基于机器视觉的磁铁装配系统

杨万鹏，胡 伟

（河南理工大学电气与自动化学院，河南焦作 454002）

0 引言

随着工业自动化程度的不断提升，机器视觉的应用也越来越广泛。因此，灵活运用机器视觉是提高自动化水平的重要手段。在工业自动化领域，有很多圆形零件组装的场景，主要通过检测零件和对应轴孔的位姿参数，得到它们之间的空间位姿关系，为自动化装配提供准确的导航。随着机器视觉检测技术发展迅速，因其具有高效率、非接触、高精度等特点，被广泛地应用于圆形零件装配过程中圆形零件和对应轴孔位姿的检测。随着对制造设备的精度、使用寿命和稳定性要求越来越高，对设备的组装精度要求也随之提高，这就需要高精度定位算法来达到要求。要实现高精度定位，良好的区域边缘特征和稳定准确的定位算法是关键。传统的提高图像质量的方法是提升硬件性能，但是受检测环境的多变性和高成本的限制，催生了在算法领域提高图像的质量。邵伟国、朱嘉等［1－2］提出了基于圆心约束的最小二乘圆拟合方法，该类方法通过固定圆心值的方式，有效提高拟合精度。李泽峰等［3］采用了曲线拟合及优化拟合算法进行拟合圆，该方法运算速度快。

以上方法均是在理论方面进行分析，在实际运用中，其普适性和稳定性欠缺。本文根据实际项目，结合机器视觉方面的应用，用滤波去掉干扰，阈值分割获取感兴趣区域，引入同态增晰算法提高图像质量，用最小二乘法Huber圆拟合算法求得圆，梯度下降方法求出圆心。……