先进制造技术

本发明公开一种基于3D机器视觉局部视野的工件特征测量方法，属于计算机视觉测量领域，首先获取目标工件的单张局部视野图像，进行预处理；之后建立HED边缘检测模型和霍夫检测；检测出的像素坐标及边缘，置于相机视野的拟定平台，通过像素与真实距离比例尺，根据相机工作距离，解得相机与像素点的坐标差，得到像素坐标的空间向量，完成由图像像素坐标到基础空间向量的转换，对所得的像素点的空间向量经旋转系统进行三维旋转。本发明解决了在拍摄环境受限、图像数据较少等情况下，无法对目标工件特征进行高精度测量的问题，大大提高了工作效率和精确度。

提升工业检测精度：该方法通过3D机器视觉局部视野技术，实现工件表面微米级特征的高精度测量，显著提升制造业质量检测的准确性和效率，适用于精密零件、电子元件等复杂结构检测。

推动智能制造发展：结合AI算法，可实时识别工件缺陷并自动分类，为智能生产线提供实时数据反馈，助力工业4.0的自动化升级。

降低人工成本：替代传统人工检测或接触式测量，减少人力依赖和操作误差，尤其适合批量生产场景，显著降低企业质检成本。

本发明针对工件的单张局部视野图像，对其进行灰度转换、二值化及膨胀操作，增强图像边缘像素；通过HED边缘检测和霍夫检测共同决定图像边缘，保证边缘数据准确性；基于建立拟定平台和HPB旋转确定提取的像素点的空间向量及工件对应的平面坐标；利用最小二乘法拟合局部视野数据点，完成对全局工件所需特征的计算测量并保证了误差相对最小。本发明解决了在拍摄环境受限、图像数据较少等情况下，无法对目标工件特征进行高精度测量的问题，大大提高了工作效率和精确度。