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一种应用于切削工件的光切法表面粗糙度测量方法: 本发明公开了一种应用于切削工件的光切法表面粗糙度测量方法，该方法包括：采用SIFT算法对两帧待拼接图像进行特征点提取及初步匹配得到匹配的特征点对；采用AdaLAM算法对匹配的特征点对进行特征匹配，获得精确匹配点集；在精确...; 屈盛官赵馨雨吕继亮李小强

一种应用于切削工件的光切法表面粗糙度测量方法: 本发明公开了一种应用于切削工件的光切法表面粗糙度测量方法，该方法包括：采用SIFT算法对两帧待拼接图像进行特征点提取及初步匹配得到匹配的特征点对；采用AdaLAM算法对匹配的特征点对进行特征匹配，获得精确匹配点集；在精确...; 屈盛官赵馨雨吕继亮李小强; 文献传递

基于多光束光切法的表面三维微观形貌测量研究: 随着机械工业的迅速发展，机械零件也进入了发展的新阶段。机械零件在加工过程中，会经历切削、摩擦等加工流程，这会导致其表面产生不平整的痕迹。机械零件表面的微观形貌直接影响其使用性能和使用寿命，尤其是高温高压的环境下。二维微观...; 苏治铭; 关键词：机械零件微观形貌测量系统散斑噪声; 文献传递

基于光切法的光学玻璃智能定重切割系统被引量：2: 2020年; 针对目前国内光学玻璃切割工艺造成的料损及质量离散度较大的问题,以光学玻璃定重切割工艺为研究基础,提出一种基于光切法的质量实时累加式视觉定重方法。根据光切法原理建立定重测量系统,并由3个线型激光器及2台CCD相机测量光学玻璃条料左、右部分的横截面轮廓,再利用Hough变换和最小二乘法提取高精度的激光轮廓中心线直线方程,从而根据直线相交得到轮廓特征点,即可知当前的横截面面积,结合光学玻璃条料的进给量求取每一帧截面之间的体积,根据光学玻璃经验环境下的密度累计得出质量。在智能定重切割实验中,光学玻璃块的质量相对标准差在1%内,实际切割耗损小于0.1 g,表明该装置能高效、精确地进行自动计重切割。; 王蔚王晓凯刘慧锋; 关键词：光学玻璃线结构光 HOUGH变换最小二乘法

光切法表面粗糙度测量仪器自动化改进设计被引量：2: 2020年; 针对实验室条件下9J光切显微镜测量自动化程度不高、测量效率低、测量误差大的问题,该文对9J光切显微镜的载物台进行了测绘和建模,对其机械部分进行了改进设计,提出了以光切法测量表面粗糙度为基础,通过单片机驱动步进电机控制载物台X、Y方向及仪器主体Z轴方向的运动,并将CCD光电耦合器件与原显微镜结合,实现了测量数据的采集和处理。对比原9J显微镜测量过程:改进后的仪器自动化程度高、降低了操作人员劳动强度、提高了表面粗糙度测量精度。; 曹凤梅张红光; 关键词：光切法表面粗糙度载物台

一种基于光切法的线彩色共焦测量光学结构: 本发明公开了一种基于光切法的线彩色共焦测量光学结构，涉及光学技术领域。包括白光LED、色散透镜组、主平面、成像透镜组和面阵CCD，所述白光LED位于色散透镜组的进光口，所述色散透镜组包括准直透镜体、色散透镜体和聚焦透镜体...; 李延磊; 文献传递

三维显微光切法表面粗糙度的非接触测量技术被引量：5: 2019年; 基于三维视觉检测原理对三维显微光切法表面粗糙度非接触测量技术进行研究。使激光光线与被测工件表面相切,利用工业相机采集获取表面微观轮廓,采用图像处理技术恢复出微观轮廓的几何形貌。根据设计算法,由表面粗糙度评定算法得到表面粗糙度的Ra、Rz等评定指标。这种测量方法效率高,适用范围广,且非接触式测量可避免对工件表面的损坏。; 相江; 关键词：表面粗糙度非接触式测量

基于光切法的曲面划痕深度测量技术被引量：5: 2017年; 提出了一种基于光切法的曲面划痕测量方法,相对传统光切法,能有效地提高划痕测量的精度.对传统光切法测量存在的不足进行分析,对曲面上划痕的测量误差进行分析建模及仿真.结果表明,传统光切法对曲面上划痕的测量误差会随着曲率半径和划痕宽度的变化而变化.实验选取不同曲率半径的精密零部件,对其表面的划痕进行测量.发现当曲率半径越小,划痕宽度越大,传统光切法对划痕深度测量的误差越大,而用本文所提方法测量的结果精度越高,当曲率半径小于10mm,划痕宽度大于283μm时,利用该方法能减小超过1μm的测量误差.; 李慧鹏吕亚宁孙业飞唐若祥刘缤艳; 关键词：光切法划痕曲面建模仿真

光切法视觉检测的焊缝坡口中心定位方法被引量：4: 2017年; 焊缝坡口成像质量和焊缝中心定位是实时焊缝跟踪系统的关键问题,针对氩弧焊接时坡口的视觉焊缝跟踪过程中强弧光干扰等问题,设计了基于高亮单色激光结合窄带滤镜的光切法坡口成像系统,分析焊缝图像特征,提出一种基于直线Hough变换的坡口中心快速定位方法,实际应用结果表明,该系统算法简单并满足实时性要求。; 刘源泂黄楚勤黄明贺星宇鄢佳豪周旷; 关键词：焊缝跟踪坡口光切法霍夫变换

基于光切法的葡萄硬枝嫁接切削面粗糙度图像检测算法被引量：5: 2017年; 为了实现葡萄硬枝嫁接苗木切削面粗糙度的检测,该文基于光切法测量原理,搭建了切削面粗糙度图像检测系统,研究了特征提取的图像检测算法。为获取较长的取样长度,采用了图像拼接技术,并提出了一种自动制取匹配模板的方法,拼接算法测试结果表明:每多拼接一幅粗糙度特征图像,运行时间平均增加1.104 s,取样长度平均增加1 131.77μm;采用了模糊集合理论对拼接后的粗糙度特征图像进行灰度变换,可以有效保证图像分割后单侧边缘的完整;采用了人机交互的方式对粗糙度特征二值图像像素进行区域操作,可以滤除因切削面自身含有的导管腔、管胞腔而导致的缺陷轮廓,从而提高粗糙度计算的准确度;提出了一种逐列遍历图像提取单侧边缘的方法,通过对单侧边缘进行计算,可以得到粗糙度高度参数Ra与Rz的值。将该粗糙度图像检测算法与基恩士VK-X200形状测量激光显微系统进行了粗糙度检测对比试验,结果表明,该文提出的粗糙度图像检测算法测得Ra的相对误差为6.73%,在测量误差允许范围内,该文基于光切法测量原理的图像检测算法,用于检测葡萄硬枝嫁接苗木切削面粗糙度,具有较高的精度和良好的可行性,为进一步研究切削参数对切削面粗糙度以及对苗木嫁接成活率的影响提供了技术支撑。; 李世军袁全春徐丽明邢洁洁刘文高振铭史丽娜; 关键词：嫁接葡萄光切法模糊集合理论

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