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基于机器视觉的零件在线检测系统研究

发布时间:2019-09-16 08:14
【摘要】:机器视觉检测技术是一种集机械技术、计算机图像技术、自动控制技术等于一体的多功能智能检测技术,主要应用于自动化制造行业,实现产品的识别定位、尺寸和表面缺陷检测等功能。目前,随着国际现代制造工业的发展,我国传统工业也正在向智能制造工业转变,而机器视觉检测技术是实现智能制造的重要技术之一。因此,研究利用机器视觉检测技术实现制造业零件生产过程中的自动检测不仅具有理论上的研究意义还具有非常高的实用价值。本文围绕机器视觉在线检测的相关技术进行了研究,并以E型磁芯的在线检测为应用案例,设计了一套机器视觉在线检测系统。主要研究内容和成果如下:首先,按照系统的设计流程,在对系统的功能需求进行了分析的基础上提出了系统的总体设计方案。根据系统设计方案对系统需求的硬件进行了研究,完成了系统部分硬件平台的搭建。其次,对图像预处理相关算法、图像尺寸转换相关算法、图像测量相关算法进行了研究,并对E型磁芯图像进行了图像算法处理分析,根据分析结果选取了E型磁芯的图像处理算法,实现了E型磁芯的图像尺寸测量。接着,完成了系统的软件系统整体设计并使用NILabVIEW软件编程实现。软件系统分为机器视觉检测系统登陆系统和机器视觉检测系统,实现了图像采集、尺寸测量、尺寸检测和产品分拣等功能。同时针对磁芯在系统硬件平台的运动情况,设计了实时位置计算算法。最后,利用测量系统分析(MSA)对系统的测量能力进行了分析评定。最终MSA分析的结果显示,系统离线状态下测量系统的%RR为4.12%,测量重复性和再现性较好;正常在线运行状态下,%RR为16.2%,系统可以接受。
【图文】:

机器视觉,市场规模


随着全球制造业向中国转移,我国现在对机器视觉的需求己经越来越大,正逡逑在逐渐成为机器视觉技术的又一重大市场。根据网上发布的我国机器视觉产业市场统计数逡逑据,如图1-1所示,可以看到我国机器视觉产业规模稳步提升。从图1-2中的2014全球机逡逑器视觉市场的地区分布可以看到,北美这些发达国家依旧占据着这个行业的60%以上,而逡逑我国机器视觉市场己经增长到了邋8%与日本己经相差无几,专家预计2018年我国的机器视逡逑觉市场将达到全球份额的20%左右。可见,我国的机器视觉需求增长迅猛,,该技术行业的逡逑发展正在世界崛起。但是目前国内的自主研发机器视觉技术远远跟不上我国时代发展的需逡逑要,使得我国不得不引用了大量昂贵的国外先进机器视觉应用系统。为此,具有我国自主逡逑知识产权的机器视觉技术急需研究和发展。逡逑2007-201碎我田机器视觉市场栽镇(亿美元)逦2014年全球机器视觉市场地区分布逡逑w逡逑2007邋200S邋2009邋2010邋20U邋2012邋2015逦*邋中m鷜笨诓唬垮錣>这邋*邋钯溪:孩兵插逡逑图1-1邋2007-2014我国机器视觉市场规模发展逦图1-2邋2014年全球机器视觉市场分布图逡逑机器视觉技术应用广泛,其中一个非常重要的分支就是机器视觉检测技术。机器视觉逡逑检测技术因其精确性、重复性和高效性等优势,己经在制造业得到了大范围的推广和使用,逡逑目前其应用主要是在2D的范围,至于3D的机器视觉检测技术应用市场相对较小。机器视逡逑觉检测技术在2D的应用范围内

机器视觉,市场分布,全球


随着全球制造业向中国转移,我国现在对机器视觉的需求己经越来越大,正逡逑在逐渐成为机器视觉技术的又一重大市场。根据网上发布的我国机器视觉产业市场统计数逡逑据,如图1-1所示,可以看到我国机器视觉产业规模稳步提升。从图1-2中的2014全球机逡逑器视觉市场的地区分布可以看到,北美这些发达国家依旧占据着这个行业的60%以上,而逡逑我国机器视觉市场己经增长到了邋8%与日本己经相差无几,专家预计2018年我国的机器视逡逑觉市场将达到全球份额的20%左右。可见,我国的机器视觉需求增长迅猛,该技术行业的逡逑发展正在世界崛起。但是目前国内的自主研发机器视觉技术远远跟不上我国时代发展的需逡逑要,使得我国不得不引用了大量昂贵的国外先进机器视觉应用系统。为此,具有我国自主逡逑知识产权的机器视觉技术急需研究和发展。逡逑2007-201碎我田机器视觉市场栽镇(亿美元)逦2014年全球机器视觉市场地区分布逡逑w逡逑2007邋200S邋2009邋2010邋20U邋2012邋2015逦*邋中m鷜笨诓唬垮錣>这邋*邋钯溪:孩兵插逡逑图1-1邋2007-2014我国机器视觉市场规模发展逦图1-2邋2014年全球机器视觉市场分布图逡逑机器视觉技术应用广泛,其中一个非常重要的分支就是机器视觉检测技术。机器视觉逡逑检测技术因其精确性、重复性和高效性等优势,己经在制造业得到了大范围的推广和使用,逡逑目前其应用主要是在2D的范围,至于3D的机器视觉检测技术应用市场相对较小。机器视逡逑觉检测技术在2D的应用范围内
【学位授予单位】:扬州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP391.41

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本文编号:2536065

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