针对2D90往复机气阀装配机器人工件定位难以明确特征点的问题，通过对 HOUGH变换算法的应用研 究，开发出一种最大内切圆求取椭圆中心的改进算法。应用该算法能够精确确定所装配气阀的几何中心，结 合气阀模型库中对应气阀的数据分析计算，获得装配气阀的实际圆心坐标。经气阀装配实际运用，结果表明 该方法定位精度高，满足机器人自动装配气阀的使用要求。

０　引言 

随着人工成本的进一步提升和智能制造研究的深 入，智能制造已成为未来发展的方向，其中机器视觉技 术和机器人技术的融合是未来发展的必然趋势。国外 的一些公司在图像处理技术领域长期占有优势，但具 有视觉装配定位的机器人公司并不多，国内的新松机 器人一直致力于数字化智能高端装备制造，并取得了 很多的科技成果，但距离国外的前沿技术依然有一定 差距，普遍问题是装配机器人定位精度不高、智能抓取 不准确。本文针对这一问题，对某气阀的装配识别 定位进行了深入研究。该气阀工件在各个方向具有相 同的几何特征，由于无法提取特征点，视觉图像成像为 椭圆，因此应用一种改进的 HOUGH算法求取椭圆中 心，能够快速检测出椭圆的内切圆，通过计算内切圆圆 心确定椭圆圆心。

１　压缩机气阀结构

气阀用于控制气体进出气缸，主要有进气阀和排 气阀两种，它是往复式压缩机的重要组成部分。网状 气阀结构如图１所示，由螺母、垫片、阀座、阀片、弹簧 和阀盖组成，是一种自动阀。 本文研究的2D90复式压缩机气阀三维结构如 图２所示。 

２　气阀轮廓几何特征的提取

２．１　图像预处理

图像预处理的目的是改善图像数据，增强某些对于 后续处理重要的图像特征或者抑制不需要的变形。图 像预处理一般包括灰度化、图像增强、图像分割等［ ２］

图像增强的目的是改善图像的视觉效果或者方便 人和机器对图像的理解和分析。方法一般有噪声消除法，中值滤波法、邻域平均法等。本文应用中值滤波法 对采集的气阀原图像进行去噪

图像分割是指将一幅图像分解成若干具有相同性 质但不相互重叠的区域，其着重强调的是在图像之间 进行变换来改善图像视觉效果，是对整幅图像找到感 兴趣区域进行检测和测量，对图像中的无关信息进行 消除。目前大多数使用基于阈值的方法进行图像分 割，本文对气阀应用otus算法［ ３］，其按图像的灰度特 性将图像分成背景和目标两部分。