仪器仪表学报

作者：支珊，张宇航，廖宇杰，孙玲，杨振远

单位：支珊,辽宁科技学院机械工程学院本溪117004,,张宇航,辽宁科技学院机械工程学院本溪117004,,廖宇杰,辽宁科技学院机械工程学院本溪117004,,孙玲,辽宁科技学院机械工程学院本溪117004,,杨振远,辽宁科技学院机械工程学院本溪117004,

关键词：飞机连接件;机器视觉;识别分类;图像处理

基金：辽宁省教育厅项目(JYTMS20231781)、广东省机器人与智能系统重点实验室开放基金项目（2924040132）资助

典型飞机连接件种类繁多且批量巨大。然而，不同尺寸、外观形状复杂各异，位姿摆放无序的飞机连接件识别与分类是实际应用亟待解决的难题。针对此类问题，提出了基于机器视觉的飞机连接件识别与分类算法。首先，利用高斯滤波消除图像噪声，采用双阈值二值法提取图像边缘过渡带；然后，建立图像坐标系，对飞机连接件图像边缘进行定位，将图像分割为4个象限，对每个象限中的连接件几何中心进行定位，并计算连接件边缘过渡带点的关键参数；最后，通过容差视觉识别算法、划分封闭连接件测量关注区域、支持向量机预设值算法和基于第二关注区角点识别算法，对连接件进行识别与分类。在机器视觉图像处理实验平台上，将垫片、螺纹、卡簧和螺母这4种不同类型的飞机连接件作为实验对象，对飞机连接件进行检测与识别精度验证。在此基础上，展示了该算法的求解过程。实验结果表明，该研究平均检测每幅图片时间为2.14s，平均分类识别正确率为95.02%，单个零件识别时间为0.54s，错误识别率仅为4.98%；SIFT和Hu算法检测平均分类识别正确率为90.29%和72.42%，单个零件识别时间为1.16和1.34s；2种检测方法识别时间相差0.62和0.80s，识别正确率相差4.8%和22.65%，其视觉识别方法可以满足飞机连接件的快速、准确识别要求。

来源：2025年第9期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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