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基于视觉的不规则工件关键参数提取与测量模块设计开题报告

 2020-04-15 05:04  

1. 研究目的与意义(文献综述包含参考文献)

1.工件尺寸自动检测的意义,国内外研究现状、水平和发展趋势

随着科学技术的发展,人们对质量的要求越来越高。对于工业产品,其内部工件的质量直接影响到产品的性能。因此,对于工件的尺寸检测显得十分重要。实现金属工件生产中最后一道工序,采用常规的人工检测,在影响生产效率的同时也直接影响了产品的质量和成本。不仅如此,许多检测需要获取精确的测量数据,如工件宽度或者圆孔直径等,采取传统的接触式测量很容易对工件造次损伤,同时也不利于进行实时测量。因此,为了提高效率、降低成本,采用机器视觉代替人工进行检测已成为现代工业发展的必然趋势。通过视觉测量系统,可以将不合格的产品剔除,以保证产品的质量。

视觉测量技术是以机器视觉理论为基础,涉及光学、光电子学、图像处理等诸多科学。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分 cmos 和ccd 两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

一.课题所研究的问题

本课题拟针对形状不规则的工件,设计并实现基于视觉的工件尺寸检测装置。通过选择合适的硬件设备,编写基于MATLAB平台的的识别程序,给出软件检验算法的效果,实现机械加工零件中的不规则形状物体的机器视觉测量。

二.难度分析

1.硬件选择包括镜头、相机、光源、采集卡等,由于本课题简化难度,采用的是单目视觉测量,因此只需选用一台工业相机,相对于双目、三目视觉测量易操作,工作平台是固定的,光源问题也好解决,主要是镜头的选择要求较高。

2.关键特征提取,课题需要提取边缘像素来提取边缘参数, 同时也要通过提取圆心参数来确定孔距,这是重要研究步骤。

3.在编程的过程中,算法可以在网上和书上找到,但是具体的实现有困难

三.开发工具选择

本次设计所用的开发工具是MATLAB。

四.具体做法可以概括如下:

1.连接设备,获取图像

2. 总体方案的设计

根据系统要求,及工件特点,设计硬件采集方案,软件的检测流程,画出流程图,;

3.图像预处理

预处理,包括将图像滤波、祛噪等

4.检测边缘:

1)对比各种边缘检测算法,并进行仿真;

2)提取待测量参数对应的关键特征,熟悉圆形及直线提取的Hough变换算法;

3)找到待测量的圆心、底边直线等;

5.亚像素边缘检测算法分析

比较已有的亚像素的边缘检测方法,并实现提取待测量参数的关键特征。

6.利用实际图像进行仿真,给出仿真结果;

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