基于视觉的几何形状检测方法研究与系统实现
发布时间：2021-11-02 20:47
随着微纳米技术的成熟,越来越多的精密型微小器件被生产和制造出来。对于这些精密、易损的微小器件来说,检测加工制造的误差越来越有难度,原始的人工检测微小器件的误差已经不能满足现代的发展要求,因此,对于精密型微小器件的误差检测已经成为了业内的关注焦点。本文针对视觉检测,做了以下的研究:1.设计了视觉检测系统的总体设计、验证了硬件与软件进行结合的可靠性、软件中的各个模块的功能以及相互之间的协作关系,提出了微小零件视觉检测系统的识别和检测的方法以及整个视觉检测系统进行总体的分析。2.为了使系统达到更高的识别精度和特征提取精度,对视觉检测系统采集图像和预处理模块,并提出了一种基于模板面积的二分法来自动选取阈值的方法,该方法与传统的阈值自动选取方法相比,能够达到更高的识别和特征提取精度,得到了高清晰的零件图像。3.利用了各向异性双边滤波完成目标零件的平滑,采用阈值分割和面积去噪相结合的方法提取目标区域,并添加了以NMI特征目标匹配和形状模板匹配算法进行零件图像的识别,应用两种算法针对不同类型的零件的图像识别。4.用C++和opencv库函数,编写了视觉检测系统,主要包括图像预处理模块、图像识别模块和...
【文章来源】：沈阳理工大学辽宁省
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题的背景与意义
1.2 视觉检测技术在国内外的发展的现状
1.2.1 视觉检测在国外发展的现状
1.2.2 视觉检测在国内发展的现状
1.3 本文的主要研究内容
第2章 视觉检测系统的总体设计
2.1 系统设计的总体要求
2.1.1 系统的识别要求和测试要求
2.1.2 视觉检测系统的设计思路
2.2 硬件要求
2.2.1 光源的选取
2.2.2 相机的选取
2.2.3 镜头的选取
2.2.4 图像采集卡的选取
2.2.5 其它硬件设备
2.3 软件的总体框架设计
2.4 本章小结
第3章 图像的预处理
3.1 零件图像增强
3.1.1 基于拉普拉斯算子的图像增强
3.1.2 基于对数Log变换的图像增强
3.2 零件图像的二值化
3.2.1 二分法的动态阈值
3.3 零件图像的滤波
3.3.1 高斯滤波
3.3.2 中值滤波
3.3.3 均值滤波法以及与高斯滤波法的比较
3.4 零件图像的边缘检测
3.4.1 介绍几种常见的边缘检测算子
3.4.2 基于小波的边缘检测算法
3.4.3 图像边缘算法结果与对比
3.5 本章小结
第4章 视觉检测系统各个模块的算法研究
4.1 视觉检测系统的操作流程
4.2 视觉检测系统主要模块的算法研究
4.2.1 零件图像预处理模块的算法研究
4.2.2 零件图像的精确识别算法模块
4.2.3 零件几何特征的误差测量算法模块
4.3 本章小结
第5章 零件特征的识别和尺寸的检测以及实验
5.1 零件的几何形状特征的识别算法
5.1.1 非内嵌式零件图像识别策略
5.1.2 内嵌式零件图像识别算法
5.2 零件尺寸的检测以及误差分析
5.2.1 零件的几何形状误差检测和实验
5.2.2 用零件的标准的模板CAD文件和零件的图像进行匹配
5.2.3 标准的零件CAD文件需要满足以下的条件:
5.2.4 经过图像的预处理系统的图像
5.2.5 零件图像的像素变换后再进行识别匹配
5.2.6 边缘间距离的精度测量
5.2.7 重复定位精度的测量
5.3 误差检测及实验
5.3.1 对所加工制造的同一个零件测量多次,观察其测量的结果
5.3.2 改变零件的尺寸来测试软件系统的误差
5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于显微视觉的微小型零件边缘检测技术研究[J]. 吴叶兰,秦艳红,张之敬. 计算机工程与应用. 2016(17)
[2]陈小平:欲与世界一流试比高——智能机器人研发的领头羊[J]. 袁一雪. 决策与信息. 2015(08)
[3]改进型中值滤波在图像处理中的应用[J]. 赵建春,叶丽娜,刘芳,张兵兵. 四川兵工学报. 2013(06)
[4]基于视觉的微装配软件系统[J]. 邵伟平,刘周林,郝永平,张嘉易. 计算机与数字工程. 2013(02)
[5]梯度边缘检测算子综述[J]. 刘春阁. 科技视界. 2012(28)
[6]基于邻域均方连续差分的SAR图像边缘提取算法[J]. 傅兴玉,尤红建,付琨. 电子与信息学报. 2012(05)
[7]一种从图像中检测多种圆的新方法[J]. 于永彦,王志坚. 微电子学与计算机. 2011(11)
[8]CCD视觉检测系统的整体标定[J]. 唐启敬,田行斌,耿明超,周游,赵铁石. 光学精密工程. 2011(08)
[9]基于CCD的轴径检测方法[J]. 孙秋成,谭庆昌,唐武生,郑福胜,侯跃谦. 吉林大学学报(工学版). 2010(05)
[10]图像边缘检测算法的比较与实现[J]. 李娅娅,李志洁,郑海旭,王存睿. 计算机工程与设计. 2010(09)
硕士论文
[1]基于灰度的模板匹配算法研究[D]. 张建华.内蒙古农业大学 2013
本文编号：3472354
【文章来源】：沈阳理工大学辽宁省
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题的背景与意义
1.2 视觉检测技术在国内外的发展的现状
1.2.1 视觉检测在国外发展的现状
1.2.2 视觉检测在国内发展的现状
1.3 本文的主要研究内容
第2章 视觉检测系统的总体设计
2.1 系统设计的总体要求
2.1.1 系统的识别要求和测试要求
2.1.2 视觉检测系统的设计思路
2.2 硬件要求
2.2.1 光源的选取
2.2.2 相机的选取
2.2.3 镜头的选取
2.2.4 图像采集卡的选取
2.2.5 其它硬件设备
2.3 软件的总体框架设计
2.4 本章小结
第3章 图像的预处理
3.1 零件图像增强
3.1.1 基于拉普拉斯算子的图像增强
3.1.2 基于对数Log变换的图像增强
3.2 零件图像的二值化
3.2.1 二分法的动态阈值
3.3 零件图像的滤波
3.3.1 高斯滤波
3.3.2 中值滤波
3.3.3 均值滤波法以及与高斯滤波法的比较
3.4 零件图像的边缘检测
3.4.1 介绍几种常见的边缘检测算子
3.4.2 基于小波的边缘检测算法
3.4.3 图像边缘算法结果与对比
3.5 本章小结
第4章 视觉检测系统各个模块的算法研究
4.1 视觉检测系统的操作流程
4.2 视觉检测系统主要模块的算法研究
4.2.1 零件图像预处理模块的算法研究
4.2.2 零件图像的精确识别算法模块
4.2.3 零件几何特征的误差测量算法模块
4.3 本章小结
第5章 零件特征的识别和尺寸的检测以及实验
5.1 零件的几何形状特征的识别算法
5.1.1 非内嵌式零件图像识别策略
5.1.2 内嵌式零件图像识别算法
5.2 零件尺寸的检测以及误差分析
5.2.1 零件的几何形状误差检测和实验
5.2.2 用零件的标准的模板CAD文件和零件的图像进行匹配
5.2.3 标准的零件CAD文件需要满足以下的条件:
5.2.4 经过图像的预处理系统的图像
5.2.5 零件图像的像素变换后再进行识别匹配
5.2.6 边缘间距离的精度测量
5.2.7 重复定位精度的测量
5.3 误差检测及实验
5.3.1 对所加工制造的同一个零件测量多次,观察其测量的结果
5.3.2 改变零件的尺寸来测试软件系统的误差
5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于显微视觉的微小型零件边缘检测技术研究[J]. 吴叶兰,秦艳红,张之敬. 计算机工程与应用. 2016(17)
[2]陈小平:欲与世界一流试比高——智能机器人研发的领头羊[J]. 袁一雪. 决策与信息. 2015(08)
[3]改进型中值滤波在图像处理中的应用[J]. 赵建春,叶丽娜,刘芳,张兵兵. 四川兵工学报. 2013(06)
[4]基于视觉的微装配软件系统[J]. 邵伟平,刘周林,郝永平,张嘉易. 计算机与数字工程. 2013(02)
[5]梯度边缘检测算子综述[J]. 刘春阁. 科技视界. 2012(28)
[6]基于邻域均方连续差分的SAR图像边缘提取算法[J]. 傅兴玉,尤红建,付琨. 电子与信息学报. 2012(05)
[7]一种从图像中检测多种圆的新方法[J]. 于永彦,王志坚. 微电子学与计算机. 2011(11)
[8]CCD视觉检测系统的整体标定[J]. 唐启敬,田行斌,耿明超,周游,赵铁石. 光学精密工程. 2011(08)
[9]基于CCD的轴径检测方法[J]. 孙秋成,谭庆昌,唐武生,郑福胜,侯跃谦. 吉林大学学报(工学版). 2010(05)
[10]图像边缘检测算法的比较与实现[J]. 李娅娅,李志洁,郑海旭,王存睿. 计算机工程与设计. 2010(09)
硕士论文
[1]基于灰度的模板匹配算法研究[D]. 张建华.内蒙古农业大学 2013
本文编号：3472354
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