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申请/专利权人：三峡大学;广东利元亨智能装备股份有限公司

摘要：本发明提供了含有成像干扰特征的钣金零件圆孔尺寸视觉测量方法，首先调整硬件设备，采集含有成像干扰特征的钣金零件圆孔图像。通过计算采集图像梯度幅值获取伪边缘分布范围响应，以8邻域矩阵对响应像素进行阈值筛选获取伪边缘像素平均值，使用其平均值为基底对图像进行亮度增强，实现圆孔伪边缘消除。引入随机抽样法和距离聚类法对采集边缘轮廓点进行分类，对属于目标轮廓类的轮廓点进行最小二乘拟合，实现含有成像干扰特征圆孔的高精度测量。该方法通过对比三坐标测量结果，测量精度误差小于0.05mm，满足钣金零件测量的工业需求，降低了以伪边缘与加工残留物为主的成像干扰特征对视觉尺寸测量的影响，极大提升了在成像特征干扰下的钣金零件圆孔视觉尺寸检测准确率。

主权项：1.含有成像干扰特征的钣金零件圆孔尺寸视觉测量方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，钣金零件圆孔图像采集：根据尺寸测量精度要求，搭建钣金零件视觉采集平台，采集含有成像干扰特征的圆孔图像；步骤2，图像梯度幅值计算与融合：对圆孔图像8个梯度方向使用一阶梯度算子进行梯度幅值计算，通过梯度幅值融合，计算出每个像素所属的最大梯度幅值；步骤3，圆孔伪边缘分布范围响应：利用伪边缘分布特性，通过人为设定筛选阈值，保留明显梯度变化的像素点坐标；步骤4，图像亮度增强伪边缘消除：以保留像素点为8邻域矩阵中心，收集邻近像素信息，以图像全局平均像素和倒角区域平均像素为阈值条件筛选出伪边缘像素，计算伪边缘像素平均值，以平均值为基底对图像整体进行亮度增强消除伪边缘；步骤5，高亮区域目标边缘点收集：以图像中心O点为起始点，通过起始点X、Y轴正负方向确定整体搜索方向，以XY轴为搜索轴，寻找另一轴正负方向上第一次出现的像素突变点，此轴搜索完毕后变换搜索轴重复此操作；步骤6，随机抽样聚类中心拟合：按起始点X、Y轴正负方向将采集轮廓点划分为四类，通过随机抽样法从4类轮廓点中创建多个子集，对子集使用最小二乘拟合，判断子集拟合精度，将所有高拟合精度子集重新归类拟合，确定最终聚类中心；步骤7，距离聚类最终尺寸输出：计算所有轮廓点与聚类中心的欧氏距离，统计各距离对应的轮廓点数量信息，以数量跳跃最大的峰值点为判断条件，将轮廓点分类为干扰类、目标轮廓类，对属于目标轮廓类的点进行最小二乘拟合，输出最终尺寸测量结果。

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