表学报，2001，22卷第2期增刊：214－215．
［5］　卢秋红，等．基于神经网络算法的故障检测技术［J］．光学精密工程，2002，10（1）：25－29．
［6］　贾云得．机器视觉［M］．科学出版社，2000：51．
［7］　李文艳，等．产品内部构件状态的自动检测方法［J］．华北工学院学报，1999，20（1）：67－70．

工业仪表与自动化装置

• 全数字式交流伺服驱动器在自控系统中的应用

• PLC在机械手步进控制中的应用 -

• 基于LabVIEW和Fuzzy Logic ToolKit的模糊控