随着装备制造业的快速发展，机械零件尺寸的全自动化测量显得越来 越重要。结合机器视觉非接触、高精度、自动化程度高等优势，本课题研制了基于视觉的大尺寸机械零件全自动测量系统。本课题来源于国家自然基金项目“大尺寸 机械零件的高精度在线测量方法研究”。主要工作如下: 首先，本文根据系统需求，建立全自动测量系统总体框架，苏州全自动机械零件，分别对系统硬件与软 件进行设计。分析全自动测量流程，设计系统数据库。在设计全自动测量系统的基础上，对图像清晰度判别、边缘精，确定位、序列图旋转偏差与平移偏差的消除，这 三个关键技术进行分析。
在传统的机械零部件可靠性分析时，通常直接根据该零件的应力具体显示表达式得到应力概率模型，全自动机械零件，同时结合强度概率模型建立可靠性干涉模型进行分析。但工程实际中的机械零部件通常无法给出具体显示表达式，全自动机械零件制造商，导致了可靠性在实际工程中的广泛运用障碍。在可靠性数据统计方面，通过直接做可靠性数据统计试验成本高昂，而且由于零件结构的不同所造成应力分布差异性极大，使得试验结果往往不具有通用性。因此，机械零部件可靠性研究重点一直围绕着可靠性模型和可靠性数据两个方面展开进行的。
机械加工过程中，由于刀具行程的影响，零件加工表面会形成各种方向性较强的纹理，如圆形纹理、螺旋线纹理、直条形纹理等。通过引入纹理圆的分析思想和方法，提取并分析了车削、铣削、刨削和磨削4种机械加工工艺的零件表面纹理特征，全自动机械零件，建立起一种16点纹理圆模型。基于该模型，在大量统计分析纹理圆直径像素灰度值标准差S、特征参数Z和圆心坐标o（x，y）的基础上，提出了一种识别上述4种机械加工工艺的算法。实验结果表明，该方法能准确判断出机械零件的加工工艺。
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