基于机器视觉的汽车零部件字符检测系统设计与实现
发布时间：2021-07-18 08:52
在汽车零部件的生产过程中,不同零件的表面会有不同的压印字符,用于对零件的产品型号以及生产日期等信息进行标识,方便在生产过程中对零件的质量控制以及后续的产品追溯。由于工业环境的复杂性,传统的零件表面字符信息都是通过人工进行检测并且手动输入计算机进行信息管理。但是,由于零件产品类型较多并且批量大,使用人工的方式会带来效率低、容易出错、人工成本大等问题。在工业4.0的不断推动下,自动化、智能化生产成为引领行业的先锋,ERP管理系统大量引入汽车零部件制造厂,本文通过对零件表面压印字符进行分析,根据检测需求,设计了一套基于机器视觉的汽车零件字符检测系统,满足企业的自动化生产要求,在设计的过程中主要研究内容如下:（1）在图像采集阶段,选择了白色LED光源和同轴照明的方式,并结合工业面阵相机和镜头完成零件字符图像的采集,在一定程度上解决了零件表面反光的问题。（2）在图像的预处理阶段,针对零件字符图像对比度不高的问题,研究对比了几种图像增强算法,选用Retinex算法增强零件字符图像。其次,使用双边滤波方法对零件字符图像进行滤波去噪,获得质量较好的字符图像。针对零件上料过程中容易出现的倾斜问题,结合零...
【文章来源】：中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
某型号零件Figure2-1Partsofacertainmodel
工程硕士学位论文8图2-2检测系统3D模型图Figure2-23Dmodeldiagramofthedetectionsystem2.3检测系统硬件选型与设计（SelectionandDesignofDetectionSystemHardware）上述对检测系统的整体方案进行了研究，接下来要对具体的细节部分进行落实。由于采集的图像质量直接关系着后续图像处理算法的设计，所以需要针对零件的外形以及材质等特征选择合适的工业相机和镜头，还要选择合适的光源和照明方式辅助相机采集高质量的图像，完成图像采集单元的设计。因为要将未压印字符的零件分拣出去，所以要设计对应的NG分拣装置。除此之外，由于系统中有运动控制部分以及数据采集部分，需要对相应的硬件进行选型和电路连接。2.3.1工业相机选型工业相机在视觉检测系统中起着关键性的作用，为了采集质量较好的图像，在选择工业相机时需要考虑以下因素。（1）工业相机采集图像的颜色在工业应用中，如果需要处理的对象是与颜色有关的，此时，彩色相机将是良好的选择。因为在对零件检测时，不需要考虑到颜色的问题，所以选择黑白相机。黑白相机采集到的图像是灰度图像，可直接用于图像处理。（2）芯片类型根据感应芯片的不同，工业相机可以被划分成两大类：CCD相机和CMOS相机[38]，它们有各自的特点和使用场景。两者的主要区别在于对采集到的信息的读出方式不同。在CCD传感器中，感光元件的信号不是直接输出，而是将每一个感光元件储存单元的信号进行顺序叠加，最后，经过模数转换器将信号输出；在CMOS传感器中，则是将每个感光元件输出的数字信号进行合并。如表2-1所
工程硕士学位论文10较广，主要应用在面积、形状、尺寸、位置等场景的检测。相比之下，线阵相机只有一行感光元素，通常被应用在连续检测的领域，例如金属、塑料、纤维等。图2-3Basler-acA3800-10gm工业相机Figure2-3Basler-acA3800-10gmindustrialcamera综合分析零件字符的检测场景后，本系统选用带有硬件触发功能的黑白面阵CMOS相机,根据检测要求选用德国Basler相机，如图2-3所示，具体型号为acA3800-10gm，接口方式为GIGE，其主要的参数如表2-3所示。表2-3工业相机参数表Table2-3Industrialcameraparametertable工业相机参数名称参数接口GIGE分辨率38402748帧率10fps感应芯片尺寸6.4mm4.6mm感应芯片类型CMOS黑白/彩色Mono镜头接口C口2.3.2光学镜头选型光学镜头[39]的主要作用是在图像传感器的光敏面上对目标物体进行成像，实现光束变换，是机器视觉检测系统中不可或缺的部件。镜头质量的选择直接影响着相机采集图像的质量，并且对后续的图像处理有着重要的意义。在选择镜头的时候，首先要确定焦距，然后再逐一考虑其他的参数，镜头的主要参数以及选型如下所述：焦距：焦距[40]是透镜中心到相机感应芯片成像中心的距离。如图2-4所示，以透镜中心为交叉点，待测物体通过透镜在感应芯片上成像形成的夹角就是视场角。视角随着视场角的增大而增大，光学倍率会随之减校视场角会随着焦距的变大而减小，反之，会随着焦距的变小而变大。焦距可由公式（2-1）计算得到。dWf=h*H(2-1)
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于ERP系统实施过程中汽配企业内部控制管理的完善[J]. 李超. 现代商业. 2019(32)
[2]机器视觉研究与发展综述[J]. 宋春华,彭泫知. 装备制造技术. 2019(06)
[3]光学镜头成像质量研究[J]. 席瑞骏,肖双江,杨慧,刘华. 物理实验. 2019(05)
[4]基于增强CNN模型的手写字体图像识别[J]. 李忠海,王崇瑶,宋智钦,徐蕾. 火力与指挥控制. 2019(04)
[5]复杂背景下电力客户证件识别关键技术的研究与实现[J]. 梁林森. 科技与创新. 2019(07)
[6]让标准化引领汽车零部件产业健康发展[J]. 李道溢. 条码与信息系统. 2018(05)
[7]浅谈提升汽车零部件产品质量管理的措施[J]. 周金杰. 汽车实用技术. 2018(14)
[8]光学字符识别技术（OCR）的研究于应用[J]. 卢畅畅,宁少文,唐德昌. 中国战略新兴产业. 2018(28)
[9]采用折反式成像的超短焦距投影物镜设计[J]. 李润芝,杨波,张婧京,万新军,张薇. 光学技术. 2018(03)
[10]基于FMEA的汽车零部件质量追溯过程分析[J]. 陈小强,王维,顾锦祥. 专用汽车. 2018(05)
博士论文
[1]数字域TDI CMOS遥感相机高动态高灵敏成像技术研究[D]. 兰太吉.中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所) 2018
[2]标牌压印字符图像获取与处理中的关键技术研究[D]. 李建美.山东大学 2008
[3]金属标牌压印凹凸字符的特征提取和识别方法研究[D]. 李学勇.山东大学 2008
[4]基于莫尔技术的标牌凹凸字符图像获取与识别研究[D]. 李国平.山东大学 2007
硕士论文
[1]基于机器视觉的车门限位器检测与识别研究及实现[D]. 余义.南京邮电大学 2019
[2]基于机器视觉的缝迹几何量检测与缺陷识别研究[D]. 杨帆.西安理工大学 2019
[3]工业工件复杂表面的字符识别方法研究[D]. 段西利.西安理工大学 2019
[4]基于云模型的工件图像识别技术研究[D]. 颜若尘.江苏科技大学 2019
[5]工程图纸中字符检测与识别方法的研究[D]. 蒋檬凡.电子科技大学 2019
[6]基于机器视觉的汽车涡轮壳零件表面缺陷检测[D]. 李克斌.南京航空航天大学 2019
[7]视频图像去雾算法的研究及在视频处理系统中的设计实现[D]. 杨立杰.吉林大学 2018
[8]面向服务机器人的视觉辅助系统设计与实现[D]. 孙宇博.大连理工大学 2018
[9]基于TesseractOCR的驾驶证识别系统设计与实现[D]. 李亮.电子科技大学 2018
[10]手写体藏文字丁识别及应用[D]. 赵晓艳.西安电子科技大学 2018
本文编号：3289252
【文章来源】：中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
某型号零件Figure2-1Partsofacertainmodel
工程硕士学位论文8图2-2检测系统3D模型图Figure2-23Dmodeldiagramofthedetectionsystem2.3检测系统硬件选型与设计（SelectionandDesignofDetectionSystemHardware）上述对检测系统的整体方案进行了研究，接下来要对具体的细节部分进行落实。由于采集的图像质量直接关系着后续图像处理算法的设计，所以需要针对零件的外形以及材质等特征选择合适的工业相机和镜头，还要选择合适的光源和照明方式辅助相机采集高质量的图像，完成图像采集单元的设计。因为要将未压印字符的零件分拣出去，所以要设计对应的NG分拣装置。除此之外，由于系统中有运动控制部分以及数据采集部分，需要对相应的硬件进行选型和电路连接。2.3.1工业相机选型工业相机在视觉检测系统中起着关键性的作用，为了采集质量较好的图像，在选择工业相机时需要考虑以下因素。（1）工业相机采集图像的颜色在工业应用中，如果需要处理的对象是与颜色有关的，此时，彩色相机将是良好的选择。因为在对零件检测时，不需要考虑到颜色的问题，所以选择黑白相机。黑白相机采集到的图像是灰度图像，可直接用于图像处理。（2）芯片类型根据感应芯片的不同，工业相机可以被划分成两大类：CCD相机和CMOS相机[38]，它们有各自的特点和使用场景。两者的主要区别在于对采集到的信息的读出方式不同。在CCD传感器中，感光元件的信号不是直接输出，而是将每一个感光元件储存单元的信号进行顺序叠加，最后，经过模数转换器将信号输出；在CMOS传感器中，则是将每个感光元件输出的数字信号进行合并。如表2-1所
工程硕士学位论文10较广，主要应用在面积、形状、尺寸、位置等场景的检测。相比之下，线阵相机只有一行感光元素，通常被应用在连续检测的领域，例如金属、塑料、纤维等。图2-3Basler-acA3800-10gm工业相机Figure2-3Basler-acA3800-10gmindustrialcamera综合分析零件字符的检测场景后，本系统选用带有硬件触发功能的黑白面阵CMOS相机,根据检测要求选用德国Basler相机，如图2-3所示，具体型号为acA3800-10gm，接口方式为GIGE，其主要的参数如表2-3所示。表2-3工业相机参数表Table2-3Industrialcameraparametertable工业相机参数名称参数接口GIGE分辨率38402748帧率10fps感应芯片尺寸6.4mm4.6mm感应芯片类型CMOS黑白/彩色Mono镜头接口C口2.3.2光学镜头选型光学镜头[39]的主要作用是在图像传感器的光敏面上对目标物体进行成像，实现光束变换，是机器视觉检测系统中不可或缺的部件。镜头质量的选择直接影响着相机采集图像的质量，并且对后续的图像处理有着重要的意义。在选择镜头的时候，首先要确定焦距，然后再逐一考虑其他的参数，镜头的主要参数以及选型如下所述：焦距：焦距[40]是透镜中心到相机感应芯片成像中心的距离。如图2-4所示，以透镜中心为交叉点，待测物体通过透镜在感应芯片上成像形成的夹角就是视场角。视角随着视场角的增大而增大，光学倍率会随之减校视场角会随着焦距的变大而减小，反之，会随着焦距的变小而变大。焦距可由公式（2-1）计算得到。dWf=h*H(2-1)
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于ERP系统实施过程中汽配企业内部控制管理的完善[J]. 李超. 现代商业. 2019(32)
[2]机器视觉研究与发展综述[J]. 宋春华,彭泫知. 装备制造技术. 2019(06)
[3]光学镜头成像质量研究[J]. 席瑞骏,肖双江,杨慧,刘华. 物理实验. 2019(05)
[4]基于增强CNN模型的手写字体图像识别[J]. 李忠海,王崇瑶,宋智钦,徐蕾. 火力与指挥控制. 2019(04)
[5]复杂背景下电力客户证件识别关键技术的研究与实现[J]. 梁林森. 科技与创新. 2019(07)
[6]让标准化引领汽车零部件产业健康发展[J]. 李道溢. 条码与信息系统. 2018(05)
[7]浅谈提升汽车零部件产品质量管理的措施[J]. 周金杰. 汽车实用技术. 2018(14)
[8]光学字符识别技术（OCR）的研究于应用[J]. 卢畅畅,宁少文,唐德昌. 中国战略新兴产业. 2018(28)
[9]采用折反式成像的超短焦距投影物镜设计[J]. 李润芝,杨波,张婧京,万新军,张薇. 光学技术. 2018(03)
[10]基于FMEA的汽车零部件质量追溯过程分析[J]. 陈小强,王维,顾锦祥. 专用汽车. 2018(05)
博士论文
[1]数字域TDI CMOS遥感相机高动态高灵敏成像技术研究[D]. 兰太吉.中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所) 2018
[2]标牌压印字符图像获取与处理中的关键技术研究[D]. 李建美.山东大学 2008
[3]金属标牌压印凹凸字符的特征提取和识别方法研究[D]. 李学勇.山东大学 2008
[4]基于莫尔技术的标牌凹凸字符图像获取与识别研究[D]. 李国平.山东大学 2007
硕士论文
[1]基于机器视觉的车门限位器检测与识别研究及实现[D]. 余义.南京邮电大学 2019
[2]基于机器视觉的缝迹几何量检测与缺陷识别研究[D]. 杨帆.西安理工大学 2019
[3]工业工件复杂表面的字符识别方法研究[D]. 段西利.西安理工大学 2019
[4]基于云模型的工件图像识别技术研究[D]. 颜若尘.江苏科技大学 2019
[5]工程图纸中字符检测与识别方法的研究[D]. 蒋檬凡.电子科技大学 2019
[6]基于机器视觉的汽车涡轮壳零件表面缺陷检测[D]. 李克斌.南京航空航天大学 2019
[7]视频图像去雾算法的研究及在视频处理系统中的设计实现[D]. 杨立杰.吉林大学 2018
[8]面向服务机器人的视觉辅助系统设计与实现[D]. 孙宇博.大连理工大学 2018
[9]基于TesseractOCR的驾驶证识别系统设计与实现[D]. 李亮.电子科技大学 2018
[10]手写体藏文字丁识别及应用[D]. 赵晓艳.西安电子科技大学 2018
本文编号：3289252
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