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【 來源:原創 】 【 發布時間:2018-05-29 】 【 字體:


   5、結論
   采用NI Vision Assistant圖像處理軟件,利用機器視覺系統直接采集圖像并對圖像進行邊沿跟蹤,提取邊沿輪廓,將圖像信息轉為數組數據并提供應光纖激光切割機控制器控制刀頭完成對對金屬板材的自動切割過程。但該機器在我國仍處于展階段,在加工過程中多以人工判定和操縱為主,出產效率受人發為影響很大,很難做到智能化,自動化,尺度化。噪聲v激光割機惡化圖像質量,使圖像恍惚,甚至沉沒需要檢測的特征,給圖像的分析帶來難題,因此需要進行濾波處理,這里采用中值濾波,利用其含有奇數個像素的移動窗口,對圖像進行從左到右,從上到下逐行進行移動,用窗口中灰度的中值代替中央像素的灰度值,作為中值濾波器的輸出,其數學表達f(x,y)=midianSf(x,y)
式中,S為當前點(x,y)的鄰域;median?q表示取中值。
   未經處理的原始圖像都存在著一定程度上的噪聲干擾,如圖3a所示。在圖像處理中,可以根據圖像的某個像素的附近有8個點與之交壤,和二值圖像中只有0和255兩個灰度值的特點采用八鄰域搜索算法來對目標像素點篩選,按照從左到右,從上到下的掃描方式來對目標區域邊沿像素點進行搜索,直到找到目標像素位置,記實該點的坐標,并將其作為新的搜索出發點,在當前的搜索方向基礎上逆時針旋轉依次對像素進行判定,天生數據。
   3、圖像邊沿檢測:圖像邊沿是圖像最基本的一個特征,邊沿處是圖像信息最集中的地方,是圖像一個屬性區域到另一個屬性區域的交接處,圖像邊沿檢測在機器視覺的基礎階段起著樞紐作用,主要是通過差分算子,并由圖像的亮度計算其梯度的變化,從而檢測出其邊沿,這里運用Sobel邊沿檢測算子,其原理是在3×3的鄰域內做灰度加權和差分運算,利用像素點上下左右相鄰點的灰度加權算法,依據在邊沿點處達到極值這一現象進行邊沿檢測。文章將機器視覺結合數控激光系統,通過圖像采集,圖像邊沿檢測,目標跟蹤等圖像處理過程,并利用運動控制卡指令控制激光頭完成對金屬板材的切割。  自從20世紀60年代第一臺激光設備的誕生和應用開始,激光切割技術在我國產業加工領域被飛速激光割機發展,以光纖激光切割機來講,其應用非常廣泛,囊括了良多行業,包括廣告標牌制作,鈑金加工,機箱機柜制作等等各個方面,而市場的需求也是高達千萬,為廣闊的市場添加了新的氣憤但愿。
   1、智能光纖激光切割機總體流程:基于機器視覺的智能激光切割機控制算法研究的詳細實現方法是:通過圖像傳感器對目標圖像進行采集并轉換成模擬電信號,模擬信號轉換后傳輸至圖像處理系統,在對圖像分析前,為減少噪音,光照不平均等因素對圖像的質量的影響,需進行圖像預處理,其基本工作流程如圖1所示,根據Sober算子法進行圖案輪廓的邊沿檢測,用八領域搜索算法實現邊沿軌跡跟蹤。天生切割軌跡,由激光切割機完成部件的加工。
   2、圖像處理方法:數字圖像在計算機上以位圖的形式保留,即像素點構成的矩陣,而每個像素點需要以三個字節表述,因此為加快計算機的運行速度,需把亮度值進行量化,將彩色圖像轉換為灰度圖像,在這里使用NI Vision Assistant工具對圖像進行灰度化處理,處理結果如圖2所示。目前,所研究的算法能對圖像清楚,輪廓不存在斷裂且具有較好區分度的圖案進行自動尋邊切割。中值濾波作為一種主要用來按捺脈沖噪聲的典型非線性低通濾波器,能夠在較好的保護目標邊沿的同時,徹底濾除干擾性尖利噪聲,得到高質量的圖像。
激光割機   4、邊沿輪廓跟蹤:在識別圖像中輪廓時,往往需要對目標邊沿作跟蹤邊界的。

 

 

 

激光焊接機可否做到無縫焊接?

添加時間:2018-05-29  瀏覽次數:0



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