[1]葛根波,吴陈陈,吴泽楷,等.基于自标定功能的机器视觉尺寸检测平台设计[J].工业仪表与自动化装置,2026,(02):57-63.[doi:10.19950/j.cnki.CN61-1121/TH.2026.02.012]
　GE Genbo,WU Chenchen,WU Zekai,et al.Design of a machine vision dimensional inspection platform with self-calibration capability[J].Industrial Instrumentation & Automation,2026,(02):57-63.[doi:10.19950/j.cnki.CN61-1121/TH.2026.02.012]
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基于自标定功能的机器视觉尺寸检测平台设计()

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2026年02期
页码:
57-63
栏目:
出版日期:
2026-04-15

文章信息/Info

Title:
Design of a machine vision dimensional inspection platform with self-calibration capability
文章编号:
1000-0682（2026）02-0057-07
作者:
葛根波; 吴陈陈; 吴泽楷; 陈厉枫; 洪英杰
上海科创职业技术学院 智能制造学院，上海 201600
Author(s):
GE Genbo; WU Chenchen; WU Zekai; CHEN lifeng; HONG Yingjie
Shanghai Technology and Innovation Vocational College,Shanghai 201600,China
关键词:
机器视觉; 相机标定; 自标定算法; 尺寸检测; 检测装置
Keywords:
machine vision;  camera calibration;  self-calibration algorithm;  size inspection;  Measurement apparatus
分类号:
TP29TP273
DOI:
10.19950/j.cnki.CN61-1121/TH.2026.02.012
文献标志码:
A
摘要:
针对传统机器视觉标定方法人工依赖性强、流程繁琐及精度有限等问题，该文设计了一种具备自标定功能的机器视觉尺寸检测平台。该平台通过笛卡尔坐标系运动系统实现标定板的多角度自动运动，并集成毫米级边缘刻度板作为实时尺寸校准基准，结合自适应阈值特征提取与最小二乘迭代优化算法，构建了软硬件协同的闭环检测系统。以金属零件板为对象的实验结果表明：该平台将平均重投影误差显著降低至0.093像素，标定效率提升约42.3%，尺寸检测绝对误差控制在±0.02 mm以内，验证了其在精密尺寸测量中的有效性与实用性。
Abstract:
To address the limitations of traditional machine vision calibration methods—such as high dependence on manual intervention, cumbersome procedures, and limited accuracy—this study designs a self-calibrating machine vision-based dimensional inspection platform. The platform employs a Cartesian coordinate motion system to enable multi-angle automated movement of the calibration board and integrates a millimeter-scale edge-graduated reference plate for real-time dimensional calibration. By combining adaptive threshold-based feature extraction with an iterative least squares optimization algorithm, a closed-loop inspection system with coordinated hardware and software is established. Experimental evaluations conducted on metal part plates demonstrate that the platform achieves a significant reduction in the average reprojection error to 0.093 pixels, improves calibration efficiency by approximately 42.3%, and confines the absolute dimensional measurement error within ±0.02 mm, thereby validating its effectiveness and practicality for precision dimensional measurement applications.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2025-09-05第一作者：葛根波（1984—），男，本科，讲师，主要研究方向为机器视觉，自动化设备。通信作者：吴陈陈（1995—），讲师，硕士研究生，主要研究方向为机器视觉，自动化设备。E-mail：lafer__cc675951022@163.com
更新日期/Last Update: 1900-01-01