基于机器视觉的铝轮毂背腔信息识别
发布时间：2021-04-08 08:49
21世纪科技飞速发展,随之而来的是人民生活信息化和工业生产自动化。铝轮毂产业对国家经济发展有着重要影响,更加需要革新。使用先进的科学技术和设备代替人工劳动力,这不仅能够降低劳动成本和工业事故还能提高产品质量、增加产业科技含量,使铝轮毂的生产得到更加系统化和智能化的管理。目前对于铝轮毂自动化生产的研究相对较少,这使得铝轮毂生产线无法实现全自动化,在产品分拣以及产品溯源方面仍然不能做到系统化的管理。为了弥补这一不足之处,推进铝轮毂生产行业的自动化进程,本文针对铝轮毂的特殊形状和背腔字符的特点对铝轮毂进行恰当的处理,着重研究了铝轮毂背腔信息的识别这一问题。主要研究内容包括:（1）使用工业相机采集铝轮毂背腔图片,选择合适的灰度化、二值化和滤波方法对原始图片进行预处理;将双向投影法和霍夫圆变换法相结合来确定铝轮毂背腔信息所在的圆环区域,并通过像素遍历将圆环区域提取出来。（2）使用360度旋转投影分割法将带有铝轮毂背腔信息的轮辐分割出来,通过对铝轮毂图片进行由圆心到边缘的旋转投影将圆环形状的有效区域灰度分布信息呈现在直方图上,使用双门限法对投影直方图进行处理并最终获得每个轮辐的位置角度信息。（3）...
【文章来源】：燕山大学河北省
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
行业关系图
图 1-2 全球铝车轮产需量及产地分布由上图可以看到我国占有很大的轮毂市场，但同时也面临很大的市场竞争。轮毂的生产对人力和物力的需求很大，所以轮毂生产线的科技革新及自动化进程就显得尤为重要。而目前的轮毂生产行业有待改进的重要环节就是铝轮毂生产线上的轮毂自动分拣以及铝轮毂出售之后的损坏产品的溯源问题。而无论是轮毂分拣还是产品溯源都需要用到铝轮毂的形状信息和身份信息，这两大信息的提取目前还主要靠人工完成。人工分拣不仅存在效率问题，而且还易出错，而产品溯源更是很难完成。所以用自动化生产线代替人力就显得尤为重要，这也是我国工业化进程中必须迈出的一步。改变国内发展动力不足、核心竞争力弱的现状，必须依靠技术创新，充分发挥、挖掘和利用信息化新技术。信息网络化是实现工业 4.0 和工业互联网的前提和基础，通过云服务把机器和设备连接起来，能够真正创造和发挥工业大数据的价值。从轮毂生产、检测、追溯等环节入手，充分利用网络服务模式，构建完善的汽车轮毂发展体系，指引汽车轮毂产业将来的前进方向。
第 2 章 铝轮毂背腔图片前期处理2.1 引言图像的预处理是图像处理过程中的第一个步骤也是非常重要的一个步骤，因为图像预处理结果的好坏将影响整个图像处理过程。在图像的预处理过程中虽然都是一些比较简单常用的灰度化、二值化、去噪、形态化处理等操作，但是选出适合实验过程的准确方法能够决定整个实验的成功与否。本文的图像预处理主要选取了合适的灰度化、二值化和去噪方法以及合适的试验参数，对采集的铝轮毂背腔图片进行初步的处理，使其能够更好的服务于下一步操作。2.2 图像灰度化处理在处理铝轮毂之前要先对相机采集的铝轮毂图片进行预处理，相机采集的图像是彩色图像如图 2-1 所示：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小递归卷积神经网络的图像超分辨算法[J]. 马昊宇,徐之海,冯华君,李奇,陈跃庭. 光子学报. 2018(04)
[2]用改进的投影法实现车牌字符分割[J]. 杨峰,潘越,李建奇. 湖南文理学院学报(自然科学版). 2017(04)
[3]基于卷积神经网络改进的图像自动分割方法[J]. 温佩芝,苗渊渊,周迎,冯丽园. 计算机应用研究. 2018(09)
[4]基于鸡群优化算法的SAR图像快速分割[J]. 梁建慧,王丽芳,蒋泽军,马苗. 计算机应用研究. 2018(09)
[5]一种有效的提高车牌字符分割率的方法[J]. 吕文强,王启爱. 信息化研究. 2017(04)
[6]基于卷积神经网络的车牌字符识别[J]. 董峻妃,郑伯川,杨泽静. 计算机应用. 2017(07)
[7]基于前馈神经网络控制的球杆系统位置控制[J]. 朱坚民,谢平,黄春燕,齐北川. 控制工程. 2017(06)
[8]基于改进置信度函数及匹配准则的图像修复算法[J]. 何凯,高俊俏,卢雯霞. 天津大学学报(自然科学与工程技术版). 2017(04)
[9]基于改进sigmoid激活函数的深度神经网络训练算法研究[J]. 黄毅,段修生,孙世宇,郎巍. 计算机测量与控制. 2017(02)
[10]基于双重优化的卷积神经网络图像识别算法[J]. 刘万军,梁雪剑,曲海成. 模式识别与人工智能. 2016(09)
硕士论文
[1]基于卷积神经网络的图像识别方法研究[D]. 段萌.郑州大学 2017
[2]基于卷积神经网络的图像识别[D]. 蒋帅.吉林大学 2017
[3]基于BP神经网络的五子棋自学习系统的设计与实现[D]. 陈桥.燕山大学 2016
本文编号：3125252
【文章来源】：燕山大学河北省
【文章页数】：85 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
行业关系图
图 1-2 全球铝车轮产需量及产地分布由上图可以看到我国占有很大的轮毂市场，但同时也面临很大的市场竞争。轮毂的生产对人力和物力的需求很大，所以轮毂生产线的科技革新及自动化进程就显得尤为重要。而目前的轮毂生产行业有待改进的重要环节就是铝轮毂生产线上的轮毂自动分拣以及铝轮毂出售之后的损坏产品的溯源问题。而无论是轮毂分拣还是产品溯源都需要用到铝轮毂的形状信息和身份信息，这两大信息的提取目前还主要靠人工完成。人工分拣不仅存在效率问题，而且还易出错，而产品溯源更是很难完成。所以用自动化生产线代替人力就显得尤为重要，这也是我国工业化进程中必须迈出的一步。改变国内发展动力不足、核心竞争力弱的现状，必须依靠技术创新，充分发挥、挖掘和利用信息化新技术。信息网络化是实现工业 4.0 和工业互联网的前提和基础，通过云服务把机器和设备连接起来，能够真正创造和发挥工业大数据的价值。从轮毂生产、检测、追溯等环节入手，充分利用网络服务模式，构建完善的汽车轮毂发展体系，指引汽车轮毂产业将来的前进方向。
第 2 章 铝轮毂背腔图片前期处理2.1 引言图像的预处理是图像处理过程中的第一个步骤也是非常重要的一个步骤，因为图像预处理结果的好坏将影响整个图像处理过程。在图像的预处理过程中虽然都是一些比较简单常用的灰度化、二值化、去噪、形态化处理等操作，但是选出适合实验过程的准确方法能够决定整个实验的成功与否。本文的图像预处理主要选取了合适的灰度化、二值化和去噪方法以及合适的试验参数，对采集的铝轮毂背腔图片进行初步的处理，使其能够更好的服务于下一步操作。2.2 图像灰度化处理在处理铝轮毂之前要先对相机采集的铝轮毂图片进行预处理，相机采集的图像是彩色图像如图 2-1 所示：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小递归卷积神经网络的图像超分辨算法[J]. 马昊宇,徐之海,冯华君,李奇,陈跃庭. 光子学报. 2018(04)
[2]用改进的投影法实现车牌字符分割[J]. 杨峰,潘越,李建奇. 湖南文理学院学报(自然科学版). 2017(04)
[3]基于卷积神经网络改进的图像自动分割方法[J]. 温佩芝,苗渊渊,周迎,冯丽园. 计算机应用研究. 2018(09)
[4]基于鸡群优化算法的SAR图像快速分割[J]. 梁建慧,王丽芳,蒋泽军,马苗. 计算机应用研究. 2018(09)
[5]一种有效的提高车牌字符分割率的方法[J]. 吕文强,王启爱. 信息化研究. 2017(04)
[6]基于卷积神经网络的车牌字符识别[J]. 董峻妃,郑伯川,杨泽静. 计算机应用. 2017(07)
[7]基于前馈神经网络控制的球杆系统位置控制[J]. 朱坚民,谢平,黄春燕,齐北川. 控制工程. 2017(06)
[8]基于改进置信度函数及匹配准则的图像修复算法[J]. 何凯,高俊俏,卢雯霞. 天津大学学报(自然科学与工程技术版). 2017(04)
[9]基于改进sigmoid激活函数的深度神经网络训练算法研究[J]. 黄毅,段修生,孙世宇,郎巍. 计算机测量与控制. 2017(02)
[10]基于双重优化的卷积神经网络图像识别算法[J]. 刘万军,梁雪剑,曲海成. 模式识别与人工智能. 2016(09)
硕士论文
[1]基于卷积神经网络的图像识别方法研究[D]. 段萌.郑州大学 2017
[2]基于卷积神经网络的图像识别[D]. 蒋帅.吉林大学 2017
[3]基于BP神经网络的五子棋自学习系统的设计与实现[D]. 陈桥.燕山大学 2016
本文编号：3125252
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