基于机器视觉的某型药筒零件难测量尺寸测量系统研究

发布时间：2021-10-07 18:15

　　本文结合机器视觉检测技术，开发了一套某型药筒零件难测量尺寸测量系统，该系统在某型药筒零件难测量尺寸的在线检测上得到成功应用，并且通过相应的试验分析，验证了机器视觉检测系统的性能非常优秀。某型药筒零件难测量尺寸测量系统的硬件系统主要有：图像采集设备（即CMOS图像传感器）、背光源、系统电源、计算机和一些辅助设备等部分组成。背光源采用LED条形光源组合而成，该背光源功耗小，亮度稳定，且价格便宜，非常适合本文介绍的系统。图像采集设备主要采用的是CMOS图像传感器，该图像采集设备具有功耗低，价格低廉，且拍摄出的图像精度完全能够满足系统的要求。机器视觉检测系统选用的计算机为奔腾系列的，其配置能够满足机器视觉检测系统的软件平台运行要求。某型药筒零件难测量尺寸测量系统的软件以微软公司的Visual C#2005为开发平台，利用MVtec公司专业图像处理软件HALCON的图像处理工具包，采用许多种经典的图像处理算法，对项目中的某型药筒零件难测量尺寸检测要求，编译了中值滤波、阈值分割、特征提取、边缘检测、特征匹配等算法。通过这些算法的有效配合，完成了某型药筒零件难测量尺寸的测量工作。在本文中，对机器视觉... 

【文章来源】：中北大学山西省

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
1 绪论
    1.1 课题来源
    1.2 机器视觉概述
        1.2.1 机器视觉的定义
        1.2.2 机器视觉原理
        1.2.3 机器视觉的国内外发展现状
    1.3 数字图像处理技术概述
        1.3.1 数字图像处理的概念
        1.3.2 数字图像处理的发展现状概述
    1.4 研究目的和意义
    1.5 本文研究内容
2 视觉检测系统所涉及的基本图像处理知识
    2.1 图像处理的一般步骤
    2.2 视觉检测系统中图像数据的改进
    2.3 视觉检测系统用到的图像处理算法
        2.3.1 中值滤波
        2.3.2 阈值分割
        2.3.3 边缘提取
        2.3.4 边缘拟合
        2.3.5 获取最佳拟合矩形
    2.4 本章小结
3 机器视觉检测系统总体设计
    3.1 检测系统的总体结构框架
    3.2 视觉系统的硬件构成
        3.2.1 照明系统
        3.2.2 工业相机原理及选择
        3.2.3 计算机选择
        3.2.4 视觉系统模型
    3.3 软件开发平台
        3.3.1 HALCON 介绍
        3.3.2 HALCON 的功能体现
    3.4 视觉检测系统关键技术
        3.4.1 图像采集
        3.4.2 图像处理
        3.4.3 系统标定
    3.5 本章小结
4 检测系统软件实现
    4.1 软件设计方案
    4.2 系统个模块介绍
        4.2.1 图像采集模块
        4.2.2 图像处理模块
        4.2.3 结果显示模块
        4.2.4 数据储存模块
    4.3 本章小结
5 系统性能分析及标定
    5.1 系统标定
        5.1.1 视觉测量系统精度标定
        5.1.2 视觉测量系统极限尺寸标定
    5.2 系统性能分析
        5.2.1 重复性精度分析
        5.2.2 线性度分析
        5.2.3 稳定性分析
    5.3 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果
致谢



本文编号：3422535