轮毂型号在线识别系统研究
发布时间：2021-06-23 04:37
实现轮毂型号在生产线上进行自动识别,对轮毂企业的发展有至关重要的作用。目前的轮毂生产采用人工识别,但人工精力有限,识别效率不高,无法满足轮毂的生产需求。所以,研究出一套高效、精确的轮毂型号在线识别系统是非常必要的。机器视觉识别技术具有非接触、在线实时、抗干扰能力强等优点,其最大特点是速度快、信息量大、功能多,利用机器视觉识别技术对产品进行精准识别,能够满足现代工业的发展要求、促进工业进步,在实际应用中前景非常广阔。本轮毂型号在线识别系统的设计思路是将机器视觉技术和图像处理技术相结合,以实现对多种汽车轮毂型号的精准识别,从硬件和软件两个方面来设计轮毂型号识别系统。系统硬件部分主要实现图像采集功能,利用CCD相机、光电开关、工控机和图像采集卡等构成硬件系统,获取轮毂图像。图像处理部分采用均值滤波和中值滤波两种滤波进行去噪,灰度拉伸法进行图像增强,最大类间方差法进行图像分割,并对边缘检测Canny算子作出改进,使用优化后的Canny算子提取轮毂边缘特征,同时提取轮毂图像灰度级特征,利用提取到的特征信息采用模板匹配算法对轮毂型号进行识别,识别率达到98%以上。与传统的识别技术相比提高了识别的精...
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
系统组成示意图
第2章轮毂型号在线识别系统的总体设计7综上所述，本轮毂型号在线识别系统的工作流程为：当轮毂在传输线上运动至第一个光电传感器时，系统进行计数。当运动到第二个光电传感器时，触发CCD相机对轮毂进行拍照，采集到的图像由图像采集卡传输至工控机，工控机对轮毂图像进行图像处理、分析和识别，识别结果通过通信模块传输至控制器，控制器再对已识别轮毂进行对应的输出控制，由此完成对传送带上运动着的轮毂实现线上自动检测识别，自动输出的功能，同时完成对轮毂生产信息的统计。如系统的工作流程和组成示意图所示，控制系统对于系统识别的精确率起着极其关键的作用。控制系统结构框图如图2.2所示。图2.2轮毂型号识别控制系统框图根据该轮毂型号在线识别系统各部分所实现的功能不同，可以将系统所实现功能分为三大类，分别为图像获取部分、图像识别部分和后续处理部分。本文也将针对这三部分的设计来进行阐述。1)图像获取部分：流水线上的毛坯轮毂被传送到摄像机前，可自动触发光电开关，使摄像机对轮毂进行拍摄，然后采集卡进行采集图像并将图像发送至工业控制计算机；2)图像识别部分：采集到的图像被传送到工控机中，经过机器视觉识别技术采用形状识别的方式，首先对轮毂图像进行预处理、分割，然后提取轮毂的论轮廓形状特征，再然后根据轮毂图像的灰度级特征，识别出轮毂型号；3)后续处理部分：输出识别出的轮毂型号且生成报表，进行对轮毂的分类。如果轮毂型号识别出现了错误，未能正确识别，则会显示出未识别状态，同时进行报警显示。2.2.2系统总体选型根据本文所设计的轮毂型号在线识别系统，系统总体选型可以从两方面进行设计，一方面为系统硬件部分搭建，另一方面为系统软件部分的设计开发。其中，硬件
第3章轮毂型号在线识别系统的硬件设计12条件较差的工业生产环境；且拍摄快门时间更短，能够抓拍运动的物体，并保证成像清晰；工业相机的输出图像质量更高，比普通相机更适合于图像处理分析；工业相机相价格更昂贵。1)工业相机的分类对市场上目前存在的两大类工业相机进行分析，CCD相机与CMOS相机的区别[18]主要在于以下几个方面：(1)CCD相机使用的图像传感器为电荷耦合器件，CMOS相机使用互补金属氧化物半导体技术；(2)在成像上，CCD传感器产生高质量、低噪声的图像。CMOS传感器对噪声较敏感；(3)CMOS传感器耗电少。CCD的功耗是同等CMOS传感器的100倍；(4)由于CMOS传感器上的每个像素旁边都有几个晶体管，因此CMOS芯片的感光度较低。许多光子击中晶体管而不是光电二极管；(5)CCD传感器已经批量生产了很长一段时间，因此它们更加成熟。它们往往具有更高质量的像素，而且像素数量更多；(6)图像输出速度上，CMOS相机速度更快；(7)集成性方面，CMOS相机不仅集成度高，而且成本低。2)相机的选择根据以上CCD和CMOS技术的利弊分析，本系统选用具有千兆网络接口的DALSA相机CR-GEN3-M6400，DALSA相机分别采用了TrueFrame和FullFrame逐行扫描CCD传感器，能够实现电子自动快门，能够提高采集系统的速度，且能够捕捉移动物体的瞬间画面，且通过网络接口远程采集在线轮毂图像，可适应环境光线的变化，可以达到高分辨率和高灰度等级。方型像元格式和高填充因子可以保证在低照度的情况下，仍然获取高质量的图像。CR-GEN3-M6400相机如图3.2所示，无拖尾高速图像采集功能是DALSA出品的Falcon系列相机的标志特性。CR-GEN3-M6400相机利用LUT、Binning等进行图像优化，曝光自由运行，能获取更高质量的图像。图3.2CR-GEN3-M6400相机
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于轮廓特征及灰度相似度匹配的接触网绝缘子缺陷检测（英文）[J]. Ping TAN,Xu-feng LI,Jin-mei XU,Ji-en MA,Fei-jie WANG,Jin DING,You-tong FANG,Yong NING. Journal of Zhejiang University-Science A（Applied Physics & Engineering）. 2020(01)
[2]电控冰箱软件模块化设计[J]. 左秋杰,汪良树,任猛. 日用电器. 2019(12)
[3]基于形态学和高斯滤波的图像快速去雾算法[J]. 陈明,谭涛. 计算机应用与软件. 2019(12)
[4]LED照明光源的温升与散热分析[J]. 奚健锋,乔晓涛. 科学技术创新. 2019(33)
[5]基于模块化软件的船用乏汽冷却监控系统研制[J]. 王文彬,邓飞云,陈清,李红. 船舶工程. 2019(10)
[6]对面向对象程序设计的思考[J]. 毛红粉,陈兰兰,郝珂丽,孙新杰. 科技风. 2019(29)
[7]基于图像处理的桥梁裂缝自动检测方法综述[J]. 肖欣忆,张晓燕,杜小甫. 电子测试. 2019(19)
[8]基于机器视觉的照明光源数据库研究与开发[J]. 逯力红. 科技创新与应用. 2019(26)
[9]基于Canny的边缘检测改进算法[J]. 李凌. 通化师范学院学报. 2019(06)
[10]摄像机CCD与CMOS关键技术分析[J]. 李育林. 中国有线电视. 2019(06)
硕士论文
[1]基于机器视觉的轮毂型号在线识别技术与系统[D]. 郭智杰.中北大学 2019
[2]嵌入式视觉传感器轮廓匹配算法的研究与实现[D]. 唐显斌.西安电子科技大学 2019
[3]基于机器视觉的面阵CCD测径系统的研究[D]. 李梦楠.安徽大学 2019
[4]基于双目视觉的高尔夫球检测与定位研究[D]. 王宝庆.天津理工大学 2019
[5]基于多特征融合的汽车轮毂识别与分类系统设计[D]. 韩卫.南京信息工程大学 2016
[6]轮毂在线识别系统的研究[D]. 麻金贺.燕山大学 2014
[7]基于机器视觉的实时轮毂智能识别系统的研究[D]. 陈建可.太原科技大学 2014
[8]基于机器视觉的汽车轮毂形状识别算法研究[D]. 赵娇洁.沈阳师范大学 2011
本文编号：3244245
【文章来源】：长春理工大学吉林省
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
系统组成示意图
第2章轮毂型号在线识别系统的总体设计7综上所述，本轮毂型号在线识别系统的工作流程为：当轮毂在传输线上运动至第一个光电传感器时，系统进行计数。当运动到第二个光电传感器时，触发CCD相机对轮毂进行拍照，采集到的图像由图像采集卡传输至工控机，工控机对轮毂图像进行图像处理、分析和识别，识别结果通过通信模块传输至控制器，控制器再对已识别轮毂进行对应的输出控制，由此完成对传送带上运动着的轮毂实现线上自动检测识别，自动输出的功能，同时完成对轮毂生产信息的统计。如系统的工作流程和组成示意图所示，控制系统对于系统识别的精确率起着极其关键的作用。控制系统结构框图如图2.2所示。图2.2轮毂型号识别控制系统框图根据该轮毂型号在线识别系统各部分所实现的功能不同，可以将系统所实现功能分为三大类，分别为图像获取部分、图像识别部分和后续处理部分。本文也将针对这三部分的设计来进行阐述。1)图像获取部分：流水线上的毛坯轮毂被传送到摄像机前，可自动触发光电开关，使摄像机对轮毂进行拍摄，然后采集卡进行采集图像并将图像发送至工业控制计算机；2)图像识别部分：采集到的图像被传送到工控机中，经过机器视觉识别技术采用形状识别的方式，首先对轮毂图像进行预处理、分割，然后提取轮毂的论轮廓形状特征，再然后根据轮毂图像的灰度级特征，识别出轮毂型号；3)后续处理部分：输出识别出的轮毂型号且生成报表，进行对轮毂的分类。如果轮毂型号识别出现了错误，未能正确识别，则会显示出未识别状态，同时进行报警显示。2.2.2系统总体选型根据本文所设计的轮毂型号在线识别系统，系统总体选型可以从两方面进行设计，一方面为系统硬件部分搭建，另一方面为系统软件部分的设计开发。其中，硬件
第3章轮毂型号在线识别系统的硬件设计12条件较差的工业生产环境；且拍摄快门时间更短，能够抓拍运动的物体，并保证成像清晰；工业相机的输出图像质量更高，比普通相机更适合于图像处理分析；工业相机相价格更昂贵。1)工业相机的分类对市场上目前存在的两大类工业相机进行分析，CCD相机与CMOS相机的区别[18]主要在于以下几个方面：(1)CCD相机使用的图像传感器为电荷耦合器件，CMOS相机使用互补金属氧化物半导体技术；(2)在成像上，CCD传感器产生高质量、低噪声的图像。CMOS传感器对噪声较敏感；(3)CMOS传感器耗电少。CCD的功耗是同等CMOS传感器的100倍；(4)由于CMOS传感器上的每个像素旁边都有几个晶体管，因此CMOS芯片的感光度较低。许多光子击中晶体管而不是光电二极管；(5)CCD传感器已经批量生产了很长一段时间，因此它们更加成熟。它们往往具有更高质量的像素，而且像素数量更多；(6)图像输出速度上，CMOS相机速度更快；(7)集成性方面，CMOS相机不仅集成度高，而且成本低。2)相机的选择根据以上CCD和CMOS技术的利弊分析，本系统选用具有千兆网络接口的DALSA相机CR-GEN3-M6400，DALSA相机分别采用了TrueFrame和FullFrame逐行扫描CCD传感器，能够实现电子自动快门，能够提高采集系统的速度，且能够捕捉移动物体的瞬间画面，且通过网络接口远程采集在线轮毂图像，可适应环境光线的变化，可以达到高分辨率和高灰度等级。方型像元格式和高填充因子可以保证在低照度的情况下，仍然获取高质量的图像。CR-GEN3-M6400相机如图3.2所示，无拖尾高速图像采集功能是DALSA出品的Falcon系列相机的标志特性。CR-GEN3-M6400相机利用LUT、Binning等进行图像优化，曝光自由运行，能获取更高质量的图像。图3.2CR-GEN3-M6400相机
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于轮廓特征及灰度相似度匹配的接触网绝缘子缺陷检测（英文）[J]. Ping TAN,Xu-feng LI,Jin-mei XU,Ji-en MA,Fei-jie WANG,Jin DING,You-tong FANG,Yong NING. Journal of Zhejiang University-Science A（Applied Physics & Engineering）. 2020(01)
[2]电控冰箱软件模块化设计[J]. 左秋杰,汪良树,任猛. 日用电器. 2019(12)
[3]基于形态学和高斯滤波的图像快速去雾算法[J]. 陈明,谭涛. 计算机应用与软件. 2019(12)
[4]LED照明光源的温升与散热分析[J]. 奚健锋,乔晓涛. 科学技术创新. 2019(33)
[5]基于模块化软件的船用乏汽冷却监控系统研制[J]. 王文彬,邓飞云,陈清,李红. 船舶工程. 2019(10)
[6]对面向对象程序设计的思考[J]. 毛红粉,陈兰兰,郝珂丽,孙新杰. 科技风. 2019(29)
[7]基于图像处理的桥梁裂缝自动检测方法综述[J]. 肖欣忆,张晓燕,杜小甫. 电子测试. 2019(19)
[8]基于机器视觉的照明光源数据库研究与开发[J]. 逯力红. 科技创新与应用. 2019(26)
[9]基于Canny的边缘检测改进算法[J]. 李凌. 通化师范学院学报. 2019(06)
[10]摄像机CCD与CMOS关键技术分析[J]. 李育林. 中国有线电视. 2019(06)
硕士论文
[1]基于机器视觉的轮毂型号在线识别技术与系统[D]. 郭智杰.中北大学 2019
[2]嵌入式视觉传感器轮廓匹配算法的研究与实现[D]. 唐显斌.西安电子科技大学 2019
[3]基于机器视觉的面阵CCD测径系统的研究[D]. 李梦楠.安徽大学 2019
[4]基于双目视觉的高尔夫球检测与定位研究[D]. 王宝庆.天津理工大学 2019
[5]基于多特征融合的汽车轮毂识别与分类系统设计[D]. 韩卫.南京信息工程大学 2016
[6]轮毂在线识别系统的研究[D]. 麻金贺.燕山大学 2014
[7]基于机器视觉的实时轮毂智能识别系统的研究[D]. 陈建可.太原科技大学 2014
[8]基于机器视觉的汽车轮毂形状识别算法研究[D]. 赵娇洁.沈阳师范大学 2011
本文编号：3244245
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