当前位置:主页 > 科技论文 > 汽车论文 >

基于机器视觉的端子高低针检测系统研究

发布时间:2020-11-07 10:34
   现如今电子信息技术如此的快速发展,汽车上电子方面的技术已经成为现如今汽车发展的重要部分,端子零件作为汽车中连接器也越来越重要,连接器制造过程中对于端子高低针的精确检测是连接器质量检测中非常重要的部分。端子每个插针的尺寸、针之间的宽度、针之间的相对高度差与标准模板差距较大,会造成短路、断路、防水防尘性能低下等严重后果。为了更加精确地检测端子高低针,本文基于机器视觉技术对端子高低针检测系统进行研究。系统主要从图像采集、图像处理、系统标定三个部分来完成对端子高低针的检测。通过对相机、光学镜头、光源和照射方向的分析和选择,组成光学成像系统对端子高低针进行图像采集。然后对采集到的图像进行预处理,为了提高系统的精度,本文采用亚像素角点检测技术。最后对系统进行标定,测量出端子每个插针的尺寸、插针与插针之间的宽度、插针与插针的高度差。本文是基于VS2012下配置OpenCV计算机视觉库来完成端子高低针检测系统的图像处理部分,经过测试该系统可靠性高,检测精度可达到0.03mm,具有很好的可行性与现实意义。
【学位单位】:黑龙江大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:U463.6;TP391.41
【文章目录】:
中文摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究及应用现状
    1.3 课题研究的主要内容
第2章 端子高低针检测系统方案设计
    2.1 检测系统工作原理
    2.2 检测系统整体结构
        2.2.1 图像采集
        2.2.2 图像处理
        2.2.3 尺寸测量
    2.3 检测系统硬件设计
        2.3.1 相机的选择
        2.3.2 镜头的选择
        2.3.3 照射方向和光源的设计
    2.4 本章小结
第3章 端子图像预处理
    3.1 开发环境
    3.2 背景差分
    3.3 图像去噪
        3.3.1 图像噪声
        3.3.2 图像滤波
    3.4 图像锐化
    3.5 图像分割
        3.5.1 阈值分割的基本概念
        3.5.2 最大类间方差法
    3.6 边缘检测
        3.6.1 一阶微分算子
        3.6.2 二阶微分算子
        3.6.3 Canny算子
        3.6.4 边缘检测算子的分析比较
    3.7 本章小结
第4章 端子尺寸测量
    4.1 角点检测
        4.1.1 像素级角点
        4.1.2 亚像素级角点
    4.2 直线提取
    4.3 系统标定
    4.4 端子实际尺寸测量
    4.5 本章小结
第5章 系统测试与结果分析
    5.1 角点检测分析
    5.2 标定结果
    5.3 测量结果
    5.4 误差分析
    5.5 本章小结
结论
参考文献
致谢

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 徐仲勋;黄科程;;机器视觉构造及应用综述[J];四川工程职业技术学院学报;2015年03期

2 朱阳芬;银冬平;邹舜章;王海文;周为;;机器视觉在汽车行业中的发展与应用[J];汽车实用技术;2017年22期

3 吴东明;王丽娟;;基于GPS和机器视觉的自主导航定位农机设备研究[J];农机化研究;2018年02期

4 李延浩;;机器视觉在多领域内的应用[J];电子技术与软件工程;2018年01期

5 ;机器视觉时代,最好的时代![J];智能机器人;2018年02期

6 宗卫红;;台达机器视觉系统助力制造业迈向智造新时代——访台达集团-中达电通机器视觉产品项目经理王风路[J];国内外机电一体化技术;2016年06期

7 何遥;;宇视揭秘安防机器视觉[J];中国公共安全;2016年19期

8 阮晋蒙;;机器视觉:让中国制造2025“看”得更远[J];新经济导刊;2017年Z1期

9 ;凌华科技推出三款高性能机器视觉产品[J];自动化应用;2017年02期

10 ;台达携机器视觉系统解决方案 亮相2017上海国际机器视觉展[J];变频器世界;2017年03期


相关博士学位论文 前10条

1 胡志新;基于机器视觉的钢轨踏面磨耗剥落检测技术研究[D];南昌大学;2018年

2 吴衡;机器视觉鬼成像理论与实验研究[D];华南理工大学;2017年

3 胡越黎;目的机器视觉研究及其在皮肤症状识别中的应用[D];上海大学;2005年

4 韩彦芳;机器视觉中的聚类检测新方法[D];上海交通大学;2006年

5 饶洪辉;基于机器视觉的作物对行喷药控制系统研究[D];南京农业大学;2006年

6 周平;基于机器视觉的自然目标特征学习与即时检测[D];浙江大学;2006年

7 郁志宏;基于机器视觉的种蛋筛选及孵化成活性检测研究[D];内蒙古农业大学;2006年

8 徐晓秋;机器视觉球面孔位快速精密测量系统的研究[D];四川大学;2006年

9 龚爱平;基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术研究[D];浙江大学;2013年

10 徐剑坤;基于机器视觉的巷道变形实时监测预警技术研究[D];中国矿业大学;2012年


相关硕士学位论文 前10条

1 张成龙;基于机器视觉的豆荚内部害虫检测技术研究[D];黑龙江八一农垦大学;2018年

2 夏天杰;基于机器视觉的移罐机械手柔性控制系统研究[D];华东理工大学;2018年

3 刘笑寒;基于机器视觉的磁性材料外观自动光学检测成像技术研究[D];电子科技大学;2018年

4 张飞;基于机器视觉的天地盖制盒机定位贴合系统研究[D];江西理工大学;2018年

5 徐弘扬;基于机器视觉的嵌入式零件检测系统设计[D];合肥工业大学;2017年

6 王克鑫;基于机器视觉的智能植物养护系统[D];黑龙江大学;2018年

7 王彦朝;基于机器视觉的端子高低针检测系统研究[D];黑龙江大学;2018年

8 董腾;基于机器视觉的水果分拣系统的研究[D];聊城大学;2018年

9 豆永坤;基于机器视觉的机械零件几何外形检测研究[D];兰州理工大学;2018年

10 王成;基于机器视觉的鱼类定制切段方法及设备设计[D];大连工业大学;2017年



本文编号:2873821

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/qiche/2873821.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户34daa***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com