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基于机器视觉的工件体积量化方法研究开题报告

 2022-12-17 14:13:07  

1. 研究目的与意义

研究背景:电子科技和经济社会的发展,人民生活水平在不断地提高,随之而来的是对生活水平的质量也有了进一步的追求。在物联网技术引领下,网购逐步成为人们生活中的一部分,成为年轻人最喜爱的一种购物方式。足不出户,动动手指就能实现货比三家,送到家门口的网购服务,让人们体会到了社会的进步,科技的发展。

机器视觉技术是研究用计算机模拟生物外显或宏观视觉功能的技术。它是一项综合技术,其中包括机械工程技术、光源照明技术、传感器技术、数字图像处理技术、控制技术、电光学成像技术、计算机软硬件技术等学科技术。机器视觉技术能精确定量感知,并且在不可见物体和危险场景的感知方面体现了其优越性。在工业领域中,该技术已成功地用于产品质量检验、零件的识别与定位、精密测量、刀具磨损监控和移动机器人导航等领域。同时,机器视觉技术又是一种无破坏非接触性的检测方式,非常适合于工件表面各参数指标的检测。基于机器视觉的工件质量智能检测分类系统具有客观、稳定的检测能力,有效地解决了人工检测成品工艺存在的主观性误差。同时,还能对检测到的信息进行分析处理,从而实现对工件的等级分类。

研究目的:机器视觉是利用计算机对图像或视频进行处理,实现对二维或三维场景的识别、检测、感知和理解。目前,机器视觉已经广泛用于工业测量领域。本题目要求研究基于机器视觉的工件体积非接触测量,对影响测量精度和速度的因素进行深入研究。

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2. 研究内容与预期目标

研究内容:机器视觉是利用计算机对图像或视频进行处理,实现对二维或三维场景的识别、检测、感知和理解。目前,机器视觉已经广泛用于工业测量领域。本题目要求研究基于机器视觉的工件尺寸非接触测量,对影响测量精度和速度的因素进行深入研究。

预期目标:通过图像预处理不断改善工件图像质量,期间不断改进算法和优化方法,尽可能减少对工件体积测量的误差。

3. 研究方法与步骤

1. 研究方法:

(1)利用matlab对工件对图像进行预处理,设计体积测量结构装置。

(2)参考各类文献,改革创新。

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4. 参考文献

[1] 贾云德.机器视觉[m], 北京:科学出版社,2002:556-560.

[2] 屠宏,耿国华,一种基于局部特征的三维模型检索算法[j].计算机工程,2015,41(3):218-222.

[3] 侯跃谦,李冠楠,谭庆昌.双目视觉技术在结构件尺寸测量中的应用[j].计算机应用与软件,2013,30(9):137-140.

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5. 工作计划

(1)1月9日至3月2日(1周前):根据任务书,明确设计的内容和目的,查阅相关文献材料准备开题报告。

(2)3月3日至3月9日(2周):根据阅读的资料文献初步了解设计的原理以及实现的方法,开始写开题报告。

(3)3月10日至4月5日(3-6周):掌握所选择硬件或软件平台的使用方法、开始完成设计的具体内容。

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