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闡述了利用機器人視覺進行零件尺寸檢測的系統。包括：機器人視覺系統的構成; 工件測量的基本原理;圖像預處理的基本方法;圖像邊緣特征的提取與具體實現算法。實踐表明，該系統方案是切實可行的，具有較高的使用價值。
在現代制造業自動化生產中，涉及到各種各樣的檢查、測量和零件識別應用。這類加工生產的共同特點是連續大批量生產、對尺寸精確度的要求非常高。這種帶有高度重復性和智能性判斷的工作一般只能靠人手工檢測來完成，我們經常在一些工廠的現代化流水線后面看到數以百計甚至逾千的檢測工人來執行這道工序，在給工廠增加巨大的人工成本和管理成本的同時，仍然不能保證100%的檢驗合格率，而當今企業之間的競爭，已經不允許哪怕是0.1%的缺陷存在。有些時候，如微小尺寸的精確快速測量，形狀匹配，顏色辨識等，用人眼根本無法連續穩定地進行，其它物理量傳感器也難有用武之地。以鑄件而言，它的形狀不規則導致難以測量，而鈑金件也是千變萬化。這時，計算機的快速性、可靠性、結果的可重復性，與人類視覺的高度智能化和抽象能力相結合，使機器視覺在工業檢測中的應用越來越廣泛。機器視覺的特點是自動化、客觀、非接觸和高精度，與一般意義上的圖像處理系統相比，機器視覺強調的是精度和速度，以及工業現場環境下的可靠性。
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