[發明專利]基于模式識別的大尺寸彎曲零件輪廓度質量檢測方法有效
| 申請號： | 201711036358.X | 申請日： | 2017-10-30 |
| 公開（公告）號： | CN107748897B | 公開（公告）日： | 2021-06-29 |
| 發明（設計）人： | 方葉祥;錢慶;王洪冬 | 申請（專利權）人： | 南京工業大學 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京知識律師事務所 32207 | 代理人： | 張蘇沛 |
| 地址： | 211816 江*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 模式識別 尺寸 彎曲 零件 輪廓 質量 檢測 方法 | ||
【權利要求書】：
1.基于模式識別的大尺寸彎曲零件輪廓度質量檢測方法，其特征在于，它包括以下步驟：
步驟一、通過工業相機獲取零件或產品的正投影試圖；利用Python和OpenCV軟件通過對零件圖像進行圖像預處理，獲取其彎曲特征；通過計算機對圖像進行一系列的預處理，二值化、形態學處理、濾波除噪、邊緣提取；
步驟二、利用模式識別技術提取合格和不合格零件的彎曲特征作為訓練樣本；在步驟二中，所述的零件彎曲特征是其彎曲內輪廓面的內切圓圓心位置和半徑；利用模式識別技術獲取圖像上彎曲內輪廓面的內切圓圓心的位置和半徑；
步驟三、然后利用支持向量機進行樣本訓練，形成支持向量機分類器；
步驟四、然后輸入待檢測的零件彎曲特征進行質量判斷；判斷合格，進入下一道工序或入庫；判斷不合格，需要進行校正處理；所述的零件正投影視圖即包含了零件的彎曲特征；
步驟五、中斷流程，校正處理之后，繼續提取彎曲特征進入支持向量機分類器進行質量狀態判斷，判斷合格后再進入下一道工序或入庫；利用機器學習算法-支持向量機良好的預測能力，將零件彎曲質量檢測智能化。
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