计算机视觉技术在机械零件检测中的应用研究

资 源 简 介

计算机视觉技术在机械零件检测中的应用研究

详 情 说 明

计算机视觉技术在机械零件检测领域的应用正逐步改变传统制造业的质量控制方式。这项技术通过工业相机获取零件图像，结合算法分析实现快速、精准的自动化检测，大幅提升了生产效率和产品一致性。

核心检测环节通常包含三个层次：首先是图像采集阶段，需要根据零件材质调整光源方案，例如金属件常采用低角度环形光消除反光；接着进行图像预处理，通过滤波去噪、边缘增强等方法优化特征提取；最后采用深度学习模型或传统算法实现尺寸测量、表面缺陷识别等关键任务。

当前主流解决方案中，基于卷积神经网络的分类模型可识别划痕、锈蚀等常见缺陷，其检测精度已超过人工目检水平。而针对高精度要求的几何尺寸检测，多采用亚像素级边缘定位算法，配合标定板校准可实现微米级测量。

该技术的优势在于非接触式检测避免了零件损伤，且系统可24小时连续工作。但实际部署时仍需注意环境光干扰、零件姿态变化等挑战，这需要通过多角度成像或3D视觉技术来完善解决方案。未来随着边缘计算设备的普及，实时在线检测系统将成为智能工厂的标准配置。