基于机器视觉的热保护器校准点深度测量技术研究
发布时间：2021-02-11 09:31
机器视觉检测技术因具有鲁棒性强、实时性好、测量精度高的特点而备受研究者青睐。近年来,随着智能制造的日益兴起,机器视觉检测技术在工业生产中的作用也逐渐显现。热保护器作为电气设备装置中重要的过热过流保护装置,其校准点位置和深度直接影响产品的质量。但是热保护器外壳由金属制成,加之校准点体积微小,这对目前的检测技术提出了更高要求。为实现热保护器校准点的中心位置检测和校准点深度测量,本课题在现有机器视觉检测技术的基础上展开研究,具体工作内容如下:（1）搭建了热保护器校准点检测的实验平台。首先在结构光三维测量的原理之上,对热保护器校准点检测系统的实验平台进行了设计。然后根据平台设计和测量指标,完成硬件设备的选型。最后研究了系统标定的相关理论,进行了检测系统的标定实验,并对标定结果做了分析。（2）针对热保护器校准点背景复杂且体积微小,其边缘形态不规则,传统的圆检测算法对校准点中心检测效果不理想的问题,提出一种改进型随机Hough变换中心检测方法。该方法在计算圆参数过程中,通过分区采样的方式替代随机采样,并增加了圆心8邻域最优圆筛选环节,以提高对不规则圆的检测精度。实验表明,改进的随机Hough变换中...
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
热保护器侧剖示意图
江苏大学硕士学位论文2图1.2热保护产品尺寸图Fig.1.2Dimensionaldrawingofthermalprotectionproducts1.2国内外研究现状1.2.1圆检测技术研究现状圆检测技术是模式识别与机器视觉中的重要技术，其应用领域包括圆形工件的检测与识别，印刷电路板的定位和瞳孔检测等。但由于受到外界环境干扰，图像采集的圆形目标存在边缘不连续，形状不规则等问题，给圆检测带来了一定的挑战。因此，国内外学者针对不同的问题，提出了很多圆检测算法。本课题对圆检测技术做出如下分析：PaulHough最早提出直线与圆检测算法即Hough变换理论，它能有效地对直线和圆进行检测，并具有较高的鲁棒性[3]。但是Hough变换需要在参数空间中进行大量的数据累计，尤其是要实现圆检测，其空间复杂度高，对于计算机内存需求大，耗时严重。为了克服Hough变换的缺点，Kimme等在Hough变换的基础上提出了梯度Hough变换圆检测算法，其利用边缘点的梯度信息来确定圆心[4]。Kiryatil等人则提出了概率Hough变换，通过随机采样的方式降低边缘点的处理数量[5]。为了提高Hough变换的检测精度和检测速度，Xu等提出了随机Hough变换[6-7]，该方法首先随机选取图像中不共线的边缘点，然后通过计算获得圆的相关参数，再使用多对一的映射方式进行累计，最后统计峰值确定最终圆参数。随机Hough变换算法沿用至今，但是也有一定缺陷，在处理复杂背景图像时会造成无效累计。因此，为了减少采样过程中的无效累计，Ji等使用种点子算法改进的随机Hough变换[8]。周勇亮等人提出了随机Hough变换圆检测累计加速算法，旨在提高随机Hough变换圆检测算法的速度和抗干扰能力，通过继承
江苏大学硕士学位论文4Schmalz等人提出一种基于单线结构光的圆柱形内窥镜3D扫描系统，该系统体积小，长度和直径为只有30mm，传输速度每秒可达30帧[19]。2014年，Usamentiaga等人针对结构光三维测量易受振动影响的问题，提出了一种基于双激光三维重建系统，通过两条激光提供的信息来估计振动，从而消除振动带来的误差，实现了实验对象精确重建[20]。与此同时，国外的许多大型企业和研究机构推出了结构光三维测量产品。例如美国FARO公司研发的Focus激光扫描仪，如图1.3所示，它在复杂的环境下也能够对物体进行三维测量[21]。由于其精度高、重量轻、尺寸小，其在全球的三维测量市场上具有很强的竞争力。德国SmartRay公司推出的ECCO系列3D传感器，如图1.4所示，该传感器结合激光三角测量与三维成像技术实现了高效、高速、高精度的在线三维检测，测量精度可以达到微米级[22]。除此之外，美国的Immersion、德国的Breuckman公司、日本的基恩士等都推出了相关的三维测量产品[23]。图1.3美国FARO图1.4德国SmartRayFig.1.3USFAROFig.1.4GermanSmartRay相比之下，国内的三维测量技术研究起步较晚，但发展迅速。经过几代学者的不懈努力，成果颇丰。天津大学的刘斌研究了一套基于线结构光三维视觉技术的自动光学检测系统，该系统主要应用于微小尺寸的测量，具有标定过程简单和测量方式灵活的特点[24]。经过对发动机旋转叶片重复性测验，精度可达1.4微米。2016年，北京科技大学的余乐文等人在对结构光三维测量深入研究的基础上，提出一种基于灰度平方加权重心法的光条纹中心提取方法，提高了三维重建的精度[25]。2017年，华南理工大学的梁俊元利用激光三角测量的原理，设计一套基于线结构光的三维测量系统，并对系统的标定技术和条纹中心提取技术进行深入
【参考文献】：
期刊论文
[1]视觉图像技术与机器人工件抓取的协作应用[J]. 盛华军,胡国清. 自动化与仪表. 2020(02)
[2]基于线结构光的角钢截面几何参数三维测量[J]. 陈至坤,邸跃,曾凯,王福斌. 中国测试. 2019(02)
[3]线激光三维场景重建系统及误差分析[J]. 詹坤烽,陈文建,李武森,张璐. 中国激光. 2018(12)
[4]基于随机Hough变换改进的快速圆检测算法[J]. 朱正伟,宋文浩,焦竹青,郭晓. 计算机工程与设计. 2018(07)
[5]移动端视觉测量系统的相机快速标定方法[J]. 管昉立,徐爱俊. 测绘科学. 2019(02)
[6]基于Geomagic逆向建模的3D打印技术研究[J]. 吴凯,莫志豪,李雪峰,梁建文. 模具制造. 2018(05)
[7]复杂环境下结构光中心线提取算法[J]. 杨镇豪,杨柳,李辉,陈建政. 计算机技术与发展. 2018(09)
[8]基于三维激光扫描技术的某金矿采场体积测量与计算[J]. 李鹏宇,姜岳,宗琪,牟占武,袁鑫,姜岩. 金属矿山. 2018(04)
[9]复杂背景图像下基于边缘点校验的圆检测方法[J]. 李军,程健. 计算机工程. 2018(03)
[10]基于连通区域标记算法的圆检测算法的研究[J]. 沈夏炯,段晓宇,原万里,韩道军. 计算机工程与应用. 2018(21)
博士论文
[1]复杂形态溶洞精细化表征及其对盾构隧道施工围岩稳定性的影响研究[D]. 孙尚渠.山东大学 2019
[2]基于摄影测量系统的标定与表面数据融合算法研究[D]. 付玮.南昌大学 2018
[3]激光三维成像关键技术研究[D]. 岳娟.中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所) 2017
[4]基于机器视觉的在线高速检测与精确控制研究及应用[D]. 周文举.上海大学 2014
[5]基于视觉信息的图像特征提取算法研究[D]. 戴金波.吉林大学 2013
[6]基于线结构光扫描的三维表面缺陷在线检测的理论与应用研究[D]. 吴庆华.华中科技大学 2013
[7]红钢棒材表面缺陷图像采集与检测系统研究[D]. 张建川.山东大学 2012
[8]微小三维尺寸自动光学检测系统的关键技术研究[D]. 刘斌.天津大学 2010
[9]线结构光三维自动扫描系统关键技术的研究[D]. 王鹏.天津大学 2008
硕士论文
[1]基于机器视觉的突跳式温控器缺陷检测系统[D]. 魏星.江苏大学 2019
[2]基于激光结构光的角钢截面参数测量[D]. 邸跃.华北理工大学 2019
[3]基于地面激光扫描技术的林区道桥安全监测研究[D]. 刘德贺.南京林业大学 2018
[4]空间曲面焊缝轨迹自动提取系统研究与开发[D]. 陈旭.福州大学 2018
[5]基于双目立体视觉的系统标定技术研究[D]. 王文鹏.西北农林科技大学 2018
[6]基于机器视觉的鞋底精加工轮廓检测系统的研发[D]. 区建聪.广东工业大学 2018
[7]基于线结构光的三维测量算法研究[D]. 潘光明.华中科技大学 2018
[8]三维点云数据的去噪和特征提取算法研究[D]. 史皓良.南昌大学 2017
[9]三维激光扫描点云去噪及在建模中的应用[D]. 艾卫涛.西安科技大学 2017
[10]二维零件测量中圆检测及圆度测量研究[D]. 任晟德.广西大学 2017
本文编号：3028893
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
热保护器侧剖示意图
江苏大学硕士学位论文2图1.2热保护产品尺寸图Fig.1.2Dimensionaldrawingofthermalprotectionproducts1.2国内外研究现状1.2.1圆检测技术研究现状圆检测技术是模式识别与机器视觉中的重要技术，其应用领域包括圆形工件的检测与识别，印刷电路板的定位和瞳孔检测等。但由于受到外界环境干扰，图像采集的圆形目标存在边缘不连续，形状不规则等问题，给圆检测带来了一定的挑战。因此，国内外学者针对不同的问题，提出了很多圆检测算法。本课题对圆检测技术做出如下分析：PaulHough最早提出直线与圆检测算法即Hough变换理论，它能有效地对直线和圆进行检测，并具有较高的鲁棒性[3]。但是Hough变换需要在参数空间中进行大量的数据累计，尤其是要实现圆检测，其空间复杂度高，对于计算机内存需求大，耗时严重。为了克服Hough变换的缺点，Kimme等在Hough变换的基础上提出了梯度Hough变换圆检测算法，其利用边缘点的梯度信息来确定圆心[4]。Kiryatil等人则提出了概率Hough变换，通过随机采样的方式降低边缘点的处理数量[5]。为了提高Hough变换的检测精度和检测速度，Xu等提出了随机Hough变换[6-7]，该方法首先随机选取图像中不共线的边缘点，然后通过计算获得圆的相关参数，再使用多对一的映射方式进行累计，最后统计峰值确定最终圆参数。随机Hough变换算法沿用至今，但是也有一定缺陷，在处理复杂背景图像时会造成无效累计。因此，为了减少采样过程中的无效累计，Ji等使用种点子算法改进的随机Hough变换[8]。周勇亮等人提出了随机Hough变换圆检测累计加速算法，旨在提高随机Hough变换圆检测算法的速度和抗干扰能力，通过继承
江苏大学硕士学位论文4Schmalz等人提出一种基于单线结构光的圆柱形内窥镜3D扫描系统，该系统体积小，长度和直径为只有30mm，传输速度每秒可达30帧[19]。2014年，Usamentiaga等人针对结构光三维测量易受振动影响的问题，提出了一种基于双激光三维重建系统，通过两条激光提供的信息来估计振动，从而消除振动带来的误差，实现了实验对象精确重建[20]。与此同时，国外的许多大型企业和研究机构推出了结构光三维测量产品。例如美国FARO公司研发的Focus激光扫描仪，如图1.3所示，它在复杂的环境下也能够对物体进行三维测量[21]。由于其精度高、重量轻、尺寸小，其在全球的三维测量市场上具有很强的竞争力。德国SmartRay公司推出的ECCO系列3D传感器，如图1.4所示，该传感器结合激光三角测量与三维成像技术实现了高效、高速、高精度的在线三维检测，测量精度可以达到微米级[22]。除此之外，美国的Immersion、德国的Breuckman公司、日本的基恩士等都推出了相关的三维测量产品[23]。图1.3美国FARO图1.4德国SmartRayFig.1.3USFAROFig.1.4GermanSmartRay相比之下，国内的三维测量技术研究起步较晚，但发展迅速。经过几代学者的不懈努力，成果颇丰。天津大学的刘斌研究了一套基于线结构光三维视觉技术的自动光学检测系统，该系统主要应用于微小尺寸的测量，具有标定过程简单和测量方式灵活的特点[24]。经过对发动机旋转叶片重复性测验，精度可达1.4微米。2016年，北京科技大学的余乐文等人在对结构光三维测量深入研究的基础上，提出一种基于灰度平方加权重心法的光条纹中心提取方法，提高了三维重建的精度[25]。2017年，华南理工大学的梁俊元利用激光三角测量的原理，设计一套基于线结构光的三维测量系统，并对系统的标定技术和条纹中心提取技术进行深入
【参考文献】：
期刊论文
[1]视觉图像技术与机器人工件抓取的协作应用[J]. 盛华军,胡国清. 自动化与仪表. 2020(02)
[2]基于线结构光的角钢截面几何参数三维测量[J]. 陈至坤,邸跃,曾凯,王福斌. 中国测试. 2019(02)
[3]线激光三维场景重建系统及误差分析[J]. 詹坤烽,陈文建,李武森,张璐. 中国激光. 2018(12)
[4]基于随机Hough变换改进的快速圆检测算法[J]. 朱正伟,宋文浩,焦竹青,郭晓. 计算机工程与设计. 2018(07)
[5]移动端视觉测量系统的相机快速标定方法[J]. 管昉立,徐爱俊. 测绘科学. 2019(02)
[6]基于Geomagic逆向建模的3D打印技术研究[J]. 吴凯,莫志豪,李雪峰,梁建文. 模具制造. 2018(05)
[7]复杂环境下结构光中心线提取算法[J]. 杨镇豪,杨柳,李辉,陈建政. 计算机技术与发展. 2018(09)
[8]基于三维激光扫描技术的某金矿采场体积测量与计算[J]. 李鹏宇,姜岳,宗琪,牟占武,袁鑫,姜岩. 金属矿山. 2018(04)
[9]复杂背景图像下基于边缘点校验的圆检测方法[J]. 李军,程健. 计算机工程. 2018(03)
[10]基于连通区域标记算法的圆检测算法的研究[J]. 沈夏炯,段晓宇,原万里,韩道军. 计算机工程与应用. 2018(21)
博士论文
[1]复杂形态溶洞精细化表征及其对盾构隧道施工围岩稳定性的影响研究[D]. 孙尚渠.山东大学 2019
[2]基于摄影测量系统的标定与表面数据融合算法研究[D]. 付玮.南昌大学 2018
[3]激光三维成像关键技术研究[D]. 岳娟.中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所) 2017
[4]基于机器视觉的在线高速检测与精确控制研究及应用[D]. 周文举.上海大学 2014
[5]基于视觉信息的图像特征提取算法研究[D]. 戴金波.吉林大学 2013
[6]基于线结构光扫描的三维表面缺陷在线检测的理论与应用研究[D]. 吴庆华.华中科技大学 2013
[7]红钢棒材表面缺陷图像采集与检测系统研究[D]. 张建川.山东大学 2012
[8]微小三维尺寸自动光学检测系统的关键技术研究[D]. 刘斌.天津大学 2010
[9]线结构光三维自动扫描系统关键技术的研究[D]. 王鹏.天津大学 2008
硕士论文
[1]基于机器视觉的突跳式温控器缺陷检测系统[D]. 魏星.江苏大学 2019
[2]基于激光结构光的角钢截面参数测量[D]. 邸跃.华北理工大学 2019
[3]基于地面激光扫描技术的林区道桥安全监测研究[D]. 刘德贺.南京林业大学 2018
[4]空间曲面焊缝轨迹自动提取系统研究与开发[D]. 陈旭.福州大学 2018
[5]基于双目立体视觉的系统标定技术研究[D]. 王文鹏.西北农林科技大学 2018
[6]基于机器视觉的鞋底精加工轮廓检测系统的研发[D]. 区建聪.广东工业大学 2018
[7]基于线结构光的三维测量算法研究[D]. 潘光明.华中科技大学 2018
[8]三维点云数据的去噪和特征提取算法研究[D]. 史皓良.南昌大学 2017
[9]三维激光扫描点云去噪及在建模中的应用[D]. 艾卫涛.西安科技大学 2017
[10]二维零件测量中圆检测及圆度测量研究[D]. 任晟德.广西大学 2017
本文编号：3028893
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3028893.html
最近更新
教材专著
