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AI视觉尺寸测量定制:亚像素边缘与温漂补偿

在机加车间的非接触尺寸测量中,普通边缘定位容易受光照波动、镜头畸变与温度漂移影响,重复性往往只能做到 ±8 μm 量级,难以直接用于过程控制。本阶段实验围绕“稳定性优先”做了三件事:一是采用短曝光多帧配准降噪,抑制切削液反光带来的边缘抖动;二是在梯度边缘上做亚像素拟合,并分区标定镜头畸变,避免全画幅单一参数带来的系统偏差;三是引入温度传感器与标准件自校准,每小时用标准量块回算一次补偿系数。

进展方面:
• 在某机加车间对 30–120 mm 轴类件外径连续运行两周,重复性由 ±8 μm 收敛至 ±2.5 μm,与三坐标比对偏差 ≤5 μm,单件节拍小于 1.2 s;
• 已完成温漂系数的初步建模,车间温度每变化 1 ℃,测量值漂移约 1.1 μm,补偿后残差可控制在 1 μm 内。

下一步计划把该补偿模型推广到长跨距测量场景,并尝试将测量结果接入刀具补偿闭环,验证“测量—补偿—复测”的自动收敛能力。

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