基于形位特征的机械零件加工位置识别

摘要：

不同形状零件具有个性特征,为了对具体形状零件的准确定位进行进一步研究,首先通过霍夫变换提取给定零件轮廓中发直线和圆特征,进而利用峰值检测和K-means聚类分析方法准确识别有效的直线和圆特征;依次建立零件轮廓的绝对坐标系和零件标准位置模板坐标系;分别采用基于零件全特征和基于零件主要特征的方式提取零件轮廓的有效像素点,并通过模拟退火算法求解了不同迭代次数下采用这两种方式识别零件位置的速度和精度.为提高识别速度,建立基于零件几何特征的快速识别模型,即将目标函数简化为被测零件的圆心与标准位置模板圆心的最短距离和为最小,通过模拟退火算法进行求解.结果表明,零件的识别时间为0.321 s,最低识别精度为98.7％,可见该方法识别精度高,识别速度快.

关键词：轮廓特征、峰值检测、K-means聚类分析、位置识别

所属期刊栏目：19

分类号：TP273(自动化技术及设备)

在线出版日期：2019-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：276-282